Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Bölüm 1
MATLAB'a Kısa Bir Giriş
Amaçlar: MATLAB'in ne olduğunu, hangi bileşenlerden oluştuğunu ve size nasıl yardımcı olabileceğini açıklamak.
- Bir Örnek: C vs. MATLAB
- MATLAB Ürününe Genel Bakış
- MATLAB Uygulama Alanları
- MATLAB'in Ne İşler Yapabilir?
- Kurs Özeti
MATLAB Kullanıcı Arayüzü ile Çalışma
Amaç: MATLAB entegre tasarım ortamının ve kullanıcı arayüzünün temel özelliklerine tanıtım almak. Kurs temalarına genel bir bakış.
- MATLAB Arayüzü
- Dosyadan veri okuma
- Değişkenleri kaydetme ve yükleme
- Veriyi çizimle sunma (plotting)
- Cizimleri özelleştirme
- İstatistik hesaplama ve en iyi uyumlu çizgi bulma
- Grafikleri diğer uygulamalar için dışa aktarma
Değişkenler ve İfadeler
Amaç: MATLAB komutlarını girme, özellikle değişkenlere veri oluşturma ve erişim.
- Komutları girişi
- Değişken oluşturma
- Yardım alma
- Değişkenlerdeki değerleri erişme ve değiştirme
- Karakter değişkenleri oluşturma
Vektörler ile Analiz ve Görselleştirme
Amaç: Vektörlerle matematiksel ve istatistiksel hesaplamalar yapmak, temel görseller oluşturmak. MATLAB sözdiziminin tek komutla tüm veri setleri üzerinde işlemler gerçekleştirmesini nasıl sağladığını gör.
- Vektörlerle hesaplama
- Vektör çizimleri (plotting)
- Temel çizim seçenekleri
- Cizimleri yorumlama
Matrisler ile Analiz ve Görselleştirme
Amaç: Matrisleri matematiksel nesneler olarak veya vektör veri koleksiyonları olarak kullanmak. MATLAB sözdizimini bu uygulamaları ayırt etmek için nasıl kullandığını anlamak.
- Boyut ve boyutluluk
- Matrislerle hesaplama
- Matris verileri ile istatistik
- Birden çok sütunu çizimle sunma (plotting)
- Yeniden şekillendirme ve doğrusal endeksleme
- Çok boyutlu diziler
Bölüm 2
Komutları Skriptler ile Otomatikleştirme
Amaç: Komutların tekrarlanabilirliği ve deneyleri kolay hale getirmek için MATLAB komutlarını skriplere toplamak. Görevlerinizin karmaşıklığı arttıkça, Komut Penceresi'nde uzun komut dizilerini girmek pratik olmaz.
- Bir Model Örneği
- Komut Tarihi
- Skript dosyaları oluşturma
- Skripleri çalıştırma
- Yorumlar ve Kod Hücresi (code cells)
- Skripleri yayınla (publish)
Veri Dosyalarıyla Çalışma
Amaç: Biçimlendirilmiş dosyalardan MATLAB'a veri getirme. İçe aktarılan verilerin çeşitli tür ve biçimler olabileceğinden, hücre dizileri ve tarih formatlarıyla çalışma üzerinde vurgu yapılıyor.
- Veriyi içe aktarma
- Karışık veri tipleri
- Hücre dizileri (cell arrays)
- Sayısal, karakterler ve hücreler arasında dönüştürme
- Veriyi dışa aktarma
Birden Fazla Vektör Çizimi
Amaç: Daha karmaşık vektör çizimleri yapmak, birden çok grafik ve renk ve karakter dizi manipülasyon tekniklerini kullanarak veriyi daha etkileyici görsel olarak temsil etmek.
- Grafik yapısı
- Birden fazla şekil, eksen ve çizim (plot)
- Eşitlikleri çizimle sunma (plotting equations)
- Renk kullanımı
- Cizimleri özelleştirme
Mantık ve Akış Kontrolü
Amaç: Mantıksal işlemler, değişkenler ve endeksleme tekniklerini kullanarak farklı durumlara uyum sağlayabilecek esnek kod oluşturmak. Kod parçalarının tekrarını sağlayan diğer programlama yapıları ve kullanıcıyla etkileşimi mümkün kılan yapıları keşfetmek.
- Mantıksal işlemler ve değişkenler
- Mantıksal endeksleme (logical indexing)
- Programlama yapıları (programming constructs)
- Akış kontrolü (flow control)
- Döngüler (loops)
Matris ve Görünüm İşlemleri ile İmgeler
Amaç: İmge ve matris verilerini iki veya üç boyutta görselleştirme. Imgeleri göstermek için görüntü kullanmakla matris verilerini görselleştirmek arasındaki farkı keşfetmek.
- Vektör ve matris verisinden dağıtılmış aralıklı interpolasyon
- 3-D matris görselleştirme (visualization)
- 2-D matris görselleştirme (visualization)
- Dizinli imgeler ve renk eşleme tabloları (colormaps)
- Doğru renk imgeler
Bölüm 3
Veri Analizi
Amaç: MATLAB'da tipik veri analizi görevlerini gerçekleştirmek, teorik modellerin gerçek yaşam verilerine uydurulması dahil. Bu doğrudan MATLAB'in en güçlü özelliklerinden birine yol açar: tek komutla lineer denklem sistemlerinin çözümü.
- Eksik veri ile çalışma
- Korelasyon
- Yumuşatma (smoothing)
- Spektral analiz ve FFT'ler
- Lineer denklem sistemlerinin çözümü
Fonksiyonlar Yazma
Amaç: Modüler görevleri kullanıcı tanımlı fonksiyonlar olarak kapsülleme ile otomasyonu artırmak. MATLAB'ın dosya ve değişkenlere başvurularını çözümleyişini anlamak.
