Tugas data di dunia nyata jarang sekali jalan; tugas berulang, melibatkan ratusan berkas, dan harus terdokumentasi. Section ini membahas otomasi pemrosesan data, batch processing, laporan otomatis, integrasi dengan Python dan C, koneksi database, hingga perancangan pipeline analisis yang utuh.

# Otomasi Pemrosesan Data

Otomatiskan tahapan pengolahan data: fungsi per tahap, parameter konfigurasi, dan validasi antar tahap.

Buka → # Pemrosesan Banyak File

Proses ratusan berkas sekaligus: dir pattern, loop berkas, penanganan galat per berkas, dan ringkasan hasil.

Buka → # Laporan Otomatis

Hasilkan laporan otomatis: format hasil analisis, tabel ringkasan, figur, dan penulisan berkas laporan terstruktur.

Buka → # Batch Processing

Jalankan pekerjaan besar secara batch: partisi data, loop batch, dan checkpoint agar pekerjaan dapat dilanjutkan.

Buka → # Integrasi dengan Python

Panggil Python dari MATLAB dengan py.: modul, fungsi, konversi tipe, dan kasus pakai ekosistem Python.

Buka → # Integrasi dengan C

Panggil C/C++ dari MATLAB melalui MEX: struktur gateway mexFunction, mxarray, dan build sederhana.

Buka → # Bekerja dengan Database

Sambungkan MATLAB ke database SQL: koneksi, query, fetch, dan parameterized query yang aman.

Buka → # Membuat Pipeline Analisis

Rancang pipeline analisis utuh: tahapan modular, konfigurasi, logging, idempotensi, dan pengujian pipeline.

Buka →