R语言和C语言是两种截然不同的编程语言，它们的设计目标、应用场景以及执行方式等方面存在显著差异。

设计目标和应用场景

R语言：主要用于数据分析和统计计算，具有强大的数据可视化能力。它广泛应用于学术研究、数据科学和机器学习等领域。

C语言：注重程序的运行效率和底层控制能力，适用于系统编程和应用程序开发，如操作系统、嵌入式系统等。

执行方式

R语言：采用动态解释执行模式，不需要编译，适合快速迭代和数据分析。

C语言：静态编译执行模式，需要将源代码编译成机器代码后才能运行，因此执行效率更高。

语法和编程范式

R语言：语法灵活，支持函数式编程和面向对象编程，提供了丰富的数据处理和可视化工具。

C语言：注重结构化编程和过程式编程，需要开发者手动管理内存和实现数据结构。

生态系统和社区支持

R语言：拥有庞大活跃的社区和CRAN（综合R存档网络），提供了数千个开源R包，适合数据科学领域的初学者。

C语言：历史悠久，拥有大量成熟的库和框架，如Linux操作系统和OpenGL图形库，生态系统同样完善。

学习曲线

R语言：相对平缓，语法简洁直观，易于上手，适合没有深厚计算机科学基础的用户。

C语言：学习曲线较为陡峭，需要掌握底层概念如内存管理和指针操作，但对编程基础要求较高。

总结

R语言更适合数据科学和统计分析领域，提供了丰富的统计函数和可视化工具，易于学习和使用。

C语言则更加底层，适用于需要高效性能和精细控制的系统编程和应用程序开发。

根据以上分析，选择哪种语言取决于具体的应用需求和个人的技能背景。如果主要进行数据分析和统计建模，R语言可能是更好的选择；而如果需要开发对性能要求苛刻的应用程序，C语言则更为合适。