ローカル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本（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）を実践し、MATLABのパッケージを適用する方法を実演しますFinancial Toolboxとして、財務データの数学的および統計的分析を実行します。 MATLABコースには、Simulinkなどの関連技術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、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。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を介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー
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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
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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
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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
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相互 作用
chengyang cai - 东风康明斯
コース: MATLAB Programming
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交替理論/実践効果的！
CIRAD
コース: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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メソッドの段階的な提示と応用
Aurélien Briffaz - CIRAD
コース: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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可用性と適応性、質問に対する答え
Jean-Michel MEOT - CIRAD
コース: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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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 not only for programmers
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His deep knowledge about the subject
コース: MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation
Teaching style and ability of the trainer to overcome unforeseen obstacles and adopt to circumstances. Broad knowledge and experience of the trainer
ASML
コース: 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
コース: Python for Matlab Users
実地体験。
Matevz Nolimal - European Investment Bank
コース: MATLAB Programming
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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
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His deep knowledge about the subject
コース: MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation
MATLABコース概要
- 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
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Matlab を使用して予測モデルを作成し、それらを大規模なサンプルデータセットに適用して、データに基づいて将来のイベントを予測する方法について説明します。
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:
- 予測モデルを作成して、履歴データとトランザクション
のパターンを分析します。 - 予測モデリングを使用してリスクとオポチュニティを特定する
- は重要な傾向を取り込む数学的モデルを構築する
- は、デバイスやビジネスシステムのデータを使用して、廃棄物の削減、時間の節約、コスト削減を
観客
- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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.
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
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。
- 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
このインストラクター指導のトレーニングは、財務の MATLAB の概要を提供します。実践的な演習と豊富な実習を通じて、データ分析、視覚化、モデリング、プログラミングについて詳しく説明します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は MATLAB & #39; s 財務ツールボックスに含まれている強力な機能を完全に理解し、現実世界の問題を解決するためにすぐに適用するために必要なプラクティスを得られます。
オーディエンス
MATLAB の経験を持つ金融専門家を -
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、ヘビーハンズオン練習
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。
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。
- 深層学習モデルを構築する
- データのラベル付けを自動化する
- モデルと協力CaffeとTensorFlow - Keras
- 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トレーニングする
聴衆
- 開発者
- エンジニア
- ドメインエキスパート
コースの形式
- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
- 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
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