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: Programación de MATLAB
Machine Translated
Los ejercicios fueron lo más benéfico en las sesiones
Halcon Systems
Curso: Programación de MATLAB
Machine Translated
Los estudiantes interactúan para resolver problemas
东风康明斯
Curso: Programación de MATLAB
Machine Translated
Interacción
chengyang cai - 东风康明斯
Curso: Programación de MATLAB
Machine Translated
Teoría / práctica de la alternancia efectiva!
CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Presentación progresiva y aplicación de métodos.
Aurélien Briffaz - CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con MATLAB
Machine Translated
Disponibilidad y adaptabilidad, respuestas a preguntas.
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático con 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 no solo para programadores
Machine Translated
His deep knowledge about the subject
Curso: Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes
Teaching style and ability of the trainer to overcome unforeseen obstacles and adopt to circumstances. Broad knowledge and experience of the trainer
ASML
Curso: Python for Matlab Users
Overall good intro to Python. The format of using Jupyter notebook and live examples on the projector was good for following along with the exercises.
ASML
Curso: Python for Matlab Users
Experiencia práctica.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Curso: Programación de MATLAB
Machine Translated
Muchos ejercicios útiles, bien explicados
Helene Meadows - European Investment Bank
Curso: Programación de MATLAB
Machine Translated
His deep knowledge about the subject
Curso: Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes
Algunos de nuestros clientes
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Programa del curso MATLAB
- cómo usar matlab como caluclator y trazar curvas básicas
- cómo crear sus propias funciones y scripts personalizados
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
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.
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
Ejemplos y ejercicios demuestran el uso de la funcionalidad Matlab y Image Processing Toolbox apropiada durante todo el proceso de análisis.
- 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
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
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.
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
- 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