Capacitación en MATLAB (abreviatura de MATrix LABoratory, "laboratorio de matrices") - una herramienta de software matemático que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un lenguaje de programación propio (lenguaje M). Los cursos locales de capacitación de MATLAB demostraron a través de la práctica manual los fundamentos de la programación de MATLAB (sintaxis, matrices y matrices, visualización de datos, desarrollo de guiones, principios orientados a objetos, etc) y cómo aplicar los paquetes de MATLAB como Financial Toolbox para realizar y análisis estadístico de datos financieros Los cursos de MATLAB también incluyen cómo utilizar tecnologías relacionadas, como Simulink, para realizar modelado de sistemas complejos. La capacitación en MATLAB está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Peru o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Peru, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
El análisis dinámico es el proceso de probar y evaluar un material o programa mientras se ejecuta un software.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o en el sitio) está dirigida a desarrolladores o ingenieros de nivel principiante que desean aprender a usar la simulación numérica para problemas dinámicos utilizando Matlab.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos del análisis dinámico.
Utilice Matlab para realizar soluciones analíticas y numéricas.
Deriva ecuaciones de movimiento usando diferentes enfoques.
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos.
En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic.
En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes.
A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.
Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso.
Formato del curso
El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.
Nota
Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.
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.
Este curso de cuatro días proporciona fundamentos de procesamiento de imágenes con Matlab. Practicarás cómo cambiar y mejorar las imágenes e incluso extraer patrones de las imágenes. También aprenderá cómo crear filtros 2D y aplicarlos en las imágenes.
Ejemplos y ejercicios demuestran el uso de la funcionalidad Matlab y Image Processing Toolbox apropiada durante todo el proceso de análisis.
Este curso de tres días proporciona una integración exhaustiva para el MATLAB técnico de la técnica de comparación. El curso está diseñado para los usuarios finales y aquellos que buscan la revisión. En el prior de programación de la experiencia o el conocimiento de MATLAB es. Los temas de análisis de fecha, visualización, modelado y programación se exploran en todo el curso. Los temas incluyen:
Working with the MATLAB interfaz de usuario
Introducir comandos y crear variables
Analice vectores y matrices
Visualización vectorial y matriz data
Trabajar con archivos de fecha
Working with data types
Automatización de comandos con secuencias de comandos
Los programas de escritura con el control de flujo y de flujo
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Construya un modelo de aprendizaje profundo
Automatizar el etiquetado de datos
Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters
Audiencia
Desarrolladores
Ingenieros
Expertos de dominio
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
MATLAB integra computación, visualización y programación en un entorno fácil de usar. Ofrece Financial Toolbox, que incluye las funciones necesarias para realizar análisis matemáticos y estadísticos de datos financieros, y luego muestra los resultados con gráficos de calidad de presentación.
Esta capacitación guiada por un instructor proporciona una introducción a MATLAB para finanzas. Nos sumergimos en el análisis de datos, visualización, modelado y programación a través de ejercicios prácticos y prácticas abundantes en el laboratorio.
Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán a fondo las poderosas características incluidas en la Caja de Herramientas Financieras de MATLAB y habrán adquirido la práctica necesaria para aplicarlas inmediatamente para resolver problemas del mundo real.
Audiencia
Profesionales financieros con experiencia previa con MATLAB
Formato del curso
Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
Este curso proporciona una introducción completa al entorno informático técnico de MATLAB + una introducción al uso de MATLAB para aplicaciones financieras. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación o conocimiento de MATLAB. Los temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso. Los temas incluyen:
Trabajando con la interfaz de usuario de MATLAB
Ingresando comandos y creando variables
Analizando vectores y matrices
Visualización de datos vectoriales y matriciales
Trabajando con archivos de datos
Trabajando con tipos de datos
Automatización de comandos con scripts
Escritura de programas con lógica y control de flujo
Funciones de escritura
Uso de Financial Toolbox para el análisis cuantitativo
El análisis predictivo es el proceso de usar el análisis de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con la extracción de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos
Audiencia
Desarrolladores
Ingenieros
Expertos de dominio
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El análisis prescriptivo es una rama del análisis empresarial, junto con análisis descriptivos y predictivos. Utiliza modelos predictivos para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos, confiando en la optimización y las técnicas basadas en reglas como base para la toma de decisiones.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para llevar a cabo análisis prescriptivos en un conjunto de datos de muestra.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos clave y los marcos utilizados en el análisis prescriptivo
Use MATLAB y sus cajas de herramientas para adquirir, limpiar y explorar datos
Utilice técnicas basadas en reglas que incluyan motores de inferencia, cuadros de mando y árboles de decisión para tomar decisiones basadas en diferentes escenarios empresariales
Utilice la simulación de Monte Carlo para analizar las incertidumbres y garantizar la toma de decisiones sensatas
Desplegar modelos predictivos y prescriptivos para sistemas empresariales
Audiencia
Analistas comerciales
Planificadores de operaciones
Gerentes funcionales
Miembros del equipo de BI (Business Intelligence)
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Este curso de dos días ofrece una introducción completa al entorno de computación técnica de MATLAB®. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume ninguna experiencia previa de programación o conocimiento de MATLAB. Temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso.
El curso está dedicado a aquellos que deseen conocer un programa alternativo al paquete comercial de MATLAB. La capacitación de tres días proporciona información completa sobre cómo moverse por el entorno y cómo realizar el paquete OCTAVE para el análisis de datos y cálculos de ingeniería. Los destinatarios de la capacitación son principiantes, pero también aquellos que conocen el programa y desean sistematizar su conocimiento y mejorar sus habilidades. No se requiere conocimiento de otros lenguajes de programación, pero facilitará en gran medida la adquisición de conocimiento por parte de los estudiantes. El curso le mostrará cómo usar el programa en muchos ejemplos prácticos.
Este curso contiene un material completo sobre MATLAB como una poderosa herramienta de simulación para las comunicaciones. El objetivo de este curso es introducir MATLAB no sólo como un lenguaje de programación general, más bien, se enfatiza el papel de las capacidades de MATLAB extremadamente potentes como herramienta de simulación. Los ejemplos dados para ilustrar el material del curso no es sólo un uso directo de MATLAB comandos, sino que a menudo representan problemas reales.
Objetivo: Esta capacitación está dirigida a ingenieros de software que trabajan con tecnología MBD. La capacitación abarcará técnicas de modelado para sistemas automotrices, normas automotrices, generación de códigos automáticos y construcción y verificación de mazos de prueba modelo Audiencia: desarrollador de software para proveedor automotriz
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Simulink® para el Diseño de Sistemas Automotrices
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Octave no solo para programadores
2023-12-17 09:30
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