Descripción general
MATLAB incluye una serie de herramientas nuevas para el análisis de datos. Esto incluye funciones para análisis de datos y aplicaciones para entrenar, evaluar y comparar rápidamente varios modelos de aprendizaje automático, así como para la creación de aplicaciones en diferentes plataformas y en diferentes lenguajes de programación. Este seminario web presenta los conceptos básicos del análisis de datos con MATLAB. Se utiliza un ejemplo para tratar un problema típico en el análisis de datos, incluido el acceso a datos, el preprocesamiento, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y, finalmente, la implementación del modelo en una aplicación web.
Aspectos destacados
- Acceso y análisis exploratorio de grandes cantidades de datos
- Preprocesamiento y análisis de varios tipos de datos, como datos de texto y series temporales, utilizando los tipos de datos MATLAB apropiados (table, char array, categorical, datetime, duration, tallarray)
- Trabajar con registros erróneos con valores atípicos y datos faltantes, suavizar datos ruidosos, fusionar tablas, sincronizar datos con marca de tiempo y calcular estadísticas en grupos
- Visualización de varios tipos de datos: diagramas de series de tiempo, mapas de calor, nubes de palabras clave, diagramas geográficos, diagramas de caja
- Entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático con las aplicaciones Classification Learner y Regression Learner
- Integración de predicciones de modelos en una aplicación web basada en la nube
Acerca del presentador o presentadores
En su papel de ingeniero de aplicaciones, José Barriga da soporte a los usuarios de MATLAB en temas como el procesado de datos y aprendizaje automático. Antes de unirse a MathWorks, trabajó en el sector ferroviario dónde desarrolló sistemas de control, sensores y equipos de visión artificial. José Barriga estudió ingeniería de telecomunicaciones en la Universidad de Alcalá de Henares e investigó en la detección y seguimiento de objetos en secuencias de video.
