必要条件

MATLAB for Data Processing and Visualization, or equivalent experience using MATLAB

Processing Big Data with MATLAB

This one-day course focuses on adapting existing algorithms to work with a collection of data files or a single file that is too big to fit in memory. Learn to represent big data in MATLAB^®, adjust existing code to work efficiently with it, and scale up the analysis to take advantage of your own computing resources or a cloud. Topics include:

Creating datastores to read from data sources
Representing and manipulating big data using tall arrays
Importing custom data formats and applying custom functions to tall arrays
Working with clusters of computers and cloud environments

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Prerequisites

MATLAB for Data Processing and Visualization, or equivalent experience using MATLAB

Day 1 of 1
Prototyping Big Data Algorithms	Objective: Applying existing algorithms to data sets that do not fit into memory. Importing data using datastores Creating tall arrays Running algorithms on tall arrays Optimizing code for tall arrays Reading data from cloud environments
Handling Custom Data and Algorithms	Objective: Importing custom formatted data and applying algorithms that are not implemented for tall arrays Importing custom formatted data using file datastores and custom datastores Partially importing single files Applying transformations, reductions, and moving window operations to tall arrays
Working with Clusters and Clouds	Objective: Run big data algorithms on a cluster of computers or on cloud environments. Local and remote clusters Cluster discovery and connection Setup of a cluster on a cloud environment File access considerations

実施確定

これらのコースはご登録後、キャンセルもしくは日程変更されることはありません。

スケジュールと受講申請

結果 1 - 2 / 2

日付	開催地	言語	料金	申請
2019 年10月18日	オンライン 9 時～ 17 時 (米国東部夏時間)	English	USD 750
2019 年12月09日	ドイツ, München (Ismaning)	English	EUR 700

結果 1 - 2 / 2

この価格はアメリカ合衆国, で購入および使用された際に適用されます。その他の地域での価格については、弊社営業までお問い合わせください。製品価格には、売上税、使用税、消費税、付加価値税、その他の税金は含まれていません。ご注文の際に、実際に適用される税金、関税、課徴金、賦課金および政府関係費用が確定します。詳細については、MathWorks トレーニングポリシーを参照してください。