金融向け MATLABのトレーニングコース

3日間のコースで、MATLABの主要な画面とウィンドウを通じて学びます。...

• MATLABを電卓として使用し、基本的な曲線をプロットする方法
• 独自のカスタマイズされた関数とスクリプトを作成する方法

この4日間のコースでは、Matlabを使用した基本的な画像処理について学習します。画像を変更したり強化したり、さらには画像からパターンを抽出する方法を練習します。また、2Dフィルターを作成し、それらを画像に適用する方法も学びます。

例と演習では、分析プロセス全体で適切なMatlabおよびImage Processing Toolboxの機能を使用する方法が示されます。

この3日間のコースでは、MATLAB技術計算環境について包括的な紹介を行います。本コースは初心者や復習を希望するユーザー向けです。プログラミング経験やMATLABに関する知識は前提としていません。データ分析、可視化、モデリング、およびプログラミングのテーマが全般的に扱われます。トピックには以下のものが含まれます:

• MATLABユーザーインターフェースの操作
• コマンドの入力と変数の作成
• ベクトルと行列の分析
• ベクトルと行列データの可視化
• データファイルの操作
• データ型の操作
• スクリプトを使用したコマンドの自動化
• 論理およびフローコントロールを用いたプログラムの作成
• 関数の作成

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は画像認識のためにMatlabを使用して畳み込みニューラルネットワークを設計、構築、および可視化する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 深層学習モデルを構築する
• データラベリングを自動化する
• CaffeおよびTensorFlow-Kerasのモデルと作業する
• 複数のGPU、クラウド、またはクラスターを使用してデータを訓練する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• 領域の専門家

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な練習が組み合わさっています

このトレーニングの前半では、MATLABの基礎とその言語としての機能やプラットフォームとしての役割をカバーします。この議論には、MATLABの文法、配列と行列、データ可視化、スクリプト開発、およびオブジェクト指向の原則への導入が含まれています。

後半では、MATLABを使用してデータマイニング、機械学習、予測分析を行う方法をデモンストレーションします。参加者がMATLABのアプローチと能力について明確で実践的な視点を持つことができるようにするために、スプレッドシートやC、C++、Visual Basicなどの他のツールとの比較を行います。

最後の部分では、データ処理とレポート生成を自動化して作業を効率化する方法について学びます。

コース全体を通じて、参加者はラボ環境で手を動かす演習を通じて学んだアイデアを実践します。トレーニング終了時には、参加者はMATLABの能力に精通しており、現実世界のデータサイエンス問題の解決や作業の自動化を通じて活用できるようになります。

コース中には進行度を測定するために評価が行われます。

コースの形式

• 理論と実践の演習を含み、ケースディスカッション、サンプルコードの検査、および手を動かす実装を行います。

注意

• 練習セッションは事前に用意されたサンプルデータレポートテンプレートに基づいて行われます。特定の要件がある場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級レベルの開発者やエンジニア向けで、Matlabを使用して動的問題の数値シミュレーションを学ぶことを目的としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 動的解析の基本概念を理解する。
• Matlabを使用して解析的な解決策と数値的な解決策を得る。
• 異なるアプローチを使用して運動方程式を導出する。

このコースは、MATLAB技術計算環境と、金融分野でのMATLAB使用の包括的な入門を提供します。初心者向けに設計されており、復習も可能になっています。プログラミング経験やMATLABに関する知識は不要です。データ分析、可視化、モデリング、およびプログラミングのテーマが全般的に探求されます。トピックには以下のものが含まれます：

• MATLABユーザーインターフェースの操作
• コマンドの入力と変数の作成
• ベクトルと行列の分析
• ベクトルと行列データの可視化
• データファイルの操作
• データ型の操作
• スクリプトを使用したコマンドの自動化
• 論理およびフローコントロールを使用したプログラムの作成
• 関数の作成
• Financial Toolboxを使用した定量的分析

MATLABはMathWorksが開発した数値計算環境およびプログラミング言語です。

予測分析は、データ解析を用いて未来について予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データとデータマイニング、統計、機械学習技術を組み合わせて、将来の出来事を予測するためのモデルを作成します。

本講座では、インストラクターが指導しながら、参加者はMatlabを使用して予測モデルを作成し、大規模なサンプルデータセットに適用して未来の出来事を予測する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 履歴データと取引データからパターンを分析し、予測モデルを作成する
• 予測モデリングを使用してリスクと機会を特定する
• 重要なトレンドを捉える数学的なモデルを構築する
• デバイスや業務システムからデータを使用して、無駄を削減し、時間を節約したり、コストを削減する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• ドメインの専門家

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的なハンズオンセッションを組み合わせた形式

この2日間のコースは、MATLAB® 技術計算環境の包括的な入門を提供します。このコースは、初心者ユーザーと見直しを希望する方を対象としています。事前のプログラミング経験やMATLABに関する知識は必要ありません。データ分析、可視化、モデリング、およびプログラミングというテーマが、コース全体を通して扱われます。

このコースは、商業用 MATLAB パッケージの代替プログラムを知りたい方のために設けられています。3日間のトレーニングでは、環境での移動方法やデータ分析と工学計算を行うための OCTAVE パッケージに関する包括的な情報を提供します。対象者は初心者だけでなく、既にプログラムを知っているが知識を体系化し、スキルを向上させたい方でも適しています。他のプログラミング言語の知識は必須ではありませんが、それがあると学習者の知識獲得が大いに助けられます。このコースでは、多くの実践的な例を通じてプログラムの使用方法を示します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データ分析や可視化のために Python に移行したい Matlab ユーザーを対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to:

• Python 開発環境のインストールと設定を行います。
• Matlab と Python の文法の違いと類似性を理解します。
• さまざまなデータセットから洞察を得るために Python を使用します。
• 既存の Matlab アプリケーションを Python に変換します。
• Matlab と Python のアプリケーションを統合します。

Simulinkは、マルチドメインの動的システムをモデリング、シミュレーション、および分析するためのグラフィカルなプログラミング環境です。

このコースでは、通信における強力なシミュレーションツールとしてのMATLABについて包括的な内容が含まれています。本コースの目的は、MATLABを一般的なプログラミング言語としてだけではなく、その極めて強力なシミュレーション機能に重点を置くことです。本コースで提供される例は単にMATLABコマンドの直接的な使用だけでなく、しばしば実際の問題を表現しています。

目的: このトレーニングは、MBD（モデルベース開発）技術を使用しているソフトウェアエンジニア向けです。トレーニングでは、自動車システムのモデリング技術、自動車規格、自動コード生成、およびモデルテストハarnessの構築と検証についてカバーします。対象: 自動車サプライヤー向けのソフトウェア開発者