
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 Ecuador o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Ecuador, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación
Testimonios
El formador tomó la iniciativa de cubrir contenido adicional fuera de los materiales de nuestro curso para mejorar nuestro aprendizaje.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Curso: MATLAB Programming
Machine Translated
Los ejercicios fueron lo más benéfico en las sesiones
Halcon Systems
Curso: MATLAB Programming
Machine Translated
Los estudiantes interactúan para resolver problemas
东风康明斯
Curso: MATLAB Programming
Machine Translated
Interacción
chengyang cai - 东风康明斯
Curso: MATLAB Programming
Machine Translated
Teoría / práctica de la alternancia efectiva!
CIRAD
Curso: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Presentación progresiva y aplicación de métodos.
Aurélien Briffaz - CIRAD
Curso: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Disponibilidad y adaptabilidad, respuestas a preguntas.
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Curso: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Temas discutidos, ejercicios realizados (ejemplos), ambiente de entrenamiento, contacto con el capacitador, ubicación.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Curso: Octave nie tylko dla programistów
Machine Translated
Estilo de enseñanza y capacidad del entrenador para superar obstáculos imprevistos y adoptar las circunstancias. Amplio conocimiento y experiencia del entrenador
ASML
Curso: Python for Matlab Users
Machine Translated
Global buena introducción a Python. El formato de usar el cuaderno de Jupyter y los ejemplos en vivo en el proyector fue bueno para seguir junto con los ejercicios.
ASML
Curso: Python for Matlab Users
Machine Translated
Experiencia práctica.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Curso: MATLAB Programming
Machine Translated
Muchos ejercicios útiles, bien explicados
Helene Meadows - European Investment Bank
Curso: MATLAB Programming
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes


















































Programas de los cursos MATLAB
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.
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.
- cómo usar matlab como caluclator y trazar curvas básicas
- cómo crear sus propias funciones y scripts personalizados
Ejemplos y ejercicios demuestran el uso de la funcionalidad Matlab y Image Processing Toolbox apropiada durante todo el proceso de análisis.
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
- 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
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
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
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
- 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
- Funciones de escritura
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