MATLAB Training Courses

MATLAB 주요 화면과 창을 포함하는 3 일 코스 caluclator 및 플롯 기본 곡선으로 matlab를 사용하는 방법 나만의 맞춤 기능 및 스크립트 작성 방법 .

예측 분석은 데이터 분석을 사용하여 미래에 대한 예측을하는 프로세스입니다 이 프로세스는 데이터 마이닝, 통계 및 기계 학습 기술과 함께 데이터를 사용하여 미래의 이벤트를 예측하기위한 예측 모델을 생성합니다 강사진과 실습을 통해 참가자들은 Matlab을 사용하여 예측 모델을 작성하고이를 대용량 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 향후 이벤트를 예측하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 히스토리 및 트랜잭션 데이터의 패턴을 분석하기위한 예측 모델 생성 예측 모델링을 사용하여 위험 및 기회 파악 중요한 경향을 포착하는 수학적 모델 구축 장치 및 비즈니스 시스템의 데이터를 사용하여 낭비를 줄이거 나 시간을 절약하거나 비용을 절감하십시오 청중 개발자 엔지니어 도메인 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

이 과정은 MATLAB에 대한 포괄적 인 자료를 통신을위한 강력한 시뮬레이션 도구로 포함하고 있습니다 이 과정의 목표는 MATLAB을 일반적인 프로그래밍 언어로 소개 할뿐만 아니라 시뮬레이션 도구로서의 매우 강력한 MATLAB 기능의 역할을 강조하는 것입니다 코스의 소재를 설명하기 위해 제공된 예제는 MATLAB 명령을 직접 사용하는 것이 아니라 실제 문제를 나타내는 경우가 많습니다 .

Simulink는 멀티 도메인 동적 시스템의 모델링, 시뮬레이션 및 분석을위한 그래픽 프로그래밍 환경입니다 .

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.

코스는 상용 MATLAB 패키지에 대한 대안 프로그램을 알고 자하는 사람들을위한 것입니다 3 일 교육은 환경을 돌아 다니며 데이터 분석 및 엔지니어링 계산을 위해 OCTAVE 패키지를 수행하는 데 대한 포괄적 인 정보를 제공합니다 수련 수령자는 초보자이지만 프로그램을 알고 지식을 체계화하고 기술을 향상시키고 자하는 사람들입니다 다른 프로그래밍 언어에 대한 지식은 필요하지 않지만 학습자의 지식 습득을 크게 촉진합니다 이 과정은 많은 실제적인 예에서 프로그램을 사용하는 방법을 보여줍니다 .

이 twoday 과정은 MATLAB® 기술 컴퓨팅 환경에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다 이 과정은 초급 사용자와 검토를 원하는 사용자를 대상으로합니다 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB에 대한 지식이 없다고 가정합니다 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍의 주제는 과정 전반에 걸쳐 탐구됩니다 .

Prescriptive Analytics는 기술적 분석 및 예측 분석과 함께 비즈니스 분석의 한 부문입니다 예측 모델을 사용하여 의사 결정을위한 기반으로 최적화 및 규칙 기반 기법을 사용하여 최적의 결과를 얻기 위해 취할 조치를 제안합니다 강사진이 진행되는이 교육에서 참가자는 Matlab을 사용하여 일련의 샘플 데이터에 대한 규범 적 분석을 수행하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 처방 분석에 사용되는 주요 개념과 프레임 워크 이해 MATLAB과 도구 상자를 사용하여 데이터 수집, 정리 및 탐색 추론 엔진, 스코어 카드 및 의사 결정 트리를 포함한 규칙 기반 기술을 사용하여 다양한 비즈니스 시나리오를 기반으로 의사 결정을 내립니다 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 불확실성을 분석하고 건전한 의사 결정을 보장합니다 예측 및 규범 모델을 엔터프라이즈 시스템에 배포 청중 비즈니스 분석가 운영 플래너 기능 관리자 BI (비즈니스 인텔리전스) 팀 구성원 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.

이 4 일 코스는 Matlab을 사용하여 이미지 프로세싱 기반을 제공합니다 이미지를 변경하고 향상시키는 방법을 연습하고 이미지에서 패턴을 추출 할 수도 있습니다 또한 2D 필터를 작성하여 이미지에 적용하는 방법을 배우게됩니다 예제 및 연습에서는 분석 프로세스 전반에 걸쳐 적절한 Matlab 및 Image Processing Toolbox 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다 .

