Profesionales de ciencias e ingeniería utilizan MATLAB® para organizar, depurar y analizar conjuntos de datos complejos de diversos campos, como climatología, mantenimiento predictivo, investigación médica y finanzas. MATLAB ofrece:
- Tipos de datos y prestaciones de preprocesamiento diseñados para datos científicos y de ingeniería
- Visualizaciones de datos interactivos y altamente personalizados
- Apps y tareas de Live Editor que facilitan la depuración y preparación interactiva de datos, y la generación de código
- Miles de funciones predefinidas para análisis estadístico, Machine Learning y procesamiento de señales
- Documentación extensa escrita por profesionales
- Rendimiento acelerado con simples cambios de código y hardware adicional
- Extensión del análisis a big data sin grandes cambios de código
- Empaquetado automático del análisis en componentes de software de libre distribución o código fuente embebible sin necesidad de recodificar manualmente los algoritmos
- Informes de uso compartido, generados automáticamente a partir del análisis
Uso de MATLAB para análisis de datos
Organice y explore datos
Utilice tipos de datos diseñados para organizar datos tabulares, de series temporales, categóricos y de texto. Use el lenguaje de MATLAB para escribir programas basados en miles de algoritmos de una amplia variedad de dominios. Personalice las visualizaciones de forma interactiva, genere código de MATLAB automáticamente y reproduzca las visualizaciones con nuevos datos.
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Analice y depure datos con menos código
Las tareas de Live Editor y apps de MATLAB permiten realizar de manera interactiva tareas iterativas tales como entrenar modelos de Machine Learning, depurar o etiquetar datos. Luego, estas tareas y apps generan el código de MATLAB necesario para reproducir de manera programática el trabajo que se haya realizado interactivamente.
Utilice el conjunto de funciones predefinidas para identificar y depurar la deriva de sensores, los valores atípicos de señales, los datos ausentes y el ruido. Combine conjuntos de datos independientes uniendo tablas y sincronizando datos de series temporales. Las tareas de Live Editor permiten resolver estos problemas interactivamente dentro del script en vivo y generar código. La app Data Cleaner ayuda a identificar problemas en los datos, y a configurar y aplicar múltiples métodos de depuración interactivamente para depurar datos de series temporales.
Amplíe la capacidad de análisis
Utilice bucles parfor y hardware multiprocesador para acelerar el análisis paralelo prácticamente sin cambios de código. Cree gpuarrays para aprovechar la aceleración por GPU para algoritmos adecuados. Procese conjuntos de datos con memoria insuficiente mediante arrays altos, que sobrecargan cientos de funciones a lo largo del flujo de trabajo de análisis de datos para operar con este tipo de datos.
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Comparta los resultados
Empaquete los análisis en componentes de software de libre distribución, tales como ejecutables, librerías de C/C++, ensamblados .NET, librerías de Java® y paquetes de Python®. Convierta código de MATLAB en código C y C++ automáticamente y despliéguelo en plataformas integradas. Documente su trabajo con MATLAB Live Editor y exporte los resultados como informes en formato PDF, Microsoft® Word, Latex y HTML.
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