
Helyi, oktatott élő MATLAB tanfolyamok demonstrálják a MATLAB programozás alapjait (szintaxis, tömbök és mátrixok, adatmegjelenítés, szkriptfejlesztés, objektorientált elvek stb), Valamint hogyan alkalmazzák a MATLAB csomagjait, például a Financial Toolboxot matematikai és a pénzügyi adatok statisztikai elemzése A MATLAB tanfolyamok azt is tartalmazzák, hogyan kell használni a kapcsolódó technológiákat, például a Simulink-ot komplex rendszerek modellezéséhez A MATLAB képzés "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.
Machine Translated
Vélemények
A tréner kezdeményezte, hogy a tananyagainkon kívül további tartalmakat is lefedjünk a tanulás fejlesztése érdekében.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Kurzus: MATLAB Programming
Machine Translated
a gyakorlatok a leginkább jótékonyak voltak a megbeszélések során
Halcon Systems
Kurzus: MATLAB Programming
Machine Translated
A diákok kölcsönhatásba lépnek a problémák megoldásához
东风康明斯
Kurzus: MATLAB Programming
Machine Translated
Kölcsönhatás
chengyang cai - 东风康明斯
Kurzus: MATLAB Programming
Machine Translated
Alternatív elmélet / gyakorlat hatékony!
CIRAD
Kurzus: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
A módszerek progresszív bemutatása és alkalmazása
Aurélien Briffaz - CIRAD
Kurzus: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Elérhetőség és alkalmazkodóképesség, válaszok a kérdésekre
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Kurzus: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Megvitatott kérdések, gyakorlatok (példák), képzés légköre, kapcsolat az edzővel, helyszín.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Kurzus: Octave nie tylko dla programistów
Machine Translated
Tanítási stílus és képződése az edzőterületek számára az előre nem látható akadályok leküzdésére és a körülményekre. Széles ismeretek és tapasztalat az edző
ASML
Kurzus: Python for Matlab Users
Machine Translated
Összességében jó to Python. A Jupyter notebook és a bevételek élő példáinak formátuma a kiadások mellett a következő gyakorisággal történt.
ASML
Kurzus: Python for Matlab Users
Machine Translated
Gyakorlati tapasztalat.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Kurzus: MATLAB Programming
Machine Translated
Sok hasznos gyakorlat, jól megmagyarázva
Helene Meadows - European Investment Bank
Kurzus: MATLAB Programming
Machine Translated
MATLAB Course Outlines
A második részben bemutatjuk, hogyan lehet a MATLAB ot használni az adatbányászathoz, gépi tanuláshoz és prediktív elemzéshez. Annak érdekében, hogy a résztvevők világos és gyakorlati perspektívát nyújtsanak a MATLAB megközelítéséről és hatalmáról, összehasonlításokat készítünk a MATLAB és más eszközök, például táblázatok, C, C++ és Visual Basic használata között.
A képzés harmadik részében a résztvevők megtanulják, hogyan korszerűsítik munkájukat az adatfeldolgozás és a jelentéskészítés automatizálásával.
A tanfolyam során a résztvevők gyakorlati tapasztalatokat vezetnek be a laboratóriumi környezetben. A képzés végére a résztvevők alaposan meg fogják érteni a MATLAB képességeit, és képesek lesznek arra felhasználni a valós adatok tudományos problémáinak megoldására, valamint az automatizálás útján történő munkájuk korszerűsítésére.
A haladás felmérése érdekében az értékelést a kurzus egész területén végzik.
A tantárgy formátuma
- A tanfolyam elméleti és gyakorlati gyakorlatokat foglal magában, beleértve az esettanulmányokat, a mintakód ellenőrzését és a gyakorlati megvalósítást.
jegyzet
- A gyakorlati foglalkozások előre elkészített mintaadat-sablonokon alapulnak. Ha konkrét követelményei vannak, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azoknak a Matlab-felhasználóknak szól, akik fel akarják fedezni a Python ot vagy Python az adatok elemzéséhez és megjelenítéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Python fejlesztői környezetet.
- Ismerje meg a Matlab és a Python szintaxis közötti különbségeket és hasonlóságokat.
- A Python segítségével betekintést nyerhet a különféle adatkészletekből.
- Konvertálja a meglévő Matlab alkalmazásokat Python .
- Integrálja a Matlab és a Python alkalmazásokat.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
- hogyan kell a matlab-ot kaluciátorként használni és az alapvető görbéket ábrázolni
- hogyan hozhat létre saját testreszabott funkciókat és parancsfájlokat
Példák és gyakorlatok bizonyítják a megfelelő Matlab és Image Processing Toolbox funkciók használatát az elemzési folyamat során.
Ez az oktató által vezetett képzés bemutatja MATLAB a pénzügyek. Az adatelemzésbe, a vizualizációba, a modellezésbe és a programozásba a gyakorlati gyakorlatok és a teljességű laboratóriumi gyakorlatok révén merülünk fel.
Ennek a képzésnek a befejezése előtt a résztvevők mélyreható megértést kapnak a MATLAB's Financial Toolboxban szereplő erőteljes funkciókról, és megszerezték a szükséges gyakorlatot, hogy azonnal alkalmazzák őket a valós problémák megoldására.
közönség
Pénzügyi szakemberek korábbi tapasztalattal MATLAB
A kurzus formázása
Részes előadás, részes vita, nehéz gyakorlati gyakorlat
- Munka a MATLAB felhasználói felülettel
- Parancsok beírása és változók létrehozása
- Vektorok és mátrixok elemzése
- Vektor- és mátrixadatok megjelenítése
- Munka adatfájlokkal
- Munka adattípusokkal
- Parancsok automatizálása szkriptekkel
- Programok írása logikával és folyamatvezérléssel
- Írás funkciók
- A pénzügyi eszközkészlet használata a mennyiségi elemzéshez
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
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
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a Matlab segítségével elvégezni a receptív analitikát a mintaadatok halmazán.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a vényköteles elemzésben használt kulcsfogalmakat és kereteket
- Használja a MATLAB és annak eszköztárait az adatok megszerzéséhez, tisztításához és feltárásához
- Használjon szabályokon alapuló technikákat, beleértve következtetési motorokat, eredménykártyákat és döntési fákat, hogy különböző üzleti forgatókönyvek alapján hozzon döntéseket
- Használja a Monte Carlo szimulációt a bizonytalanságok elemzéséhez és a megalapozott döntéshozatal biztosításához
- Prediktív és előíró modellek telepítése a vállalati rendszerekbe
Közönség
- Business elemzők
- Műveleti tervezők
- Funkcionális vezetők
- BI ( Business Intelligence ) csapat tagjai
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
- A MATLAB felhasználói felületének használata
- Parancsok beírása és változók létrehozása
- Vektorok és mátrixok elemzése
- A vektor és a mátrixadatok vizualizálása
- Adatfájlok használata
- Adattípusok használata
- Parancsok automatizálása parancsfájlokkal
- Logikai és áramlásszabályozó programok írása
- Írási funkciók
Last Updated: