オンラインまたはオンサイトのインストラクター主導のライブMATLABトレーニングコースでは、MATLABプログラミングの基礎（構文、配列と行列、データの視覚化、スクリプト開発、オブジェクト指向の原則など）と、財務データの数学的および統計的分析を実行するためのFinancialToolboxなどのMATLABのパッケージの応用方法を実践的に示します。。MATLABコースには、Simulinkなどの関連テクノロジを使用して複雑なシステムのモデリングを実行する方法も含まれています。
MATLABトレーニングは、「オンラインライブトレーニング」または「オンサイトライブトレーニング」として利用できます。オンラインライブトレーニング（別名「リモートライブトレーニング」）は、インタラクティブなリモートデスクトップで行われます。現地でのライブトレーニングは、日本のお客様のオフィスまたは日本のNobleProg提携の企業トレーニングセンターにて実施が可能です。
NobleProg - 現地のトレーニングプロバイダー
お客様の声
トレーナーは、私たちの学習を改善するために、コースの教材以外の内容をカバーするために主導権を握った。
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
コース: MATLAB Programming
Machine Translated
演習はセッションで最も有益なものでした
Halcon Systems
コース: MATLAB Programming
Machine Translated
学生は問題を解決するために対話
东风康明斯
コース: MATLAB Programming
Machine Translated
相互 作用
chengyang cai - 东风康明斯
コース: MATLAB Programming
Machine Translated
交替理論/実践効果的！
CIRAD
コース: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
メソッドの段階的な提示と応用
Aurélien Briffaz - CIRAD
コース: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
可用性と適応性、質問に対する答え
Jean-Michel MEOT - CIRAD
コース: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Machine Translated
議論された問題、実行された演習（例）、訓練の雰囲気、トレーナーとの接触、場所。
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
コース: Octave nie tylko dla programistów
Machine Translated
予期せぬ障害を克服し、状況に採用するためのトレーナーの教育スタイルと能力。 トレーナーの広範な知識と経験
ASML
コース: Python for Matlab Users
Machine Translated
全体的な良好なイントロ（Python）。 Jupyterのノートブックとプロジェクターに関するライブレストランを使用する形式は、演習とともに以下のように良かった。
ASML
コース: Python for Matlab Users
Machine Translated
実地体験。
Matevz Nolimal - European Investment Bank
コース: MATLAB Programming
Machine Translated
よく説明された多くの有用な演習
Helene Meadows - European Investment Bank
コース: MATLAB Programming
Machine Translated
MATLABコース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
35 時間
このトレーニングの最初の部分では、 MATLABの基礎と、言語とプラットフォームの両方としての機能について説明します。ここでは、 MATLAB構文、配列と行列、データの視覚化、スクリプト開発、およびオブジェクト指向の原則について紹介します。
後半では、データマイニング、機械学習、および予測分析のためにMATLABを使用する方法を説明します。参加者にMATLABのアプローチと能力についての明確で実用的な観点を提供するために、 MATLABを使用することと、スプレッドシート、C、 C++ 、そしてVisual Basicのような他のツールを使用することの比較を描きます。
研修の第3部では、参加者はデータ処理とレポート生成を自動化することによって作業を合理化する方法を学びます。
コースを通して、参加者はラボ環境での実地演習を通して学んだアイデアを実践に移します。トレーニングの終わりまでに、参加者はMATLABの機能を十分に把握し、それを実際のデータ科学の問題を解決するために、そして自動化を通して作業を合理化するために利用することができます。
進捗状況を評価するために、コース全体を通して評価が行われます。
コースの形式
- コースには、ケースディスカッション、サンプルコードの検査、実践的な実装など、理論的および実践的な演習が含まれています。
注意
- プラクティスセッションは、事前に手配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。具体的な要件がある場合は、手配を依頼してください。
後半では、データマイニング、機械学習、および予測分析のためにMATLABを使用する方法を説明します。参加者にMATLABのアプローチと能力についての明確で実用的な観点を提供するために、 MATLABを使用することと、スプレッドシート、C、 C++ 、そしてVisual Basicのような他のツールを使用することの比較を描きます。
研修の第3部では、参加者はデータ処理とレポート生成を自動化することによって作業を合理化する方法を学びます。
コースを通して、参加者はラボ環境での実地演習を通して学んだアイデアを実践に移します。トレーニングの終わりまでに、参加者はMATLABの機能を十分に把握し、それを実際のデータ科学の問題を解決するために、そして自動化を通して作業を合理化するために利用することができます。
進捗状況を評価するために、コース全体を通して評価が行われます。
コースの形式
- コースには、ケースディスカッション、サンプルコードの検査、実践的な実装など、理論的および実践的な演習が含まれています。
注意
- プラクティスセッションは、事前に手配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。具体的な要件がある場合は、手配を依頼してください。
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) 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.
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.
14 時間
この2日間のコースでは、 MATLABテクニカルコンピューティング環境の概要を紹介します。コースは初心者ユーザーとレビューを探しているユーザーを対象としています。これまでのプログラミング経験やMATLAB知識はありません。データ分析、ビジュアライゼーション、モデリング、プログラミングのテーマがコースを通して探求されています。
21 時間
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
35 時間
このコースには、通信用の強力なシミュレーションツールとしてのMATLABに関する包括的な資料が含まれています。このコースの目的は、導入することであるMATLAB非常に強力な役割ではなく、一般的なプログラミング言語としてだけでなく、 MATLABシミュレーションツールなどの機能が強調されています。コースの内容を説明するために示した例は、 MATLABコマンドを直接使用するだけではなく、実際の問題を表していることがよくあります。
21 時間
MATLABメイン画面とウィンドウを含む3日間のコース
- matlabを計算機として使用し、基本曲線をプロットする方法
- 独自のカスタマイズ機能とスクリプトを作成する方法
- matlabを計算機として使用し、基本曲線をプロットする方法
- 独自のカスタマイズ機能とスクリプトを作成する方法
28 時間
この4日間のコースはMatlabを使って画像処理の基礎を提供します。あなたはどのように画像を変更して強調するか、さらには画像からパターンを抽出するかを練習します。また、2Dフィルタを作成して画像に適用する方法も学びます。
例と演習では、分析プロセス全体を通して適切なMatlabおよびImage Processing Toolboxの機能を使用する方法を示します。
例と演習では、分析プロセス全体を通して適切なMatlabおよびImage Processing Toolboxの機能を使用する方法を示します。
28 時間
目的：このトレーニングは、MBDテクノロジを使用しているソフトウェアエンジニアを対象としています。このトレーニングでは、 Automotiveシステムのモデリング手法、 Automotive規格、自動コード生成、モデルテストハーネスの構築と検証について説明します。
14 時間
Simulinkは、マルチドメイン動的システムのモデリング、シミュレーション、分析を行うためのグラフィカルプログラミング環境です。
21 時間
コースは、商業 MATLAB のパッケージに代替プログラムを知っていただきたい人のために捧げられています。3日間のトレーニングは、環境を移動し、データ解析とエンジニアリング計算のためのオクターブパッケージを実行するための包括的な情報を提供しています。訓練の受け手は初心者であるが、またプログラムを知って、彼らの知識を体系化し、彼らの技術を改善したいと思う人。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、学習者と #39 を非常に容易にし、知識を習得します。コースでは、多くの実用的な例では、プログラムを使用する方法が表示されます。
14 時間
コンピューティング、ビジュアル化、プログラミングを使いやすい環境に統合します。 財務ツールボックスは、財務データの数学的および統計的分析を実行するために必要な機能を含み、その後プレゼンテーション品質グラフィックで結果を表示します。
この教師指導のトレーニングは、金融のための MATLAB の導入を提供します。 私たちは、実践的な練習や実験室での実践を通じてデータ分析、ビジュアル化、モデリング、プログラミングに浸透しています。
このトレーニングの終わりには、参加者は金融ツールボックスに含まれる強力な機能を徹底的に理解し、現実の問題を解決するために直ちに適用するために必要な実践を得ることができます。
観客
過去の経験を持つ金融専門家 MATLAB
コースの形式
部分講義、部分討論、重い実践
この教師指導のトレーニングは、金融のための MATLAB の導入を提供します。 私たちは、実践的な練習や実験室での実践を通じてデータ分析、ビジュアル化、モデリング、プログラミングに浸透しています。
このトレーニングの終わりには、参加者は金融ツールボックスに含まれる強力な機能を徹底的に理解し、現実の問題を解決するために直ちに適用するために必要な実践を得ることができます。
観客
過去の経験を持つ金融専門家 MATLAB
コースの形式
部分講義、部分討論、重い実践
35 時間
このコースでは、 MATLABテクニカルコンピューティング環境の包括的な紹介+金融アプリケーションでのMATLAB使用の紹介を行います。このコースは、初心者ユーザーとレビューを探しているユーザーを対象としています。 MATLAB事前のプログラミング経験または知識は必要ありません。データ分析、視覚化、モデリング、およびプログラミングのテーマは、コース全体を通して検討されます。トピックは次のとおりです。
- MATLABユーザーインターフェイスの操作
- コマンドの入力と変数の作成
- ベクトルと行列の分析
- ベクトルデータと行列データの視覚化
- データファイルの操作
- データ型の使用
- スクリプトを使用したコマンドの自動化
- ロジックとフロー制御を使用したプログラムの作成
- 関数を書く
- Financial Toolboxを使用した定量分析
- MATLABユーザーインターフェイスの操作
- コマンドの入力と変数の作成
- ベクトルと行列の分析
- ベクトルデータと行列データの視覚化
- データファイルの操作
- データ型の使用
- スクリプトを使用したコマンドの自動化
- ロジックとフロー制御を使用したプログラムの作成
- 関数を書く
- Financial Toolboxを使用した定量分析
21 時間
Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.
