Las empresas de software e Internet compiten para extraer información relevante a partir de grandes volúmenes de datos. Los productos de MATLAB permiten a profesionales de ingeniería, informática y análisis de datos convertir rápidamente la información encontrada en big data en conocimiento valioso. Con MATLAB puede:
- Detectar patrones y lagunas en los datos
- Desarrollar algoritmos para modelos predictivos
- Acelerar el análisis utilizando cálculo de alto rendimiento
- Integrar y desplegar aplicaciones en soluciones empresariales
“MATLAB nos permitió acelerar el desarrollo de ENValyzer, una herramienta personalizable y fácil de usar para analizar, visualizar e interpretar datos de ingeniería con una amplia variedad de formatos. Ahora, podemos validar componentes de manera más rápida y precisa que con hojas de cálculo y herramientas de terceros”.
Acceda y analice datos
Los productos de análisis de datos de MATLAB permiten acceder, visualizar y analizar datos dentro de un mismo entorno. De manera interactiva, puede explorar datos, crear análisis personalizados y compartir perspectivas con otras personas a través de informes, código publicado, visualizaciones en 3D o como aplicaciones completas.
Desarrolle algoritmos de Machine Learning
Los algoritmos de Machine Learning recurren a métodos computacionales para "aprender" información directamente a partir de datos, en lugar de una ecuación predeterminada como modelo. Son capaces de mejorar su propio rendimiento de manera adaptativa a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje. Los algoritmos de Machine Learning se utilizan en aplicaciones tales como reconocimiento facial y de voz. Se emplean en aplicaciones de big data con grandes volúmenes de datos, muchos predictores (características) y demasiado complejas para modelos paramétricos simples.
Acelere el análisis con cálculo de alto rendimiento
MathWorks® continúa acelerando los cálculos de gran escala para problemas de big data mediante el soporte para las últimas arquitecturas de hardware de subprocesos múltiples. Con Parallel Computing Toolbox, MATLAB Parallel Server o MATLAB Production Server, profesionales de ingeniería, informática y análisis de datos obtienen respuestas más rápido que nunca utilizando el poder de cálculo de alto rendimiento de varias GPU, procesadores multinúcleo y granjas de cálculo.
Despliegue e integre modelos de análisis de datos en aplicaciones empresariales
MATLAB es un entorno de desarrollo de algoritmos avanzados de análisis de datos y Machine Learning para modelos y sistemas que se van a desplegar en el mundo real. MathWorks ofrece muchas opciones diferentes para desplegar algoritmos de MATLAB, tales como generación de código C/C++ portátil, ejecutables compilados, aplicaciones basadas en web, o incluso integración en apps móviles.
MATLAB en la nube
Realice ejecuciones en entornos de nube, desde MathWorks Cloud hasta nubes públicas, tales como AWS (5:18) y Azure (5:24).
- Utilice MATLAB en un navegador web
MathWorks Cloud proporciona acceso inmediato a MATLAB y otros productos y servicios alojados en la infraestructura de nube gestionada por MathWorks.
- Ejecute MATLAB y Simulink en nubes públicas
Procese los datos directamente donde se almacenan con MATLAB, escale a clusters de alto rendimiento con MATLAB Parallel Server, e incorpore análisis de MATLAB en aplicaciones con MATLAB Production Server.
- Utilice MATLAB en contenedores Docker
Cree una imagen de contenedor Docker para ejecutar MATLAB en nubes públicas o privadas.
Desarrollo ágil
Cree sistemas con software mediante el desarrollo rápido y continuo con Simulink
MATLAB y Simulink se integran con Jenkins™, Jira, Git™, GitHub® y otras herramientas de desarrollo ágil, que permiten:
- Utilizar modelos en lugar de documentos para colaborar entre equipos de trabajo y comunicarse con clientes
- Desarrollar sistemas sin fallos a través de simulaciones de modelos elaborados incrementalmente
- Integrar el desarrollo en procesos de integración continua, creación y pruebas
- Escalar el desarrollo empleando una combinación de recursos de escritorio, locales y en la nube
Más información sobre software e Internet
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