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 Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
★★★★★
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Tomasz (der Trainer) war sachkundig und freundlich und machte das Training sehr interessant. Er half mir, viel über ein Thema zu lernen, bei dem ich sehr neu war.
Paul Cox - Network Rail
Course: Programmieren mit MATLAB
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Der Trainer hat die Initiative ergriffen, um zusätzliche Inhalte außerhalb unserer Kursmaterialien abzudecken, um unser Lernen zu verbessern.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Course: Programmieren mit MATLAB
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Übungen waren die wohltuendste Sache in den Sitzungen
Halcon Systems
Course: Programmieren mit MATLAB
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Schüler interagieren, um Probleme zu lösen
东风康明斯
Course: Programmieren mit MATLAB
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gegenseitige Einwirkung
chengyang cai - 东风康明斯
Course: Programmieren mit MATLAB
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Abwechslungstheorie / -praxis wirksam!
CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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Fortschreitende Präsentation und Anwendung von Methoden
Aurélien Briffaz - CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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Verfügbarkeit und Anpassungsfähigkeit, Antworten auf Fragen
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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Besprochene Themen, durchgeführte Übungen (Beispiele), Trainingsatmosphäre, Kontakt mit dem Trainer, Standort.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Course: Octave not only for programmers
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His deep knowledge about the subject
Course: MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation
His deep knowledge about the subject
Course: MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation
Predictive Analytics ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysen, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen Dieser Prozess verwendet Daten zusammen mit Data-Mining-, Statistik- und maschinellen Lerntechniken, um ein Vorhersagemodell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab nutzen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen und sie auf große Beispieldatensätze anzuwenden, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie Vorhersagemodelle, um Muster in historischen und transaktionalen Daten zu analysieren Verwenden Sie Predictive Modeling, um Risiken und Chancen zu identifizieren Erstellen Sie mathematische Modelle, die wichtige Trends erfassen Verwenden Sie Daten von Geräten und Geschäftssystemen, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
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.
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 (onsite or remote) 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.
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 .
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.
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
Publikum
- Business - Einsatzplaner - Funktionsmanager - BI ( Business Intelligence ) -Teammitglieder
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
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.
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
MATLAB integriert Berechnung, Visualisierung und Programmierung in eine einfach zu bedienende Umgebung. Es bietet Financial Toolbox, die die Funktionen enthält, die für die Durchführung der mathematischen und statistischen Analyse von Finanzdaten erforderlich sind, und zeigt dann die Ergebnisse mit Präsentationsqualität Grafik an.
Diese von Ausbildern geleitete Ausbildung bietet eine Einführung in MATLAB für die Finanzen. Wir tauchen durch praktische Übungen und reichlich In-Laborpraxis in die Datenanalyse, Visualisierung, Modellierung und Programmierung ein.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer ein tiefgreifendes Verständnis für die starken Eigenschaften haben, die in MATLAB & #39; es Financial Toolbox enthalten sind, und werden die notwendige Praxis erhalten haben, um sie sofort zur Lösung von Problemen in der realen Welt anzuwenden.
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.
Hinweis
- Die Übungssitzungen basieren auf vordefinierten Musterdaten-Berichtsvorlagen. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab zum Entwerfen, Erstellen und Visualisieren eines neuronalen Faltungsnetzwerks für die Bilderkennung verwenden.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf - Datenbeschriftung automatisieren - Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras - Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern
Publikum
- Entwickler - Ingenieure - Domain-Experten
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Dieser dreitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Computerumgebung von 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. 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
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
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