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
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
14 時間
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition.
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
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
14 時間
規範的分析は、説明的および予測的分析とともに、ビジネス分析の一分野です。これは予測モデルを使用して、最適な結果を得るために取るべき行動を提案し、意思決定の基礎として最適化とルールベースの手法に依存します。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は一連のサンプルデータに対してMatlabを使用して規範的分析を実行する方法を学習します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- 規範的分析で使用される主な概念とフレームワークを理解する
- MATLABとそのツールボックスを使用してデータを取得、消去、探索する
- 推論エンジン、スコアカード、決定木などのルールベースの手法を使用して、さまざまなビジネスシナリオに基づいて決定を下す
- モンテカルロシミュレーションを使用して不確実性を分析し、適切な意思決定を確実にする
- 予測モデルと規範モデルをエンタープライズシステムに展開する
観客
- Businessアナリスト
- オペレーションプランナー
- 機能管理者
- BI（ Business Intelligence ）チームメンバー
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は一連のサンプルデータに対してMatlabを使用して規範的分析を実行する方法を学習します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- 規範的分析で使用される主な概念とフレームワークを理解する
- MATLABとそのツールボックスを使用してデータを取得、消去、探索する
- 推論エンジン、スコアカード、決定木などのルールベースの手法を使用して、さまざまなビジネスシナリオに基づいて決定を下す
- モンテカルロシミュレーションを使用して不確実性を分析し、適切な意思決定を確実にする
- 予測モデルと規範モデルをエンタープライズシステムに展開する
観客
- Businessアナリスト
- オペレーションプランナー
- 機能管理者
- BI（ Business Intelligence ）チームメンバー
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 時間
この3日間のコースでは、 MATLABテクニカルコンピューティング環境を包括的に紹介します。このコースは初心者ユーザーとレビューをお探しの方を対象としています。これまでのプログラミング経験やMATLAB知識はありません。データ分析、ビジュアライゼーション、モデリング、プログラミングのテーマがコースを通して探求されています。トピックは次のとおりです。
- MATLABユーザーインターフェイスの操作
- コマンド入力と変数作成
- ベクトルと行列の解析
- ベクトルデータと行列データの可視化
- データファイルを操作する
- データ型を操作する
- スクリプトを使ったコマンドの自動化
- ロジックとフロー制御を使ったプログラムの作成
- 関数を書く
- MATLABユーザーインターフェイスの操作
- コマンド入力と変数作成
- ベクトルと行列の解析
- ベクトルデータと行列データの可視化
- データファイルを操作する
- データ型を操作する
- スクリプトを使ったコマンドの自動化
- ロジックとフロー制御を使ったプログラムの作成
- 関数を書く
Last Updated:
今後のMATLABコース
Introduction to Image Processing using Matlab
2022-07-19 10:00
28 時間
Simulation of Wireless Communication Systems using MATLAB
2022-07-25 10:00
35 時間
Simulink® for Automotive System Design
2022-07-25 10:00
28 時間
MATLAB与机器学习入门
2022-08-08 10:00
21 時間
Basic MATLAB Programming
2022-09-05 10:00
21 時間
週末MATLABコース, 夜のMATLABトレーニング, MATLABブートキャンプ, MATLAB インストラクターよる, 週末MATLABトレーニング, 夜のMATLABコース, MATLAB指導, MATLABインストラクター, MATLABレーナー, MATLABレーナーコース, MATLABクラス, MATLABオンサイト, MATLABプライベートコース, MATLAB1対1のトレーニング
