Lokale, instruktorierte Live-MATLAB-Schulungen demonstrieren durch praktische Übungen die Grundlagen der MATLAB-Programmierung (Syntax, Arrays und Matrizen, Datenvisualisierung, Skriptentwicklung, objektorientierte Prinzipien usw) sowie die Anwendung von MATLAB-Paketen wie Financial Toolbox zur mathematischen Ausführung und statistische Analyse von Finanzdaten MATLAB-Kurse beinhalten auch die Verwendung verwandter Technologien wie Simulink zur Modellierung komplexer Systeme MATLAB Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Der Trainer hat die Initiative ergriffen, um zusätzliche Inhalte außerhalb unserer Kursmaterialien abzudecken, um unser Lernen zu verbessern.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Kurs: MATLAB Programming
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Übungen waren die wohltuendste Sache in den Sitzungen
Halcon Systems
Kurs: MATLAB Programming
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Schüler interagieren, um Probleme zu lösen
东风康明斯
Kurs: MATLAB Programming
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gegenseitige Einwirkung
chengyang cai - 东风康明斯
Kurs: MATLAB Programming
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Abwechslungstheorie / -praxis wirksam!
CIRAD
Kurs: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
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Fortschreitende Präsentation und Anwendung von Methoden
Aurélien Briffaz - CIRAD
Kurs: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
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Verfügbarkeit und Anpassungsfähigkeit, Antworten auf Fragen
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Kurs: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
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Besprochene Themen, durchgeführte Übungen (Beispiele), Trainingsatmosphäre, Kontakt mit dem Trainer, Standort.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Kurs: Octave nie tylko dla programistów
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Lehrstil und Fähigkeit des Trainers, unvorhergesehene Hindernisse zu überwinden und sich mit Umständen zu erlassen. Breites Wissen und Erfahrung des Trainers
ASML
Kurs: Python for Matlab Users
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Insgesamt guter Intro Python. Das Format der Verwendung von Jupyter Notebook und Live-Beispielen am Projektor war gut für die Zusammenarbeit mit den Übungen.
ASML
Kurs: Python for Matlab Users
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Praxiserfahrung.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Kurs: MATLAB Programming
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Viele nützliche Übungen, gut erklärt
Helene Meadows - European Investment Bank
Kurs: MATLAB Programming
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MATLAB Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
35 Stunden
Im ersten Teil dieser Schulung behandeln wir die Grundlagen von MATLAB und seine Funktion als Sprache und Plattform. In dieser Diskussion wird eine Einführung in MATLAB Syntax, Arrays und Matrizen, Datenvisualisierung, Skriptentwicklung und objektorientierte Prinzipien gegeben. Im zweiten Teil zeigen wir, wie MATLAB für Data Mining, maschinelles Lernen und Predictive Analytics verwendet wird. Um den Teilnehmern einen klaren und praktischen MATLAB den Ansatz und die Leistungsfähigkeit von MATLAB zu geben, ziehen wir Vergleiche zwischen der Verwendung von MATLAB und anderen Tools wie Tabellenkalkulationen, C, C++ und Visual Basic. Im dritten Teil der Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Arbeit optimieren können, indem sie ihre Datenverarbeitung und Berichterstellung automatisieren. Während des Kurses werden die Teilnehmer die Ideen, die sie durch praktische Übungen gelernt haben, in einer Laborumgebung in die Praxis umsetzen. Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer die Fähigkeiten von MATLAB genau kennen und in der Lage sein, damit reale datenwissenschaftliche Probleme zu lösen und ihre Arbeit durch Automatisierung zu rationalisieren. Während des gesamten Kurses werden Bewertungen durchgeführt, um den Fortschritt zu messen. Format des Kurses
- Der Kurs beinhaltet theoretische und praktische Übungen, einschließlich Fallbesprechungen, Beispielcode-Inspektion und praktische Implementierung.
- Die Übungssitzungen basieren auf vordefinierten Musterdaten-Berichtsvorlagen. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
14 Stunden
This instructor-led, live training in Deutschland (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.
14 Stunden
Dieser zweitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Computerumgebung MATLAB ®. Der Kurs richtet sich an Anfänger und Nachprüfer. Es werden keine Programmiererfahrung oder Kenntnisse in MATLAB vorausgesetzt. Während des Kurses werden Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung behandelt.
21 Stunden
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
35 Stunden
Dieser Kurs enthält ein umfassendes Material über MATLAB als leistungsstarkes Simulationswerkzeug für die Kommunikation. Ziel dieses Kurses ist es, MATLAB nicht nur als allgemeine Programmiersprache vorzustellen, sondern die Rolle der extrem leistungsfähigen MATLAB Funktionen als Simulationswerkzeug herauszustellen. Die Beispiele zur Veranschaulichung des Kursmaterials sind nicht nur eine direkte Verwendung von MATLAB Befehlen, sondern stellen häufig echte Probleme dar.
21 Stunden
Ein dreitägiger Kurs, der Sie durch die Hauptbildschirme und Fenster von MATLAB einschließlich ...
