En ligne ou sur site, les cours de formation MATLAB en direct, animés par un instructeur, démontrent par une pratique pratique les principes fondamentaux de la programmation MATLAB (syntaxe, tableaux et matrices, visualisation de données, développement de scripts, principes orientés objet, etc.) ainsi que la façon d'appliquer les principes de MATLAB des packages tels que Financial Toolbox pour effectuer une analyse mathématique et statistique des données financières. Les cours MATLAB expliquent également comment utiliser des technologies connexes telles que Simulink pour effectuer la modélisation de systèmes complexes. La formation MATLAB est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Louvain ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Louvain. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Louvain
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, Belgique, 3010
Louvain
Louvain (en néerlandais Leuven, en allemand Löwen) est une ville néerlandophone de Belgique située en Région flamande, chef-lieu de la province du Brabant flamand et chef-lieu de l'arrondissement qui porte son nom. Elle est arrosée par la Dyle, affluent du Rupel. C'est une ville universitaire où siège la Katholieke Universiteit Leuven, branche néerlandophone née de la scission de la plus ancienne université de Belgique. Louvain est aussi connue pour abriter le siège de l'entreprise AB InBev, la plus grande brasserie du monde. Louvain est la capitale de la bière en Belgique.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs ou ingénieurs débutants qui souhaitent apprendre à utiliser la simulation numérique pour les problèmes dynamiques à l'aide de Matlab.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'analyse dynamique.
Utiliser Matlab pour réaliser des solutions analytiques et numériques.
Dériver les équations de mouvement en utilisant différentes approches.
Dans la première partie de cette formation, nous couvrons les fondamentaux de MATLAB et sa fonction à la fois comme langage et comme plateforme. Cette discussion comprend une introduction à la syntaxe de MATLAB, aux tableaux et aux matrices, à la visualisation de données, au développement de scripts et aux principes orientés objet.
Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour donner aux participants une perspective claire et pratique de l'approche et de la puissance de MATLAB, nous établissons des comparaisons entre l'utilisation de MATLAB et l'utilisation d'autres outils tels que les tableurs, le C, C++ et Visual Basic.
Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement des données et la génération de rapports.
Tout au long de la formation, les participants mettront en pratique les idées apprises au moyen d'exercices pratiques dans un environnement de laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et seront en mesure de l'utiliser pour résoudre des problèmes réels de science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l'automatisation.
Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour mesurer les progrès réalisés.
Format du cours
Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, l'inspection d'exemples de code, et la mise en œuvre pratique.
Remarque
Les sessions pratiques seront basées sur des modèles de rapports de données préétablis. Si vous avez des besoins spécifiques, veuillez nous contacter pour convenir d'un arrangement.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux utilisateurs de Matlab qui souhaitent explorer et ou passer à Python pour l'analyse et la visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer un environnement de développement Python.
Comprendre les différences et les similitudes entre la syntaxe Matlab et Python.
Utiliser Python pour obtenir des informations à partir de divers ensembles de données.
Convertir des applications Matlab existantes vers Python.
Ce cours de quatre jours fournit des bases de traitement d’images utilisant Matlab. Vous apprendrez à modifier et à améliorer les images et même à en extraire des motifs. Vous apprendrez également à créer des filtres 2D et à les appliquer aux images.
Des exemples et des exercices illustrent l'utilisation des fonctionnalités appropriées de Matlab et Image Processing Toolbox tout au long du processus d'analyse.
Ce cours de trois jours fournit une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB . Le cours est destiné aux utilisateurs débutants et à ceux qui recherchent une critique. Aucune expérience préalable en programmation ou connaissance de MATLAB n'est présumée. Les thèmes de l'analyse des données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets incluent:
Travailler avec l'interface utilisateur MATLAB
Saisie de commandes et création de variables
Analyse de vecteurs et matrices
Visualisation de données vectorielles et matricielles
Travailler avec des fichiers de données
Travailler avec des types de données
Automatisation des commandes avec des scripts
Ecriture de programmes avec logique et contrôle de flux
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones à convolution permettant la reconnaissance d'images.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Construire un modèle d'apprentissage en profondeur
Automatiser l'étiquetage des données
Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow - Keras
Former les données en utilisant plusieurs GPU , le cloud ou des clusters
Public
Les développeurs
Ingénieurs
Experts du domaine
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
MATLAB Integre la comptabilité, la visualisation et la programmation dans un environnement facile à utiliser. Il offre Financial Toolbox, qui comprend les fonctionnalités nécessaires pour effectuer une analyse mathématique et statistique des données financières, puis afficher les résultats avec des graphiques de qualité de présentation.
