Elaborazione di Big Data con MATLAB

Dettagli dei corsi

Questo corso di un giorno si focalizza su come adattare algoritmi esistenti per lavorare con una raccolta di file dati o con un singolo file troppo grande per stare in memoria. Impara come rappresentare big data in MATLAB^®, modificare il codice esistente per renderlo efficiente e riscalare l'analisi per sfruttare le risorse di calcolo del tuo PC o del cloud.

Elenco degli argomenti:

Creazione di datastore per leggere da sorgenti dati
Rappresentazione e manipolazione dei big data con tall array
Importazione di formati di dati personalizzati o speciali, come Apache Parquet™ e applicazione di funzioni personalizzate ai tall array o ai datastore
Utilizzo di cluster di computer e ambienti cloud

Giorno 1/1

Prototipazione di algoritmi per big data

Obiettivo: Applicare algoritmi esistenti a set di dati che non possono essere caricati in memoria.

Importazione di dati tramite datastore
Creazione di tall array
Esecuzione di algoritmi su tall array
Ottimizzazione di codice per i tall array
Lettura di dati da ambienti cloud

Gestione di algoritmi e dati personalizzati

Obiettivo: Importare dati formattati e personalizzati e applicare gli algoritmi non implementati per i tall array

Importazione di formati di dati speciali, come Apache Parquet
Importazione di dati formattati e personalizzati tramite datastore di file e datastore personalizzati
Importazione parziale di singoli file
Applicazione di operazioni relative a trasformazione, riduzione e finestre mobili ai tall array
Trasformazione di datastore

Utilizzo di cluster e cloud

Obiettivo: Eseguire algoritmi per big data su un cluster di computer o su ambienti cloud.

Cluster locali e remoti
Individuazione e connessione di cluster
Configurazione di un cluster in un ambiente cloud
Considerazioni sull'accesso ai file

Livello: Intermedio

Prerequisiti:

MATLAB per Elaborazione di Dati e Visualizzazione, o esperienza equivalente con MATLAB

Durata: 1 giorno

Lingue: English, 한국어

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