- wie man matlab als kalkulator benutzt und grundkurven plottet
- So erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Funktionen und Skripte
28 Stunden
Dieser viertägige Kurs bietet Grundlagen für die Bildverarbeitung mit Matlab. Sie üben, wie Sie Bilder ändern und verbessern und sogar Muster aus den Bildern extrahieren. Sie lernen auch, wie Sie 2D-Filter erstellen und auf die Bilder anwenden. Beispiele und Übungen veranschaulichen die Verwendung der entsprechenden Matlab- und Image Processing Toolbox-Funktionen während des gesamten Analyseprozesses.
28 Stunden
Ziel: Diese Schulung richtet sich an Softwareingenieure, die mit MBD-Technologie arbeiten. Die Schulung umfasst Modellierungstechniken für Automotive , Automotive , die Generierung von Autocodes sowie die Erstellung und Verifizierung von Modellprüfbäumen. Zielgruppe: Softwareentwickler für Automobilzulieferer
14 Stunden
Simulink ist eine grafische Programmierumgebung zum Modellieren, Simulieren und Analysieren dynamischer Systeme mit mehreren Domänen.
21 Stunden
Der Kurs richtet sich an diejenigen, die ein alternatives Programm zum kommerziellen MATLAB-Paket kennenlernen möchten Das dreitägige Training bietet umfassende Informationen über die Bewegung in der Umwelt und die Durchführung des OCTAVE-Pakets für Datenanalyse und technische Berechnungen Die Trainingsempfänger sind Anfänger, aber auch diejenigen, die das Programm kennen und ihr Wissen systematisieren und ihre Fähigkeiten verbessern möchten Kenntnisse in anderen Programmiersprachen sind nicht erforderlich, erleichtern aber den Lernenden den Erwerb von Wissen Der Kurs zeigt Ihnen, wie Sie das Programm in vielen praktischen Beispielen verwenden .
14 Stunden
MATLAB integriert Computing, Visualisierung und Programmierung in eine benutzerfreundliche Umgebung. Es bietet Financial Toolbox, die die Funktionen enthält, die für die Durchführung mathematischer und statistischer Analyse von Finanzdaten erforderlich sind, dann die Ergebnisse mit Darstellung-Qualitätsgrafik anzeigen.
Dieser Lehrmanagement bietet eine Einführung in MATLAB für Finanzen. Wir schwimmen in Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung durch praktische Übungen und umfassende in-Lab-Praktik.
Am Ende dieser Ausbildung haben die Teilnehmer ein gründliches Verständnis der leistungsfähigen Funktionen, die in MATLAB's Financial Toolbox enthalten sind, und haben die notwendige Praxis erworben, um sie sofort anzuwenden, um reale Probleme zu lösen.
Publikum
-
Finanzielle Fachleute mit vorheriger Erfahrung mit MATLAB
-
Teilverhandlung, Teildiskussion, schwere Praxis
35 Stunden
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Computerumgebung von MATLAB und eine Einführung in die Verwendung von MATLAB für Finanzanwendungen. Der Kurs richtet sich an Anfänger und Nachprüfer. Es werden keine Programmiererfahrung oder Kenntnisse in MATLAB vorausgesetzt. Während des Kurses werden Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung behandelt. Themen sind unter anderem:
- Arbeiten mit der MATLAB Benutzeroberfläche
- Befehle eingeben und Variablen erstellen
- Vektoren und Matrizen analysieren
- Visualisierung von Vektor- und Matrixdaten
- Arbeiten mit Datendateien
- Mit Datentypen arbeiten
- Befehle mit Skripten automatisieren
- Schreiben von Programmen mit Logik- und Ablaufsteuerung
- Schreibfunktionen
- Verwendung der Financial Toolbox zur quantitativen Analyse
21 Stunden
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
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 Stunden
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
- Developers
- Engineers
- Domain experts
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 Stunden
Prescriptive Analytics ist ein Zweig der Geschäftsanalyse, zusammen mit deskriptiven und prädiktiven Analysen. Es verwendet Vorhersagemodelle, um Maßnahmen für optimale Ergebnisse vorzuschlagen, und stützt sich dabei auf Optimierungs- und regelbasierte Techniken als Grundlage für die Entscheidungsfindung. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab verwenden, um präskriptive Analysen an einem Satz von Probendaten durchzuführen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte und Frameworks, die in der Prescriptive Analytics verwendet werden
- Verwenden Sie MATLAB und seine Toolboxes, um Daten zu erfassen, zu bereinigen und zu untersuchen
- Verwenden Sie regelbasierte Techniken wie Inferenz-Engines, Scorecards und Entscheidungsbäume, um Entscheidungen basierend auf verschiedenen Geschäftsszenarien zu treffen
- Verwenden Sie die Monte-Carlo-Simulation, um Unsicherheiten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen
- Stellen Sie prädiktive und präskriptive Modelle für Unternehmenssysteme bereit
- Business
- Einsatzplaner
- Funktionsmanager
- BI ( Business Intelligence ) -Teammitglieder
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
This three-day course provides a comprehensive introduction to the MATLAB technical computing environment. The course is intended for beginning users and those looking for a review. No prior programming experience or knowledge of MATLAB is assumed. Themes of data analysis, visualization, modeling, and programming are explored throughout the course. Topics include:
- Working with the MATLAB user interface
- Entering commands and creating variables
- Analyzing vectors and matrices
- Visualizing vector and matrix data
- Working with data files
- Working with data types
- Automating commands with scripts
- Writing programs with logic and flow control
- Writing functions
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