Cursusaanbod
Introductie
MATLAB Voor data science en rapportage
Deel 01: MATLAB Basisprincipes
Overzicht
- MATLAB Voor data-analyse, visualisatie, modellering en programmering.
Werken met de gebruikersinterface MATLAB
Overzicht van de syntaxis van MATLAB
Commando's invoeren
- De opdrachtregelinterface gebruiken
Variabelen maken
- Numerieke versus tekengegevens
Analyseren van vectoren en matrices
- Creëren en manipuleren
- Uitvoeren van berekeningen
Visualiseren van vector- en matrixgegevens
Werken met gegevensbestanden
- Gegevens importeren uit Excel spreadsheets
Werken met gegevenstypen
- Werken met tabelgegevens
Commando's automatiseren met scripts
- Scripts maken en uitvoeren
- Uw scripts organiseren en publiceren
Programma's schrijven met vertakkingen en lussen
- Gebruikersinteractie en debietregeling
Functies schrijven
- Functies aanmaken en aanroepen
- Foutopsporing met MATLAB Editor
Objectgeoriënteerde programmeerprincipes toepassen op uw programma's
Deel 02: MATLAB voor Data Science
Overzicht
- MATLAB Voor datamining, machine learning en voorspellende analyses
Accessing gegevens
- Gegevens verkrijgen uit bestanden, spreadsheets en databases
- Verkrijgen van gegevens uit testapparatuur en hardware
- Gegevens verkrijgen uit software en het web
Gegevens verkennen
- Trends identificeren, hypothesen testen en onzekerheid inschatten
Aangepaste algoritmen maken
Visualisaties maken
Modellen maken
Publiceren van rapporten op maat
Analysetools delen
- Als MATLAB code
- Als standalone desktop- of webapplicaties
De gereedschapskist Statistics en Machine Learning gebruiken
De toolbox voor neurale netwerken gebruiken
Deel 03: Genereren van rapporten
Overzicht
- Resultaten van MATLAB programma's, toepassingen en voorbeeldgegevens presenteren
- Genereren van Microsoft Word, PowerPoint®, PDF en HTML rapporten.
- Rapporten op basis van sjablonen
- Rapportages op maat
- Sjablonen en standaarden van de organisatie gebruiken
Interactief versus programmatisch rapporten maken
- De rapportverkenner gebruiken
- De DOM-API (Document Object Model) gebruiken
Interactief rapporten maken met Report Explorer
- Voorbeelden van Report Explorer
- Voorbeeld van Magic Squares Report Explorer
- Rapporten maken
- Rapportverkenner gebruiken om een rapportinstellingsbestand te maken, de rapportstructuur en inhoud te definiëren
- Rapporten opmaken
- De standaardstijl en -indeling van rapporten opgeven voor Report Explorer-rapporten
- Rapporten genereren
- Rapportverkenner configureren voor het verwerken en uitvoeren van rapporten
- Sjablonen voor rapportconversies beheren
- Conversiesjablonen voor Microsoft, Word, PDF en HTML kopiëren en beheren voor Report Explorer-rapporten
- Sjablonen voor rapportconversie aanpassen
- De stijl en indeling van Microsoft, Word en HTML conversiesjablonen voor Report Explorer-rapporten aanpassen
- Componenten en stylesheets aanpassen
- Rapportcomponenten aanpassen, lay-outstijlbladen definiëren
Programmatisch rapporten maken in MATLAB
- Voorbeelden van DOM-API's (Report Object Template)
- Functioneel rapport
- Objectgeoriënteerd rapport
- Programmatische rapportopmaak
- Rapportinhoud maken
- De API van het Document Object Model (DOM) gebruiken
- Basisprincipes van rapportindeling
- Indeling voor rapportinhoud opgeven
- Rapporten op basis van formulieren maken
- De DOM-API gebruiken om de lege plekken in een meldingsformulier in te vullen
- Objectgeoriënteerde rapporten maken
- Klassen afleiden om het maken en onderhouden van rapporten te vereenvoudigen
- Rapportobjecten maken en opmaken
- Lijsten, tabellen en afbeeldingen
- DOM-rapporten maken op basis van HTML
- HTML tekenreeks of bestand toevoegen aan een Microsoft, ® Word, PDF of HTML rapport dat is gegenereerd door Document Object Model (DOM) API
- Rapportsjablonen maken
- Sjablonen maken voor gebruik met programmatische rapporten
- Paginalay-outs opmaken
- Pagina's opmaken in Microsoft, Word en PDF-rapporten
Samenvatting en slotopmerkingen
Vereisten
- Kennis van wiskundige basisconcepten zoals lineaire algebra, kansrekening en statistiek
- Er is geen eerdere ervaring met MATLAB nodig
Audiëntie
- Ontwikkelaars
- Datawetenschappers
Testimonials (5)
Begrijpen van big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Cursus - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Automatisch vertaald
Trainer was accommodatief. En eigenlijk erg moedigend voor mij om de cursus te volgen.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Cursus - Python in Data Science
Automatisch vertaald
Machine learning, Python, gegevensmanipulatie
Siphelo Mapolisa - University Of South Africa
Cursus - Data Science: Analysis and Presentation
Automatisch vertaald
Onderwerp presentatiekennis timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Cursus - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Automatisch vertaald
Het is geweldig om de cursus te laten aanpassen aan de belangrijkste gebieden die ik in het vragenlijstje voorafgaand aan de cursus heb gemarkeerd. Dit helpt echt om de vragen die ik over het onderwerp heb te beantwoorden en om afgestemd te zijn op mijn leerdoelen.
Winnie Chan - Statistics Canada
Cursus - Jupyter for Data Science Teams
Automatisch vertaald