
Les cours de MATLAB en direct, instruits, démontrent à travers la pratique des principes fondamentaux de la programmation MATLAB (syntaxe, tableaux et matrices, visualisation de données, développement de scripts, principes orientés objet, etc) ainsi que comment appliquer les modules MATLAB pour effectuer des calculs mathématiques et l'analyse statistique des données financières Les cours MATLAB incluent 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 sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Belgique ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Belgique La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
Alternance théorie/pratique efficace !
CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Présentation progressive et application des méthodes
Aurélien Briffaz - CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Disponibilité et adaptabilité, réponses aux questions
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Formation: Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Le formateur a pris l’initiative de couvrir des contenus supplémentaires en dehors de nos supports de cours pour améliorer notre apprentissage.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Formation: MATLAB Programming
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les exercices étaient les plus bénéfiques dans les séances
Halcon Systems
Formation: MATLAB Programming
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Les étudiants interagissent pour résoudre les problèmes
东风康明斯
Formation: MATLAB Programming
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interaction
chengyang cai - 东风康明斯
Formation: MATLAB Programming
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Sujets discutés, exercices effectués (exemples), atmosphère d'entraînement, contact avec le formateur, lieu.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Formation: Octave nie tylko dla programistów
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Style d'enseignement et capacité du formateur à surmonter les obstacles imprévus et adopter aux circonstances. Bonne connaissance et expérience du formateur
ASML
Formation: Python for Matlab Users
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Globalement bon intro à Python. Le format d'utilisation de l'ordinateur portable JUPYTER et des exemples en direct sur le projecteur était bon pour suivre les exercices.
ASML
Formation: Python for Matlab Users
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Expérience pratique.
Matevz Nolimal - European Investment Bank
Formation: MATLAB Programming
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Beaucoup d'exercices utiles, bien expliqués
Helene Meadows - European Investment Bank
Formation: MATLAB Programming
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Plans de cours MATLAB
Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour fournir 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 feuilles de calcul, C, C++ et Visual Basic.
Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement de leurs données et la génération de rapports.
Tout au long du cours, les participants mettront en pratique les idées apprises lors d'exercices pratiques en laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et pourront l’utiliser pour résoudre des problèmes concrets liés à la science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l’automatisation.
Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour évaluer les progrès.
Format du cours
- Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, une inspection de code exemple et une mise en œuvre pratique.
Remarque
- Les séances d'entraînement seront basées sur des modèles de rapport de données pré-arrangés. Si vous avez des exigences spécifiques, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
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.
- comment utiliser matlab comme calculateur et tracer les courbes de base
- comment créer vos propres fonctions et scripts personnalisés
Des exemples et des exercices illustrent l'utilisation des fonctionnalités appropriées de Matlab et Image Processing Toolbox tout au long du processus d'analyse.
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
Format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, pratique lourde
- 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
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
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
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour effectuer des analyses normatives sur un ensemble de données exemple.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts et les cadres clés utilisés dans l'analyse prescriptive
- Utilisez MATLAB et ses boîtes à outils pour acquérir, nettoyer et explorer des données
- Utilisez des techniques basées sur des règles, notamment des moteurs d'inférence, des cartes de performance et des arbres de décision pour prendre des décisions en fonction de différents scénarios métier.
- Utiliser la simulation de Monte Carlo pour analyser les incertitudes et assurer une prise de décision éclairée
- Déployer des modèles prédictifs et normatifs sur les systèmes d'entreprise
Public
- Analystes d' Business
- Planificateurs des opérations
- Gestionnaires fonctionnels
- Membres de l'équipe BI ( Business Intelligence )
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
- 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
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