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
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.
MATLAB은 팀이 새로운 시스템을 통합하거나 빅데이터 프로그래밍을 새로 배울 필요 없이 업무에만 집중하도록 도와줍니다.
- 용도별 알고리즘 및 툴로 팀이 빅데이터 프로그래밍이 아니라 업무에 집중할 수 있음
- MATLAB은 기존의 시스템 및 프로세스에 연결됨
- 로열티 없는 배포를 통한 분석의 빠른 연산화 제공
MATLAB을 활용한 빅데이터 액세스 및 분석은 다음을 포함하는 기존 IT 시스템 및 프로세스를 사용합니다.
- 데스크탑 컴퓨터의 로컬 디스크 및 파일 공유
- SQL 및 NoSQL 데이터베이스
- Hadoop, HDFS, 및 Spark
또한 대화형 응용 프로그램, 스트리밍 응용 프로그램 및 배치 응용 프로그램을 로열티 없이 배포 (2:28) 할 수 있습니다.
MATLAB 및 Simulink 제품군은 자동차, 항공 우주, 제조 및 의학을 포함한 중요 업무용 응용 프로그램에 사용됩니다. 지원 관련 문의 전화의 95%는 지원 엔지니어 팀에 의해 3분 이내에 응답됩니다.