
Τα τοπικά μαθήματα κατάρτισης MATLAB με επίκεντρο τον δάσκαλο αποδεικνύουν μέσω πρακτικής άσκησης τις βασικές αρχές του προγραμματισμού MATLAB (σύνταξη, πίνακες και μήτρες, οπτικοποίηση δεδομένων, ανάπτυξη σεναρίων, αντικειμενοστρεφείς αρχές κλπ.) Καθώς και πώς να εφαρμόσουν τα πακέτα της MATLAB ως Financial Toolbox για την εκτέλεση μαθηματικών και στατιστικών αναλύσεων οικονομικών στοιχείων. Τα μαθήματα MATLAB περιλαμβάνουν επίσης τον τρόπο χρήσης σχετικών τεχνολογιών όπως το Simulink για την εκπόνηση μοντέλων σύνθετων συστημάτων. Η εκπαίδευση MATLAB είναι διαθέσιμη ως "onsite live training" ή "remote live training". Η επιτόπια κατάρτιση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή προπόνηση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης
Machine Translated
Testimonials
Ο εκπαιδευτής ανέλαβε την πρωτοβουλία να καλύψει επιπλέον περιεχόμενο εκτός των υλικών του μαθήματος για να βελτιώσει τη μάθηση μας.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Course: MATLAB Programming
Machine Translated
οι ασκήσεις ήταν το πιο ευεργετικό πράγμα στις συνεδρίες
Halcon Systems
Course: MATLAB Programming
Machine Translated
Οι μαθητές αλληλεπιδρούν για την επίλυση προβλημάτων
东风康明斯
Course: MATLAB Programming
Machine Translated
Αλληλεπίδραση
chengyang cai - 东风康明斯
Course: MATLAB Programming
Machine Translated
Θεωρία / πρακτική εναλλαγής αποτελεσματική!
CIRAD
Course: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Προοδευτική παρουσίαση και εφαρμογή μεθόδων
Aurélien Briffaz - CIRAD
Course: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Διαθεσιμότητα και προσαρμοστικότητα, απαντήσεις σε ερωτήσεις
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Course: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Θέματα που συζητήθηκαν, ασκήσεις που έγιναν (παραδείγματα), ατμόσφαιρα εκπαίδευσης, επαφή με τον εκπαιδευτή, τοποθεσία.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Course: Octave nie tylko dla programistów
Machine Translated
Διοργανωτικό στυλ και ικανότητα του εκπαιδευτή να ξεπεράσει τα απρόβλεπτα εμπόδια και να υιοθετήσει σε συνθήκες. Ευρεία γνώση και εμπειρία του εκπαιδευτή
ASML
Course: Python for Matlab Users
Machine Translated
Συνολικά καλής εισαγωγής στο Python. Η μορφή της χρήσης του Nupder Jupyter και των ζωντανών παραδειγμάτων στον προβολέα ήταν καλό για να ακολουθήσετε μαζί με τις ασκήσεις.
ASML
Course: Python for Matlab Users
Machine Translated
Πρακτική εμπειρία.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Course: MATLAB Programming
Machine Translated
Πολλές χρήσιμες ασκήσεις, εξηγούνται καλά
Helene Meadows - European Investment Bank
Course: MATLAB Programming
Machine Translated
MATLAB Course Outlines
Στο δεύτερο μέρος, παρουσιάζουμε τον τρόπο χρήσης του MATLAB για εξόρυξη δεδομένων, μηχανική μάθηση και προγνωστική ανάλυση. Για να προσφέρουμε στους συμμετέχοντες μια σαφή και πρακτική προοπτική της προσέγγισης και της εξουσίας του MATLAB , κάνουμε συγκρίσεις μεταξύ της χρήσης του MATLAB και άλλων εργαλείων, όπως υπολογιστικά φύλλα, C, C++ και Visual Basic.
Στο τρίτο μέρος της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς να εξομαλύνουν το έργο τους αυτοματοποιώντας την επεξεργασία δεδομένων και την παραγωγή αναφορών.
Σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα εφαρμόσουν τις ιδέες που μάθουν μέσω πρακτικών ασκήσεων σε εργαστηριακό περιβάλλον. Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν πλήρη γνώση των δυνατοτήτων της MATLAB και θα είναι σε θέση να την χρησιμοποιήσουν για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων επιστήμης δεδομένων καθώς και για τον εξορθολογισμό της εργασίας τους μέσω αυτοματισμού.
