MATLAB Training in Λευκωσία

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές ή μηχανικούς που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αριθμητική προσομοίωση για δυναμικά προβλήματα χρησιμοποιώντας το Matlab.Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της δυναμικής ανάλυσης.
• Χρησιμοποιήστε το Matlab για να εκτελέσετε αναλυτικές και αριθμητικές λύσεις.
• Εξάγετε εξισώσεις κίνησης χρησιμοποιώντας διαφορετικές προσεγγίσεις.

Στο πρώτο μέρος αυτής της εκπαίδευσης, καλύπτουμε τις βασικές αρχές του MATLAB και τη λειτουργία του τόσο ως γλώσσα όσο και ως πλατφόρμα. Περιλαμβάνεται σε αυτή τη συζήτηση μια εισαγωγή στη σύνταξη MATLAB , συστοιχίες και μήτρες, οπτικοποίηση δεδομένων, ανάπτυξη σεναρίων και αντικειμενοστραφείς αρχές. 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.

The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization. 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.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ένα μάθημα 3 ημερών που σας μεταφέρει στις κύριες οθόνες και παράθυρα του MATLAB συμπεριλαμβανομένων ...

• πώς να χρησιμοποιήσετε matlab ως caluclator και οικόπεδο βασικές καμπύλες
• πώς να δημιουργήσετε τις δικές σας προσαρμοσμένες λειτουργίες και σενάρια

Αυτό το τετραήμερο μάθημα παρέχει θεμέλια επεξεργασίας εικόνας χρησιμοποιώντας το Matlab. Θα ασκηθείτε πώς να αλλάξετε και να βελτιώσετε τις εικόνες και ακόμα να εξαγάγετε μοτίβα από τις εικόνες. Θα μάθετε επίσης πώς να δημιουργείτε φίλτρα 2D και να τα εφαρμόζετε στις εικόνες. Παραδείγματα και ασκήσεις καταδεικνύουν τη χρήση της κατάλληλης λειτουργικότητας Matlab και επεξεργασίας εικόνας σε όλη τη διαδικασία ανάλυσης.

Το MATLAB είναι ένα περιβάλλον αριθμητικών υπολογιστών και μια γλώσσα προγραμματισμού που αναπτύχθηκε από την MathWorks.

Αυτό το τριήμερο μάθημα παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στο περιβάλλον τεχνικής πληροφορικής MATLAB . Το μάθημα προορίζεται για αρχάριους χρήστες και για όσους αναζητούν ανασκόπηση. Δεν υπάρχει προηγούμενη εμπειρία προγραμματισμού ή γνώση του MATLAB . Τα θέματα της ανάλυσης δεδομένων, της απεικόνισης, της μοντελοποίησης και του προγραμματισμού διερευνώνται καθ 'όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Τα θέματα περιλαμβάνουν:

• 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

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Matlab για να σχεδιάσουν, να κατασκευάσουν και να απεικονίσουν ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο για αναγνώριση εικόνας. Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Δημιουργήστε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης
• Αυτοματοποιήστε την επισήμανση δεδομένων
• Εργασία με μοντέλα από Caffe και TensorFlow - Keras
• Τα δεδομένα τρένων χρησιμοποιούν πολλαπλές GPU , το σύννεφο ή τα clusters

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί
• Εμπειρογνώμονες τομέα

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

MATLAB ενσωματώνει τον υπολογισμό, την οπτικοποίηση και το προγραμματισμό σε ένα εύκολο στη χρήση περιβάλλον. Προσφέρει το Financial Toolbox, το οποίο περιλαμβάνει τα χαρακτηριστικά που απαιτούνται για την εκτέλεση μαθηματικής και στατιστικής ανάλυσης των χρηματοοικονομικών δεδομένων, και στη συνέχεια εμφανίζει τα αποτελέσματα με γραφικά ποιότητας παρουσίασης. 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

Αυτό το μάθημα παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στο περιβάλλον τεχνικών υπολογιστικών MATLAB + μια εισαγωγή στη χρήση του MATLAB για οικονομικές εφαρμογές. Το μάθημα προορίζεται για αρχάριους χρήστες και για όσους αναζητούν ανασκόπηση. Δεν υπάρχει προηγούμενη εμπειρία προγραμματισμού ή γνώση του MATLAB . Τα θέματα της ανάλυσης δεδομένων, της απεικόνισης, της μοντελοποίησης και του προγραμματισμού διερευνώνται καθ 'όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Τα θέματα περιλαμβάνουν:

