Cursuri MATLAB

În prima parte a acestei instruiri, acoperim fundamentele MATLAB și funcția acestuia atât ca limbă, cât și ca platformă. În această discuție este inclusă o introducere în sintaxa MATLAB , matrici și matrice, vizualizarea datelor, dezvoltarea scripturilor și principii orientate pe obiect.

În a doua parte, vom demonstra cum se utilizează MATLAB pentru minarea datelor, învățarea mașinii și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică a abordării și puterii MATLAB , realizăm comparații între utilizarea MATLAB și utilizarea altor instrumente precum foi de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a instruirii, participanții învață cum să-și eficientizeze activitatea automatizând prelucrarea datelor și generarea de rapoarte.

Pe parcursul cursului, participanții vor pune în practică ideile învățate prin exerciții hands-on într-un mediu de laborator. Până la sfârșitul pregătirii, participanții vor înțelege cu atenție capacitățile MATLAB și vor putea să o folosească pentru rezolvarea problemelor reale din domeniul științei datelor, precum și pentru eficientizarea activității lor prin automatizare.

Pe parcursul cursului se vor face evaluări pentru a evalua progresul.

Formatul cursului

- Cursul include exerciții teoretice și practice, inclusiv discuții de caz, inspecție a codului de eșantion și implementare practică.

Notă

- Ședințele de practică se vor baza pe șabloane de raport de date pre-aranjate. Dacă aveți cerințe specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Limbajul de programare Python devine din ce în ce mai popular în rândul utilizatorilor Matlab datorită puterii și versatilității sale ca instrument de analiză a datelor, precum și ca limbaj general.

Acest antrenament în direct, dirijat de instructor (la fața locului sau la distanță) se adresează utilizatorilor Matlab care doresc să exploreze sau să treacă la Python pentru analiza și vizualizarea datelor.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Instalați și configurați un mediu de dezvoltare Python .
- Înțelegeți diferențele și asemănările dintre sintaxa Matlab și Python .
- Utilizați Python pentru a obține informații din diverse seturi de date.
- Convertiți aplicațiile Matlab existente în Python .
- Integrați aplicațiile Matlab și Python .

Formatul cursului

- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Acest curs de două zile oferă o introducere cuprinzătoare a MATLAB ® mediul de calcul tehnic. Cursul este destinat utilizatorilor începători și celor care caută o revizuire. Nu se presupune nici o experiență de programare anterioară sau cunoașterea MATLAB -ului. Temele de analiză, vizualizare, modelare și programare a datelor sunt explorate pe tot parcursul cursului.

MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.

Acest curs conține un material cuprinzător despre MATLAB ca un puternic instrument de simulare pentru comunicare. Scopul acestui curs este de a introduce MATLAB nu numai ca un limbaj de programare general, ci este subliniat rolul capabilităților MATLAB extrem de puternice ca instrument de simulare. Exemplele date pentru a ilustra materialul cursului nu sunt doar o utilizare directă a comenzilor MATLAB , ci reprezintă adesea probleme reale.

Un curs de 3 zile care vă duce prin ecranele principale MATLAB și ferestre, inclusiv ...

- cum să utilizați MATLAB ca un caluclator și complot curbele de bază
- cum să vă creați propriile funcții și scripturi personalizate

Acest curs de patru zile oferă fundații de prelucrare a imaginilor folosind Matlab. Veți practica cum să modificați și să îmbunătățiți imaginile și chiar să extrageți modele din imagini. Veți învăța, de asemenea, cum să construiți filtre 2D și să le aplicați pe imagini.

Exemplele și exercițiile demonstrează utilizarea funcționalității adecvate a Matlab și Image Processing Toolbox pe tot parcursul procesului de analiză.

Obiectiv: Acest training este destinat pentru ingineri de software care lucrează cu tehnologia MBD, formarea va acoperi tehnici de modelare pentru Automotive sisteme, Automotive standarde, generare automată de cod și modelul de construcție ham de testare și verificare Audiența: Software - ul pentru programator furnizor de automobile

Simulink este un mediu grafic de programare pentru modelarea, simularea și analizarea sistemelor dinamice multidomain.

