大阪のMATLABトレーニング

このインストラクターによるライブトレーニングは、Matlabを使用した動的問題の数値シミュレーションの使用方法を学びたい初級レベルの開発者やエンジニアを対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 動的解析の基礎を理解する。
• Matlabを使用して解析的および数値的な解法を実行する。
• さまざまなアプローチで運動方程式を導くことができる。

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。

The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language. This instructor-led, live training (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.

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.

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

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。

MATLAB は、MathWorks によって開発された数値計算環境およびプログラミング言語です。

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

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Matlabを使用して画像認識用の畳み込みニューラルネットワークを設計、構築、視覚化する方法を学びます。 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。

• 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

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

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実習
。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コース・カスタマイズ・オプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

予測分析は、データ分析を使用して将来に関する予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データマイニング、統計、および機械学習の手法と共にデータを使用して、将来のイベントを予測するための予測モデルを作成します。 このインストラクター主導のライブトレーニングでは、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

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。

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。

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。

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。

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。