• 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

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η προγνωστική ανάλυση είναι η διαδικασία χρήσης της ανάλυσης δεδομένων για να γίνουν προβλέψεις για το μέλλον. Αυτή η διαδικασία χρησιμοποιεί δεδομένα μαζί με τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, στατιστικών και μηχανικής μάθησης για να δημιουργήσει ένα μοντέλο πρόβλεψης για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων.Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Matlab για να δημιουργήσουν μοντέλα πρόβλεψης και να τα εφαρμόσουν σε μεγάλα δείγματα συνόλων δεδομένων για να προβλέψουν μελλοντικά γεγονότα με βάση τα δεδομένα.Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης για την ανάλυση προτύπων σε δεδομένα ιστορικού και συναλλαγών Χρησιμοποιήστε προγνωστικά μοντέλα για να εντοπίσετε κινδύνους και ευκαιρίες Δημιουργήστε μαθηματικά μοντέλα που καταγράφουν σημαντικές τάσεις Χρησιμοποιήστε δεδομένα από συσκευές και επιχειρηματικά συστήματα για να μειώσετε τη σπατάλη, να εξοικονομήσετε χρόνο ή να μειώσετε το κόστος

Ακροατήριο

Developers Engineers Ειδικοί τομέα

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Το συντακτικό αναλυτικό είναι ένας κλάδος των επιχειρηματικών αναλύσεων, μαζί με περιγραφικά και προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία. Χρησιμοποιεί προγνωστικά μοντέλα για να προτείνει δράσεις που πρέπει να ληφθούν για βέλτιστα αποτελέσματα, βασιζόμενη στις τεχνικές βελτιστοποίησης και βασισμένες σε κανόνες ως βάση για τη λήψη αποφάσεων. 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

Αυτό το διήμερο μάθημα παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στο περιβάλλον τεχνικών υπολογιστικών MATLAB ®. Το μάθημα προορίζεται για αρχάριους χρήστες και για όσους αναζητούν ανασκόπηση. Δεν υπάρχει προηγούμενη εμπειρία προγραμματισμού ή γνώση του MATLAB . Τα θέματα της ανάλυσης δεδομένων, της απεικόνισης, της μοντελοποίησης και του προγραμματισμού διερευνώνται καθ 'όλη τη διάρκεια του μαθήματος.

Το μάθημα είναι αφιερωμένο σε όσους θα ήθελαν να γνωρίσουν ένα εναλλακτικό πρόγραμμα στο εμπορικό πακέτο MATLAB. Η τριήμερη εκπαίδευση παρέχει ολοκληρωμένες πληροφορίες σχετικά με τη μετακίνηση στο περιβάλλον και την εκτέλεση του πακέτου OCTAVE για ανάλυση δεδομένων και μηχανικούς υπολογισμούς. Οι αποδέκτες της εκπαίδευσης είναι αρχάριοι αλλά και όσοι γνωρίζουν το πρόγραμμα και θα ήθελαν να συστηματοποιήσουν τις γνώσεις τους και να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους. Η γνώση άλλων γλωσσών προγραμματισμού δεν απαιτείται, αλλά θα διευκολύνει σημαντικά την απόκτηση γνώσεων από τους μαθητές. Το μάθημα θα σας δείξει πώς να χρησιμοποιήσετε το πρόγραμμα σε πολλά πρακτικά παραδείγματα.

Simulink είναι ένα γραφικό περιβάλλον προγραμματισμού για τη μοντελοποίηση, την προσομοίωση και την ανάλυση δυναμικών συστημάτων πολλαπλών τομέων.

Αυτό το μάθημα περιέχει ένα ολοκληρωμένο υλικό σχετικά με το MATLAB ως ένα ισχυρό εργαλείο προσομοίωσης για επικοινωνίες. Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να εισαγάγει το MATLAB όχι μόνο ως γενική γλώσσα προγραμματισμού, αλλά μάλλον τονίζεται ο ρόλος των εξαιρετικά ισχυρών δυνατοτήτων MATLAB ως εργαλείου προσομοίωσης. Τα παραδείγματα που δίνονται για την απεικόνιση του υλικού του μαθήματος δεν είναι απλώς μια άμεση χρήση των εντολών MATLAB , αλλά αντιπροσωπεύουν συχνά πραγματικά προβλήματα.

Στόχος: Η εκπαίδευση αυτή προορίζεται για Μηχανικούς λογισμικού που εργάζονται με την τεχνολογία MBD, η εκπαίδευση θα καλύπτει τις τεχνικές μοντελοποίησης για Automotive συστήματα, Automotive πρότυπα, γενιά Auto-κώδικα και μοντέλο οικοδόμησης της πλεξούδας δοκιμών και Κοινό επαλήθευσης: προγραμματιστή λογισμικού για τον προμηθευτή της αυτοκινητοβιομηχανίας