Cette formation guidée par des instructeurs fournit une introduction à MATLAB pour les finances. Nous nous penchons dans l’analyse des données, la visualisation, la modélisation et la programmation par l’intermédiaire d’exercices pratiques et de pratiques complètes en laboratoire.
À la fin de cette formation, les participants auront une compréhension approfondie des puissantes caractéristiques inclus dans MATLAB's Financial Toolbox et auront obtenu la pratique nécessaire pour les appliquer immédiatement pour résoudre les problèmes du monde réel.
Audience
Professionnels financiers ayant une expérience antérieure avec MATLAB
Ce cours fournit une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB + une introduction à l'utilisation de MATLAB pour des applications financières. Le cours est destiné aux utilisateurs débutants et à ceux qui recherchent une critique. Aucune expérience préalable en programmation ou connaissance de MATLAB n'est présumée. Les thèmes de l'analyse des données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets incluent:
Travailler avec l'interface utilisateur MATLAB
Saisie de commandes et création de variables
Analyse de vecteurs et matrices
Visualisation de données vectorielles et matricielles
Travailler avec des fichiers de données
Travailler avec des types de données
Automatisation des commandes avec des scripts
Ecriture de programmes avec logique et contrôle de flux
Fonctions d'écriture
Utilisation de la boîte à outils financière pour l'analyse quantitative
L'analyse prédictive est le processus qui consiste à utiliser l'analyse des données pour faire des prédictions sur l'avenir. Ce processus utilise des données ainsi que des techniques d'exploration de données, de statistiques et d'apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif permettant de prévoir des événements futurs.
Dans cette formation, les participants apprendront à utiliser Matlab pour construire des modèles prédictifs et les appliquer à de grands échantillons de données afin de prédire des événements futurs sur la base des données.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Créer des modèles prédictifs pour analyser des modèles dans des données historiques et transactionnelles
Utiliser la modélisation prédictive pour identifier les risques et les opportunités
Construire des modèles mathématiques qui capturent les tendances importantes
Utiliser des données provenant d'appareils et de systèmes d'entreprise pour réduire le gaspillage, gagner du temps ou réduire les coûts.
Public
Développeurs
Ingénieurs
Experts du domaine
Format du cours
Une partie de cours, une partie de discussion, des exercices et une grande partie de pratique.
Ce cours de deux jours fournit une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB ®. Le cours est destiné aux utilisateurs débutants et à ceux qui recherchent une critique. Aucune expérience préalable en programmation ou connaissance de MATLAB n'est présumée. Les thèmes de l'analyse des données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours.
Le cours est conçu pour enseigner les principes fondamentaux du langage Systems Modeling (SysML), son application à travers le logiciel MagicDraw/Cameo, les techniques de simulation de base de l'ingénierie des systèmes basée sur les modèles (MBSE), et les meilleures pratiques en MBSE. Cette formation est également conçue pour fournir aux professionnels un arrière-plan de la simulation architecturale, une introduction au plugin Simulation Toolkit, la simulation de plusieurs types de diagrammes, et comment lier les simulations de diagrammes ensemble pour automatiser l'architecture.
Ce cours est destiné à ceux qui souhaitent connaître un programme alternatif au logiciel commercial MATLAB. La formation de trois jours fournit des informations complètes sur la façon de se déplacer dans l'environnement et d'utiliser le logiciel OCTAVE pour l'analyse des données et les calculs d'ingénierie. Les bénéficiaires de la formation sont des débutants, mais aussi des personnes qui connaissent le programme et souhaitent systématiser leurs connaissances et améliorer leurs compétences. La connaissance d'autres langages de programmation n'est pas nécessaire, mais elle facilitera grandement l'acquisition de connaissances par les apprenants. Le cours vous montrera comment utiliser le programme à l'aide de nombreux exemples pratiques.
Ce cours contient une documentation complète sur MATLAB en tant que puissant outil de simulation pour les communications. L'objectif de ce cours est de présenter MATLAB non seulement comme un langage de programmation général, mais aussi de mettre l'accent sur le rôle des capacités extrêmement puissantes de MATLAB en tant qu'outil de simulation. Les exemples donnés pour illustrer le matériel du cours ne sont pas simplement une utilisation directe des commandes MATLAB, mais représentent souvent des problèmes réels.
Objectif: Cette formation est destinée aux ingénieurs en logiciel qui travaillent avec la technologie MBD, la formation couvrira des techniques de modélisation pour l' Automotive systèmes, Automotive normes, génération de code automatique et modèle essai bâtiment de harnais et de vérification Public: developpeur de logiciels pour le fournisseur automobile
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Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
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