Matlab for Prescriptive Analytics Träningskurs

En 3-dagars kurs som tar dig genom MATLAB huvudskärmar och fönster inklusive ...

• hur man använder matlab som en kalkylator och planerar grundkurvor
• hur man skapar egna anpassade funktioner och skript

Denna fyra dagars kurs ger bildbearbetningsstiftelser med Matlab. Du kommer att öva på hur du ändrar och förbättrar bilder och till och med extraherar mönster från bilderna. Du kommer också att lära dig att bygga 2D-filter och använda dem på bilderna.

Exempel och övningar visar användningen av lämplig Matlab- och Image Processing Toolbox-funktionalitet under hela analysprocessen.

Denna tre-dagars kurs ger en omfattande introduktion till MATLAB tekniska datormiljö. Kursen är avsedd för första användare och de som letar efter en recension. Ingen tidigare erfarenhet av programmering eller kunskap om MATLAB antas. Teman för dataanalys, visualisering, modellering och programmering utforskas under hela kursen. Ämnen inkluderar:

• Arbeta med MATLAB användargränssnitt
• Ange kommandon och skapa variabler
• Analysera vektorer och matriser
• Visualisera vektor- och matrisdata
• Arbetar med datafiler
• Arbeta med datatyper
• Automatisera kommandon med skript
• Skrivande program med logik och flödeskontroll
• Skrivfunktioner

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig att använda Matlab för att designa, bygga och visualisera ett invändigt neuralt nätverk för bildigenkänning.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Bygg en djup inlärningsmodell
• Automatisera datamärkning
• Arbeta med modeller från Caffe och TensorFlow - Keras
• Träna data med hjälp av flera GPU er, molnet eller kluster

Publik

• utvecklare
• ingenjörer
• Domänexperter

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

I den första delen av den här utbildningen går vi igenom grunderna i MATLAB och dess funktion som både ett språk och en plattform.  I den här diskussionen ingår en introduktion till MATLAB syntax, matriser och matriser, datavisualisering, skriptutveckling och objektorienterade principer.

I den andra delen visar vi hur man använder MATLAB för datautvinning, maskininlärning och prediktiv analys. För att ge deltagarna ett tydligt och praktiskt perspektiv på MATLABs tillvägagångssätt och kraft gör vi jämförelser mellan att använda MATLAB och att använda andra verktyg som kalkylblad, C, C++ och Visual Basic.

I den tredje delen av utbildningen lär sig deltagarna hur de kan effektivisera sitt arbete genom att automatisera sin databehandling och rapportgenerering.

Under hela kursen kommer deltagarna att omsätta de idéer som de lärt sig genom praktiska övningar i en labbmiljö i praktiken. I slutet av utbildningen kommer deltagarna att ha ett grundligt grepp om MATLAB:s kapacitet och kommer att kunna använda den för att lösa verkliga datavetenskapsproblem samt för att effektivisera sitt arbete genom automatisering.

Bedömningar kommer att genomföras under hela kursen för att mäta framstegen.

Kursens upplägg

• Kursen innehåller teoretiska och praktiska övningar, inklusive falldiskussioner, provkodsinspektion och praktisk implementering.

Not

• Övningssessioner kommer att baseras på förarrangerade exempeldatarapportmallar. Om du har specifika krav, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare eller ingenjörer på nybörjarnivå som vill lära sig hur man använder numerisk simulering för dynamiska problem med Matlab.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna för dynamisk analys.
• Använd Matlab för att utföra analytiska och numeriska lösningar.
• Härled rörelseekvationer med olika tillvägagångssätt.

MATLAB integrerar beräkning, visualisering och programmering i en lättanvänd miljö. Det erbjuder Financial Toolbox, som innehåller de funktioner som behövs för att utföra matematisk och statistisk analys av finansiella data, sedan visa resultaten med presentation-kvalitet grafik.

