
I corsi di formazione MATLAB in diretta con istruttori locali dimostrano attraverso esercitazioni i fondamenti della programmazione MATLAB (sintassi, matrici e array, visualizzazione dei dati, sviluppo di script, principi orientati agli oggetti, etc) e come applicare i pacchetti MATLAB come Financial Toolbox per eseguire operazioni matematiche e analisi statistica dei dati finanziari. I corsi MATLAB includono anche come utilizzare tecnologie correlate come Simulink per eseguire la modellazione di sistemi complessi. La formazione MATLAB è disponibile come formazione dal vivo in loco o allenamento dal vivo a distanza. La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg a Italia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg, Il tuo fornitore di formazione locale.
Recensioni
Trainer ha preso l'iniziativa di coprire contenuti aggiuntivi al di fuori dei materiali del corso per migliorare il nostro apprendimento.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Corso: MATLAB Programming
Machine Translated
gli esercizi erano la cosa più benefica nelle sessioni
Halcon Systems
Corso: MATLAB Programming
Machine Translated
Gli studenti interagiscono per risolvere i problemi
东风康明斯
Corso: MATLAB Programming
Machine Translated
interazione f
chengyang cai - 东风康明斯
Corso: MATLAB Programming
Machine Translated
Teoria / pratica dell'alternanza efficaci!
CIRAD
Corso: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Presentazione progressiva e applicazione di metodi
Aurélien Briffaz - CIRAD
Corso: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Disponibilità e adattabilità, risposte alle domande
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Corso: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
Questioni discusse, esercitazioni eseguite (esempi), atmosfera di allenamento, contatto con il trainer, posizione.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Corso: Octave nie tylko dla programistów
Machine Translated
Lo stile didattico e la capacità dell'allenato per superare gli ostacoli imprevisti e adottano in circostanze. Bene conoscenza e esperienza dell'allenamento
ASML
Corso: Python for Matlab Users
Machine Translated
Nel complesso buono intro Python. Il formato di utilizzare il notebook Jupyter e gli esempi live sul proiettore era buono per seguire insieme agli esercizi.
ASML
Corso: Python for Matlab Users
Machine Translated
Esperienze manuali.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Corso: MATLAB Programming
Machine Translated
Molti esercizi utili, ben spiegati
Helene Meadows - European Investment Bank
Corso: MATLAB Programming
Machine Translated
Schema generale del corso MATLAB
Nella seconda parte, dimostriamo come utilizzare MATLAB per il data mining, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva. Per fornire ai partecipanti una prospettiva chiara e pratica dell'approccio e del potere di MATLAB , tracciamo confronti tra l'utilizzo di MATLAB e l'uso di altri strumenti come fogli di calcolo, C, C++ e Visual Basic.
Nella terza parte della formazione, i partecipanti imparano come ottimizzare il proprio lavoro automatizzando l'elaborazione dei dati e la generazione di report.
Durante il corso, i partecipanti metteranno in pratica le idee apprese attraverso esercitazioni pratiche in un ambiente di laboratorio. Al termine della formazione, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle capacità di MATLAB e saranno in grado di impiegarlo per risolvere i problemi della scienza dei dati del mondo reale e per semplificare il loro lavoro attraverso l'automazione.
Durante il corso verranno condotte valutazioni per valutare i progressi.
Formato del corso
- Il corso include esercitazioni teoriche e pratiche, tra cui discussioni di casi, ispezione del codice di esempio e implementazione pratica.
Nota
- Le sessioni di esercitazione si baseranno su modelli di report di dati di esempio prestabiliti. Se hai requisiti specifici, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
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.
- come utilizzare matlab come caluclatore e tracciare curve di base
- come creare funzioni e script personalizzati
Esempi ed esercitazioni dimostrano l'uso della funzionalità Matlab e Image Processing Toolbox appropriate durante tutto il processo di analisi.
Questa formazione guidata da insegnanti fornisce un'introduzione a MATLAB per le finanze. Siamo immersi nell’analisi dei dati, nella visualizzazione, nella modellazione e nella programmazione attraverso esercizi pratici e piena pratica in laboratorio.
Alla fine di questa formazione, i partecipanti avranno una comprensione approfondita delle potenti caratteristiche incluse nel MATLAB's Financial Toolbox e avranno acquisito la pratica necessaria per applicarli immediatamente per risolvere i problemi del mondo reale.
Il pubblico
Professionisti finanziari con esperienza precedente con MATLAB
Il formato del corso
Lezione parziale, discussione parziale, pratica pesante
- Lavorare con l'interfaccia utente MATLAB
- Immissione di comandi e creazione di variabili
- Analizzare vettori e matrici
- Visualizzazione dei dati vettoriali e matriciali
- Lavorare con i file di dati
- Lavorare con i tipi di dati
- Automatizzare i comandi con script
- Scrittura di programmi con logica e controllo del flusso
- Funzioni di scrittura
- Utilizzo della casella degli strumenti finanziari per l'analisi quantitativa
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
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Matlab per eseguire analisi prescrittive su una serie di dati di esempio.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti chiave e le strutture utilizzate nell'analisi prescrittiva
- Utilizzare MATLAB e le sue cassette degli strumenti per acquisire, pulire ed esplorare i dati
- Utilizzare tecniche basate su regole, inclusi motori di inferenza, scorecard e alberi decisionali per prendere decisioni basate su diversi scenari aziendali
- Utilizzare la simulazione Monte Carlo per analizzare le incertezze e garantire un solido processo decisionale
- Distribuire modelli predittivi e prescrittivi ai sistemi aziendali
Pubblico
- Analisti Business
- Pianificatori delle operazioni
- Manager funzionali
- Membri del team BI ( Business Intelligence )
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
- Lavorare con l'interfaccia utente MATLAB
- Immissione di comandi e creazione di variabili
- Analizzare vettori e matrici
- Visualizzazione dei dati vettoriali e matriciali
- Lavorare con i file di dati
- Lavorare con i tipi di dati
- Automatizzare i comandi con script
- Scrittura di programmi con logica e controllo del flusso
- Funzioni di scrittura
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