이 과정에서는 MATLAB 기술 컴퓨팅 환경에 대한 포괄적 인 소개와 재무 응용 프로그램 용 MATLAB 사용에 대한 소개를 제공합니다 코스는 초보 사용자와 검토를 원하는 사용자를 대상으로합니다 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB에 대한 지식이 없다고 가정합니다 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍의 주제는 과정 전반에 걸쳐 탐구됩니다 주제는 다음과 같습니다 MATLAB 사용자 인터페이스로 작업하기 명령 입력 및 변수 작성 벡터 및 행렬 분석 벡터 및 행렬 데이터 시각화 데이터 파일 작업 데이터 유형 작업 스크립트로 명령 자동화하기 논리 및 흐름 제어로 프로그램 작성 함수 쓰기 정량 분석을 위해 Financial Toolbox 사용 .

MATLAB은 사용 하기 쉬운 환경에서 계산, 시각화 및 프로그래밍을 통합 합니다. 재무 데이터에 대 한 수학적 및 통계적 분석을 수행 하는 데 필요한 기능을 포함 하는 금융 도구 상자를 제공 하 고 프레젠테이션 품질의 그래픽으로 결과를 표시 합니다.

이 강사 주도 교육은 재무를 위한 MATLAB에 대 한 소개를 제공 합니다. 우리는 실습 연습 및 풍부한 실험실 실습을 통해 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍에 대해 살펴봅니다.

이 교육이 끝날 때까지

MATLAB & #39; s 재무 도구 상자에 포함 된 강력한 기능에 대해 철저히 이해 하 고 실제 문제를 해결 하기 위해 즉시 적용 하는 데 필요한 방법을 습득 하 게 될 것입니다.

청중

MATLAB 에 대 한 이전 경험과 - 재무 전문가
코스의

형식

- 부분 강연, 파트 토론, 헤비 실무 실습

이 교육의 첫 번째 부분에서는 MATLAB의 기초와 언어 및 플랫폼으로서의 기능을 다룹니다 이 토론에는 MATLAB 구문, 배열 및 행렬, 데이터 시각화, 스크립트 개발 및 객체 지향 원리에 대한 소개가 포함되어 있습니다 두 번째 부분에서는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 분석에 MATLAB을 사용하는 방법을 보여줍니다 참가자들에게 MATLAB의 접근 방식과 능력에 대한 명확하고 실용적인 관점을 제공하기 위해 MATLAB 사용과 스프레드 시트, C, C ++ 및 Visual Basic과 같은 다른 도구를 사용하여 비교합니다 교육의 세 번째 파트에서는 ​​참가자가 데이터 처리 및 보고서 생성을 자동화하여 작업을 간소화하는 방법을 학습합니다 과정 전반에 걸쳐 참가자들은 실습을 통해 실험실 환경에서 손으로 연습 한 아이디어를 연습하게됩니다 교육이 끝나면 참가자는 MATLAB의 기능을 철저히 파악하고이를 통해 실제 세계 데이터 과학 문제를 해결하고 자동화를 통해 작업을 간소화 할 수 있습니다 진도를 측정하기 위해 평가가 진행됩니다 코스 형식 코스에는 사례 토론, 샘플 코드 검사 및 손자 실행을 포함한 이론 및 실제 연습이 포함됩니다 노트 연습 세션은 사전에 준비된 샘플 데이터 보고서 템플릿을 기반으로합니다 구체적인 요구 사항이 있으시면 저희에게 연락하여 주선 해주십시오 .

강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Matlab을 사용하여 이미지 인식을위한 길쌈 신경망을 설계, 제작 및 시각화하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 심층 학습 모델 구축 데이터 라벨링 자동화 Caffe 및 TensorFlowKeras의 모델 작업 여러 GPU, 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터를 교육하십시오 청중 개발자 엔지니어 도메인 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

이 3 일 과정은 MATLAB 기술 컴퓨팅 환경에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다 코스는 초보 사용자와 검토를 원하는 사용자를 대상으로합니다 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB에 대한 지식이 없다고 가정합니다 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍의 주제는 과정 전반에 걸쳐 탐구됩니다 주제는 다음과 같습니다 MATLAB 사용자 인터페이스로 작업하기 명령 입력 및 변수 작성 벡터 및 행렬 분석 벡터 및 행렬 데이터 시각화 데이터 파일 작업 데이터 유형 작업 스크립트로 명령 자동화하기 논리 및 흐름 제어로 프로그램 작성 함수 쓰기 .

MATLAB은 MathWorks에서 개발 한 수치 연산 환경 및 프로그래밍 언어입니다 .

목표 :이 교육은 MBD 기술을 사용하는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로하며 교육에서는 자동차 시스템, 자동차 표준, 자동 코드 생성 및 모델 테스트 장비 구축 및 검증을위한 모델링 기술을 다룹니다 대상 : 자동차 공급 업체를위한 소프트웨어 개발 업체 .