Denna instruktörledda utbildning ger en introduktion till MATLAB för finansiering. Vi dyker in i dataanalys, visualisering, modellering och programmering genom praktiska övningar och omfattande praktik i laboratoriet.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att ha en grundlig förståelse för de kraftfulla funktioner som ingår i MATLAB's Financial Toolbox och kommer att ha fått den nödvändiga praxis att tillämpa dem omedelbart för att lösa verkliga problem.

Publiken

• Finansiella yrkesverksamma med tidigare erfarenhet av MATLAB

Format av kursen

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, tung praxis

Denna kurs ger en omfattande introduktion till MATLAB tekniska datormiljö + en introduktion till att använda MATLAB för finansiella applikationer. Kursen är avsedd för första användare och de som letar efter en recension. Ingen tidigare erfarenhet av programmering eller kunskap om MATLAB antas. Teman för dataanalys, visualisering, modellering och programmering utforskas under hela kursen. Ämnen inkluderar:

• Arbeta med MATLAB användargränssnitt
• Ange kommandon och skapa variabler
• Analysera vektorer och matriser
• Visualisera vektor- och matrisdata
• Arbetar med datafiler
• Arbeta med datatyper
• Automatisera kommandon med skript
• Skrivande program med logik och flödeskontroll
• Skrivfunktioner
• Använda den finansiella verktygslådan för kvantitativ analys

MATLAB är en numerisk beräkningsmiljö och programmeringsspråk som utvecklats av MathWorks.

Prediktiv analys är processen med att använda dataanalys för att göra förutsägelser om framtiden Denna process använder data tillsammans med data mining, statistik och maskininlärningsteknik för att skapa en förutsägbar modell för prognoser för framtida händelser I den här instruktionsledda träningen lär deltagarna att använda Matlab för att bygga prediktiva modeller och tillämpa dem på stora provdatasatser för att förutsäga framtida händelser baserat på data Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa prediktiva modeller för att analysera mönster i historiska och transaktionsdata Använd prediktiv modellering för att identifiera risker och möjligheter Bygg matematiska modeller som tar viktiga trender Använd data från enheter och affärssystem för att minska avfall, spara tid eller minska kostnader Publik utvecklare ingenjörer Domänexperter Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Denna två dagar långa kurs ger en omfattande introduktion till MATLAB ® tekniska datormiljö. Kursen är avsedd för nybörjare och de som söker en recension. Ingen tidigare erfarenhet av programmering eller kunskap om MATLAB antas. Teman för dataanalys, visualisering, modellering och programmering utforskas under hela kursen.

Kursen är utformad för att lära ut grunderna i Systems Modeling språket (SysML), dess tillämpning genom MagicDraw/Cameo-programvaran, grundläggande simuleringstekniker för modellbaserad systemteknik (MBSE) och bästa praxis i MBSE. Den här utbildningen är också utformad för att ge yrkesverksamma en bakgrund bakom arkitektonisk simulering, en introduktion till plugin-programmet Simulation Toolkit, simulering av flera diagramtyper och hur man knyter ihop diagramsimuleringar för att automatisera arkitekturen. ​

Kursen är tillägnad dem som vill veta ett alternativt program till det kommersiella MATLAB paketet. Den tre dagar långa utbildningen ger omfattande information om hur man rör sig i miljön och hur man utför OCTAVE-paketet för dataanalys och tekniska beräkningar. Utbildningsmottagarna är nybörjare men även de som kan programmet och vill systematisera sina kunskaper och förbättra sina färdigheter. Kunskaper i andra programmeringsspråk krävs inte, men det kommer i hög grad att underlätta elevernas förvärv av kunskap. Kursen kommer att visa dig hur du använder programmet i många praktiska exempel.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till Matlab-användare som vill utforska och eller gå över till Python för dataanalys och visualisering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera en utvecklingsmiljö Python.
• Förstå skillnaderna och likheterna mellan Matlab och Python syntax.
• Använd Python för att få insikter från olika datamängder.
• Konvertera befintliga Matlab-applikationer till Python.
• Integrera Matlab och Python applikationer.

Simulink är en grafisk programmeringsmiljö för modellering, simulering och analys av multidomain dynamiska system.