MATLAB을 활용한 빅데이터

데모: MATLAB tall형 배열 사용하기

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빅데이터에 MATLAB을 사용하는 이유

MATLAB 제품군 엔지니어링 담당 부사장 Roy Lurie가 MATLAB이 예전보다 얼마나 더 편리하고 확장성 있게 향상되었는지 설명합니다.

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기가바이트 및 테라바이트의 데이터에 MATLAB 사용하기

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센서 및 IoT 장치의 빅데이터에 MATLAB 활용하기

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MATLAB을 활용한 예측 분석

엔지니어링 기반 분석을 위해 빅데이터에 머신 러닝을 활용하십시오.

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MATLAB^®은 빅데이터로 작업할 때 필요한 고성능 단일 환경을 제공합니다. MATLAB의 특징:

용이성 - 메모리에 맞지 않더라도, 친숙한 MATLAB 함수와 구문을 빅데이터에 사용할 수 있습니다.

편리성 - SQL , NoSQL 데이터베이스 및 Hadoop/HDFS와 같은 기존에 사용하던 빅데이터 저장소 시스템으로 작업할 수 있습니다.

확장성 - 알고리즘을 다시 작성할 필요 없이 로컬 데스크탑 컴퓨터에서 Hadoop까지 필요에 맞는 처리 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

충돌 감지 기능: 배포에서 생산까지의 과정

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빅데이터로 작업하기 쉽고 접근하기 쉬운 MATLAB

데이터 액세스

MATLAB 데이터저장소를 활용하여 일반적으로 단일 컴퓨터의 메모리에 맞지 않는 데이터에 액세스합니다. 데이터저장소는 다양한 데이터형 및 저장소 시스템을 지원합니다.

데이터 액세스 및 활용 방법 배우기:

빅데이터 문제를 해결하기 위한 관리자 가이드

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데이터 탐색, 처리 및 분석

MATLAB에서 수백 가지의 데이터 처리, 수학 및 통계 함수들을 활용하여 빅데이터를 탐색, 정리, 처리함으로써 빅데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있습니다.

tall형 배열로 메모리에 맞지 않는 데이터에 통계, 머신 러닝 및 시각화 툴을 적용할 수 있습니다. 분산(Distributed) 배열로 수학 및 행렬 연산을 컴퓨터 클러스터의 누적 메모리에 맞는 데이터에 적용할 수 있습니다. tall형 배열과 분산(Distributed) 배열은 이미 잘 알고 있는 함수들을 사용할 수 있게 해 줍니다.