Cursul este dedicat celor care doresc să cunoască un program alternativ la pachetul comercial MATLAB Instruirea în trei zile oferă informații complete privind deplasarea în mediul înconjurător și realizarea pachetului OCTAVE pentru analiza datelor și calculele de inginerie Beneficiarii cursului sunt începători, dar și cei care cunosc programul și care ar dori să-și sistematizeze cunoștințele și să-și îmbunătățească abilitățile Nu este necesară cunoașterea altor limbi de programare, dar va facilita în mare măsură însușirea cunoștințelor de către cursanți Cursul vă va arăta cum să utilizați programul în multe exemple practice .

MATLAB Integră calculul, vizualizarea și programarea într-un mediu ușor de utilizat. Acesta oferă Financial Toolbox, care include caracteristicile necesare pentru a efectua analiza matematică și statistică a datelor financiare, apoi afișează rezultatele cu grafică de prezentare-calitate.

Această formare condusă de instructor oferă o introducere la MATLAB pentru finanțe. Intrăm în analiza datelor, vizualizarea, modelarea și programarea prin exerciții practice și pline de practică în laborator.

La sfârșitul acestei cursuri, participanții vor avea o înțelegere aprofundată a caracteristicilor puternice incluse în MATLAB's Financial Toolbox și vor obține practica necesară pentru a le aplica imediat pentru a rezolva problemele din lumea reală.

Audienţă

Profesioniști financiari cu experiență anterioară cu MATLAB

Formatul cursului

Lecție parțială, discuție parțială, practică grea

Acest curs oferă o introducere cuprinzătoare în mediul de calcul tehnic MATLAB + o introducere în utilizarea MATLAB pentru aplicații financiare. Cursul este destinat utilizatorilor începători și celor care caută o recenzie. Nu se presupune experiență prealabilă de programare sau cunoștințe despre MATLAB . Temele de analiză a datelor, vizualizare, modelare și programare sunt explorate pe parcursul întregului curs. Subiectele includ:

- Lucrul cu interfața de utilizator MATLAB
- Introducerea comenzilor și crearea de variabile
- Analizând vectori și matrice
- Vizualizarea datelor de vector și matrice
- Lucrul cu fișierele de date
- Lucrul cu tipurile de date
- Automatizarea comenzilor cu scripturi
- Scrierea programelor cu logică și control de flux
- Funcții de scriere
- Utilizarea Cutiei cu instrumente financiare pentru analiza cantitativă

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
- Use predictive modeling to identify risks and opportunities
- Build mathematical models that capture important trends
- Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

- Developers
- Engineers
- Domain experts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition.

By the end of this training, participants will be able to:

- Build a deep learning model
- Automate data labeling
- Work with models from Caffe and TensorFlow-Keras
- Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters

Audience

- Developers
- Engineers
- Domain experts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Analitica prescriptivă este o ramură a analiticii de afaceri, împreună cu analitice descriptive și predictive. Utilizează modele predictive pentru a sugera acțiuni pentru a obține rezultate optime, bazându-se pe optimizare și pe tehnici bazate pe reguli ca bază pentru luarea deciziilor.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să folosească Matlab pentru a efectua analize prescriptive pe un set de date de eșantion.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți conceptele și cadrele cheie utilizate în analiza prescriptivă
- Utilizați MATLAB și casetele sale de instrumente pentru a achiziționa, curăța și explora date
- Utilizați tehnici bazate pe reguli, inclusiv motoare inferențe, scoruri și arbori de decizie pentru a lua decizii bazate pe diferite scenarii de afaceri
- Folosiți simularea Monte Carlo pentru a analiza incertitudinile și pentru a vă asigura o luare a deciziilor solide
- Implementați modele predictive și prescriptive în sistemele de întreprindere

Public

- Analiști de Business
- Planificatori de operațiuni
- Managerii funcționali
- Membrii echipei BI ( Business Intelligence )

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Acest curs de trei zile oferă o introducere cuprinzătoare în mediul tehnic de calcul MATLAB . Cursul este destinat începătorilor și celor care caută o revizuire. Nu se presupune nici o experiență de programare anterioară sau cunoașterea MATLAB -ului. Temele de analiză, vizualizare, modelare și programare a datelor sunt explorate pe tot parcursul cursului. Subiectele includ:

- Lucrul cu interfața de utilizator MATLAB
- Introducerea comenzilor și crearea variabilelor
- Analiza vectorilor și a matricelor
- Vizualizarea datelor vectoriale și a matricelor
- Lucrul cu fișierele de date
- Lucrul cu tipurile de date
- Automatizarea comenzilor cu scripturi
- Scrierea programelor cu logică și controlul fluxului
- Scrierea funcțiilor