Οι αξιολογήσεις θα διεξαχθούν σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος για να μετρηθεί η πρόοδος.
Μορφή του μαθήματος
- Το μάθημα περιλαμβάνει θεωρητικές και πρακτικές ασκήσεις, όπως συζητήσεις περίπτωσης, δειγματοληπτικό έλεγχο κώδικα και πρακτική εφαρμογή.
Σημείωση
- Οι περιόδους πρακτικής θα βασίζονται σε προκαθορισμένα πρότυπα αναφορών δεδομένων δείγματος. Αν έχετε συγκεκριμένες απαιτήσεις, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
- πώς να χρησιμοποιήσετε matlab ως caluclator και οικόπεδο βασικές καμπύλες
- πώς να δημιουργήσετε τις δικές σας προσαρμοσμένες λειτουργίες και σενάρια
Παραδείγματα και ασκήσεις καταδεικνύουν τη χρήση της κατάλληλης λειτουργικότητας Matlab και επεξεργασίας εικόνας σε όλη τη διαδικασία ανάλυσης.
Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτές παρέχει μια εισαγωγή στο MATLAB για τη χρηματοδότηση. Βυθίζουμε σε ανάλυση δεδομένων, απεικόνιση, μοντελοποίηση και προγραμματισμό μέσω πρακτικών ασκήσεων και πλήρους πρακτικής στο εργαστήριο.
Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα έχουν μια εμπεριστατωμένη κατανόηση των ισχυρών χαρακτηριστικών που περιλαμβάνονται στο Financial Toolbox και θα έχουν αποκτήσει την απαραίτητη πρακτική για να τις εφαρμόσουν αμέσως για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων.
Δημοσιογράφος
Οικονομικοί επαγγελματίες με προηγούμενη εμπειρία με MATLAB
Η μορφή της πορείας
Μερική διάλεξη, μερική συζήτηση, σκληρή πρακτική
- Εργασία με τη διεπαφή χρήστη MATLAB
- Εισαγωγή εντολών και δημιουργία μεταβλητών
- Ανάλυση φορέων και μητρών
- Οπτικοποίηση δεδομένων φορέα και μήτρας
- Εργασία με αρχεία δεδομένων
- Εργασία με τύπους δεδομένων
- Αυτοματοποίηση εντολών με δέσμες ενεργειών
- Γράφοντας προγράμματα με λογική και έλεγχο ροής
- Λειτουργίες γραφής
- Χρησιμοποιώντας το Financial Toolbox για ποσοτική ανάλυση
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
Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Matlab για να πραγματοποιούν αναλυτικές αναλύσεις σε ένα σύνολο δειγμάτων δεδομένων.
Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:
- Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και πλαίσια που χρησιμοποιούνται στις προδιαγραφικές αναλύσεις
- Χρησιμοποιήστε το MATLAB και τα εργαλεία του για να αποκτήσετε, να καθαρίσετε και να εξερευνήσετε δεδομένα
- Χρησιμοποιήστε τεχνικές βασισμένες σε κανόνες, συμπεριλαμβανομένων μηχανισμών συμπερασμάτων, scorecards και δέντρων αποφάσεων, για τη λήψη αποφάσεων βάσει διαφορετικών επιχειρηματικών σεναρίων
- Χρησιμοποιήστε τη προσομοίωση του Monte Carlo για να αναλύσετε τις αβεβαιότητες και να διασφαλίσετε σωστή λήψη αποφάσεων
- Ανάπτυξη προγνωστικών και προδιαγραφών μοντέλων σε συστήματα επιχειρήσεων
Κοινό
- Business αναλυτές
- Σχεδιαστές επιχειρήσεων
- Λειτουργικοί διαχειριστές
- BI ( Business Intelligence ) μέλη της ομάδας
Μορφή του μαθήματος
- Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση
- Εργασία με τη διεπαφή χρήστη MATLAB
- Εισαγωγή εντολών και δημιουργία μεταβλητών
- Ανάλυση φορέων και μητρών
- Οπτικοποίηση δεδομένων φορέα και μήτρας
- Εργασία με αρχεία δεδομένων
- Εργασία με τύπους δεδομένων
- Αυτοματοποίηση εντολών με δέσμες ενεργειών
- Γράφοντας προγράμματα με λογική και έλεγχο ροής
- Λειτουργίες γραφής
Last Updated: