MATLAB 교육

MATLAB 교육

MATLAB 프로그래밍 실습을 통해 MATLAB 프로그래밍 (구문, 배열 및 행렬, 데이터 시각화, 스크립트 개발, 객체 지향 원칙 등)의 기초를 수련하고 Financial Toolbox와 같은 패키지를 적용하여 수학적으로 수학을 수행하는 방법을 보여줍니다 재무 데이터의 통계 분석 MATLAB 교육 과정에는 Simulink와 같은 관련 기술을 사용하여 복잡한 시스템을 모델링하는 방법도 포함됩니다 MATLAB 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.

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MATLAB코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
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Overview
35 시간
이 교육의 첫 번째 부분에서는 MATLAB 의 기초와 언어 및 플랫폼으로서의 기능을 다룹니다. 이 토론에는 MATLAB 구문, 배열 및 행렬, 데이터 시각화, 스크립트 개발 및 객체 지향 원칙에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 두 번째 부분에서는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 분석에 MATLAB 을 사용하는 방법을 보여줍니다. 참가자들에게 MATLAB 의 접근과 힘에 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. 과정을 통해 참가자들은 실습을 통해 실습을 통해 배운 아이디어를 실습에 투입합니다. 교육이 끝나면 참가자는 MATLAB 의 기능을 철저히 파악하게되며 실제 데이터 과학 문제를 해결하고 자동화를 통해 작업 능률화에 활용할 수있게됩니다. 진도를 측정하기 위해 평가가 진행됩니다. 코스 형식
  • 코스에는 사례 토론, 샘플 코드 검사 및 실습을 포함한 이론 및 실습이 포함됩니다.
노트
  • 연습 세션은 미리 정렬 된 샘플 데이터 보고서 템플릿을 기반으로합니다. 구체적인 요구 사항이 있으시면 저희에게 연락하여 주선 해주십시오.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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 시간
이틀 간의 과정으로 MATLAB ® 기술 컴퓨팅 환경을 포괄적으로 소개합니다. 이 과정은 초급 사용자와 검토를 원하는 사용자를 대상으로합니다. 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB 대한 지식이 MATLAB 가정합니다. 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍의 주제는 과정 전반에 걸쳐 탐구됩니다.
21 시간
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
35 시간
이 과정에는 통신을위한 강력한 시뮬레이션 도구로서 MATLAB 에 대한 포괄적 인 자료가 포함되어 있습니다. 이 과정의 목적은 MATLAB 일반 프로그래밍 언어로 소개 할뿐만 아니라 시뮬레이션 도구로서의 강력한 MATLAB 기능의 역할을 강조하는 것입니다. 과정의 내용을 설명하기 위해 제공된 예제는 MATLAB 명령을 직접 사용하는 것이 아니라 종종 실제 문제를 나타냅니다.
21 시간
MATLAB 주요 화면과 창을 포함하는 3 일 코스 ...
  • caluclator 및 플롯 기본 곡선으로 matlab를 사용하는 방법
  • 나만의 맞춤 기능 및 스크립트 작성 방법
28 시간
이 4 일 코스는 Matlab을 사용하여 이미지 처리 기초를 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.
28 시간
목표 :이 교육은 MBD 기술을 사용하는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로하며 교육은 Automotive 시스템, Automotive 표준, 자동 코드 생성 및 모델 테스트 장비 구축 및 검증을위한 모델링 기술을 다룹니다. 대상 : 자동차 공급 업체를위한 소프트웨어 개발 업체
14 시간
Simulink 는 멀티 도메인 동적 시스템의 모델링, 시뮬레이션 및 분석을위한 그래픽 프로그래밍 환경입니다.
21 시간
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 .
14 시간
MATLAB 컴퓨팅, 시각화 및 프로그래밍을 사용하기 쉬운 환경에 통합합니다. 그것은 금융 데이터의 수학 및 통계 분석을 수행하는 데 필요한 기능을 포함하는 금융 도구 상자를 제공하고, 그 후 프레젠테이션 품질 그래픽으로 결과를 표시합니다. 이 강사가 이끄는 교육은 금융을위한 MATLAB에 대한 소개를 제공합니다. 우리는 실습과 실험실 실습을 통해 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 프로그래밍에 몰입합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 MATLAB's 금융 도구 상자에 포함 된 강력한 기능에 대한 철저한 이해를 갖게 될 것이며 실제 문제를 해결하기 위해 즉시 적용하는 데 필요한 연습을 얻을 것입니다. 관객
    이전 경험을 가진 금융 전문가 MATLAB
코스의 형식
    부분 강의, 부분 토론, 무거운 실습
35 시간
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 MATLAB 대한 지식이 MATLAB 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
  • 스크립트를 사용하여 명령 자동화
  • 논리 및 흐름 제어로 프로그램 작성
  • 함수 쓰기
  • 정량 분석을 위해 Financial Toolbox 사용
21 시간
MATLAB MathWorks가 개발한 숫자 컴퓨팅 환경 및 프로그래밍 언어입니다.
21 시간
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
Audience
  • Developers
  • Engineers
  • Domain experts
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 시간
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
Audience
  • Developers
  • Engineers
  • Domain experts
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 시간
Prescriptive Analytics는 기술적 분석 및 예측 분석과 함께 비즈니스 분석의 한 부문입니다. 예측 모델을 사용하여 의사 결정을위한 기초로 최적화 및 규칙 기반 기법을 사용하여 최적의 결과를 얻기위한 조치를 제안합니다. 강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Matlab을 사용하여 일련의 샘플 데이터에 대한 규범 적 분석을 수행하는 방법을 배웁니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
  • 규범 적 분석에 사용 된 주요 개념과 프레임 워크 이해
  • MATLAB 과 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
  • Business 분석가
  • 운영 기획자
  • 기능 관리자
  • BI ( Business Intelligence ) 팀 구성원
과정 형식
  • 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 시간
이 3 일 과정은 MATLAB 기술 컴퓨팅 환경에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다. 코스는 초보 사용자와 검토를 원하는 사용자를 대상으로합니다. 사전 프로그래밍 경험이나 MATLAB 대한 지식이 MATLAB 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
  • 스크립트를 사용하여 명령 자동화
  • 논리 및 흐름 제어로 프로그램 작성
  • 함수 쓰기

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