Cursos de MATLAB

Cursos de MATLAB

Capacitación en MATLAB (abreviatura de MATrix LABoratory, "laboratorio de matrices") - una herramienta de software matemático que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un lenguaje de programación propio (lenguaje M). Los cursos locales de capacitación de MATLAB demostraron a través de la práctica manual los fundamentos de la programación de MATLAB (sintaxis, matrices y matrices, visualización de datos, desarrollo de guiones, principios orientados a objetos, etc) y cómo aplicar los paquetes de MATLAB como Financial Toolbox para realizar y análisis estadístico de datos financieros Los cursos de MATLAB también incluyen cómo utilizar tecnologías relacionadas, como Simulink, para realizar modelado de sistemas complejos. La capacitación en MATLAB está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.

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Programa del curso MATLAB

Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
El análisis dinámico es el proceso de probar y evaluar un material o programa mientras se ejecuta un software. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o en el sitio) está dirigida a desarrolladores o ingenieros de nivel principiante que desean aprender a usar la simulación numérica para problemas dinámicos utilizando Matlab. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
    Comprender los fundamentos del análisis dinámico. Utilice Matlab para realizar soluciones analíticas y numéricas. Deriva ecuaciones de movimiento usando diferentes enfoques.
Formato del curso
    Conferencia interactiva y discusión. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
    Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
35 horas
En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos. En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic. En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes. A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización. Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso. Formato del curso
  • El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.
Nota
  • Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.
14 horas
This instructor-led, live training in México (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.
14 horas
Este curso de dos días ofrece una introducción completa al entorno de computación técnica de MATLAB®. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume ninguna experiencia previa de programación o conocimiento de MATLAB. Temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso.
21 horas
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
35 horas
Este curso contiene un material completo sobre MATLAB como una poderosa herramienta de simulación para las comunicaciones. El objetivo de este curso es introducir MATLAB no sólo como un lenguaje de programación general, más bien, se enfatiza el papel de las capacidades de MATLAB extremadamente potentes como herramienta de simulación. Los ejemplos dados para ilustrar el material del curso no es sólo un uso directo de MATLAB comandos, sino que a menudo representan problemas reales.
21 horas
Un curso de 3 días que le llevará a través de las pantallas principales y ventanas de MATLAB, incluyendo ...
  • cómo usar matlab como caluclator y trazar curvas básicas
  • cómo crear sus propias funciones y scripts personalizados
     
28 horas
Este curso de cuatro días proporciona fundamentos de procesamiento de imágenes con Matlab. Practicarás cómo cambiar y mejorar las imágenes e incluso extraer patrones de las imágenes. También aprenderá cómo crear filtros 2D y aplicarlos en las imágenes. Ejemplos y ejercicios demuestran el uso de la funcionalidad Matlab y Image Processing Toolbox apropiada durante todo el proceso de análisis.
28 horas
Objetivo: Esta capacitación está dirigida a ingenieros de software que trabajan con tecnología MBD. La capacitación abarcará técnicas de modelado para sistemas automotrices, normas automotrices, generación de códigos automáticos y construcción y verificación de mazos de prueba modelo Audiencia: desarrollador de software para proveedor automotriz
14 horas
Simulink es un entorno de programación gráfica para modelar, simular y analizar sistemas dinámicos multidominio.
21 horas
El curso está dedicado a aquellos que deseen conocer un programa alternativo al paquete comercial de MATLAB. La capacitación de tres días proporciona información completa sobre cómo moverse por el entorno y cómo realizar el paquete OCTAVE para el análisis de datos y cálculos de ingeniería. Los destinatarios de la capacitación son principiantes, pero también aquellos que conocen el programa y desean sistematizar su conocimiento y mejorar sus habilidades. No se requiere conocimiento de otros lenguajes de programación, pero facilitará en gran medida la adquisición de conocimiento por parte de los estudiantes. El curso le mostrará cómo usar el programa en muchos ejemplos prácticos.
14 horas
MATLAB integra computación, visualización y programación en un entorno fácil de usar. Ofrece Financial Toolbox, que incluye las funciones necesarias para realizar análisis matemáticos y estadísticos de datos financieros, y luego muestra los resultados con gráficos de calidad de presentación. Esta capacitación guiada por un instructor proporciona una introducción a MATLAB para finanzas. Nos sumergimos en el análisis de datos, visualización, modelado y programación a través de ejercicios prácticos y prácticas abundantes en el laboratorio. Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán a fondo las poderosas características incluidas en la Caja de Herramientas Financieras de MATLAB y habrán adquirido la práctica necesaria para aplicarlas inmediatamente para resolver problemas del mundo real. Audiencia       Profesionales financieros con experiencia previa con MATLAB Formato del curso      Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
35 horas
Este curso proporciona una introducción completa al entorno informático técnico de MATLAB + una introducción al uso de MATLAB para aplicaciones financieras. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación o conocimiento de MATLAB. Los temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso. Los temas incluyen:
  • Trabajando con la interfaz de usuario de MATLAB
  • Ingresando comandos y creando variables
  • Analizando vectores y matrices
  • Visualización de datos vectoriales y matriciales
  • Trabajando con archivos de datos
  • Trabajando con tipos de datos
  • Automatización de comandos con scripts
  • Escritura de programas con lógica y control de flujo
  • Funciones de escritura
  • Uso de Financial Toolbox para el análisis cuantitativo
21 horas
Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. 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
14 horas
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition. 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
14 horas
El análisis prescriptivo es una rama del análisis empresarial, junto con análisis descriptivos y predictivos. Utiliza modelos predictivos para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos, confiando en la optimización y las técnicas basadas en reglas como base para la toma de decisiones. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para llevar a cabo análisis prescriptivos en un conjunto de datos de muestra. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos clave y los marcos utilizados en el análisis prescriptivo
  • Use MATLAB y sus cajas de herramientas para adquirir, limpiar y explorar datos
  • Utilice técnicas basadas en reglas que incluyan motores de inferencia, cuadros de mando y árboles de decisión para tomar decisiones basadas en diferentes escenarios empresariales
  • Utilice la simulación de Monte Carlo para analizar las incertidumbres y garantizar la toma de decisiones sensatas
  • Desplegar modelos predictivos y prescriptivos para sistemas empresariales
Audiencia
  • Analistas comerciales
  • Planificadores de operaciones
  • Gerentes funcionales
  • Miembros del equipo de BI (Business Intelligence)
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
This three-day course provides a comprehensive introduction to the MATLAB technical computing environment. The course is intended for beginning users and those looking for a review. No prior programming experience or knowledge of MATLAB is assumed. Themes of data analysis, visualization, modeling, and programming are explored throughout the course. Topics include:
  •     Working with the MATLAB user interface
  •     Entering commands and creating variables
  •     Analyzing vectors and matrices
  •     Visualizing vector and matrix data
  •     Working with data files
  •     Working with data types
  •     Automating commands with scripts
  •     Writing programs with logic and flow control
  •     Writing functions

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