- Neden fonksiyonlar?
- Fonksiyon oluşturma
- Yorum ekleme
- Altfonksiyonları çağırma (subfunctions)
- Çalışma alanları (workspaces)
- Altfonksiyonlar (subfunctions)
- Bulunduğu yolu ve öncelik
Veri Tipleri
Amaç: Veri türlerini keşfetmek, özellikle değişken oluşturma ve dizilere erişme sözdizimine odaklanmak ve veri türleri arasındaki dönüştürmelerin yöntemlerini tartışmak. Veri türleri tuttuğu veriyi ve bu verinin organize ediliş şekli olarak farklılaştırılır.
- MATLAB veri tipleri
- Tamsayılar (Integers)
- Yapılar (Structures)
- Tür dönüştürmeleri (Converting types)
Dosya I/O
Amaç: MATLAB'daki metin ve ikili dosya I/O üzerinde ayrıntılı kontrol sağlayabilen düşük seviye veri içe/out dışa aktarma işlevlerini keşfetmek. Bu işlevler textscan dahil olmak üzere metin dosyalarını okuma üzerinde ayrıntılı kontrol sağlar.
- Dosyaları açma ve kapatma
- Metin dosya okuma ve yazma
- İkili dosya okuma ve yazma
Not: Verilen içerik yukarıdaki özete küçük farklılıklar göstermekte olabilir ve bu önceden bildirim verilmeden gerçekleşebilir.
Bölüm 4
MATLAB Financial Toolbox Genel Bakışı
Amaç: MATLAB Financial Toolbox'ın dahil olduğu çeşitli özelliklerin finansal analiz için nasıl kullanılacağını öğrenmek. Gerçek dünyada finansal verilerle ilgili uygulamalar geliştirmek için gereken bilgi ve deneyimi kazanmak.
- Varlık Dağıtım ve Portföy Optimizasyonu
- Risk Analizi ve Yatırım Performansı
- Borçlu Varlık Analizi ve Seçenek Değerlendirme (Pricing)
- Mali Zaman Serisi Analizi
- Yetersiz Veri ile Regresyon ve Tahmin
- Teknik Göstergeler ve Mali Çizelgeler
- SDE Modellemesi için Monte Carlo Simülasyonu
Varlık Dağıtım ve Portföy Optimizasyonu
Amaç: sermaye dağılımı, varlık dağılımı ve risk değerlendirmesini gerçekleştirmek.
- Fiyat veya döviz verilerinden varlık getirisi ve toplam getiri momentlerinin tahmini
- Ortalama, varyans, risk değeri (VaR) ve koşullu risk değeri (CVaR) dahil olmak üzere portföy düzeyinde istatistiklerin hesaplanması
- Sınırlı ortalama-varyans portföy optimizasyonu ve analizi
- Etkili portföy dağıtımlarının zaman içinde evrimi
- Sermaye dağılımı
- Portföy optimizasyon sorunlarında döviz akışı ve işlem maliyetleri ile çalışma
Risk Analizi ve Yatırım Performansı
Amaç: portföy optimizasyon problemlerini tanımlama ve çözümü.
- Bir portföyü adlandırın, bir varlık evrenindeki varlıkların sayısını ve varlık kimliklerini belirtin.
- Başlangıç portföy dağılımı tanımlayın.
Borçlu Varlık Analizi ve Seçenek Değerlendirme (Pricing)
Amaç: borçlu varlık analizi ve seçenek fiyatlandırma yapmak.
- Karşılıklı akış analizi
- SIA uyumlu borçlu varlık analizi
- Temel Black-Scholes, Black ve binomik опцион fiyatlandırması
Bölüm 5
Mali Zaman Serisi Analizi
Amaç: mali pazarlarda zaman serisi verilerini analiz etmek.
- Veri matematikleri (data math)
- Veriyi dönüştürme ve analiz etme
- Teknik analiz
- Çizelgeleme ve grafikler
Yetersiz Veri ile Regresyon ve Tahmin
Amaç: yetersiz veri ile çok değişkenli normal regresyon yapmak.
- Ortak regresyonlarla çalışma
- Hypotez testleri için log-likelihood fonksiyonunu ve standart hatalarını tahmin etme
- Veri yetersizken hesaplamaları tamamlama
Teknik Göstergeler ve Mali Çizelgeler
Amaç: performans metrikleri ve özel çizimlerle çalışma alışkanlığı kazanmak.
- Yüzdelik hareketleri (moving averages)
- Oscillators, stokastikler, endeksler ve göstergeler
- Maksimum düşme ve beklenen maksimum düşme
- Çizelgeler, Bollinger bandları, kandil çizimleri (candlestick plots) ve yüzdelik hareketler (moving averages)
SDE Modelleri için Monte Carlo Simülasyonu
Amaç: simüle etmek ve SDE modellerini uygulamak.
- Brown hareket (BM)
- Geometrik Brown hareket (GBM)
- Sabit varyans elastisitesi (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Sonuç
Amaçlar: Öğrendiklerimizi özetleme
- Kurs özeti
- Diğer MATLAB kursları hakkında bilgi
Not: sunulan içerik, müşteri talepleri ve her bir konuya harcanan zamanın sonucu olarak yukarıdaki planla küçük farklılıklar göstermekte olabilir.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Doğrusal cebir, olasılık teorisi ve istatistik gibi lisans düzeyindeki temel matematiksel bilgi kavramları ile birlikte matris
- Temel bilgisayar işlemleri
- Tercihen C, PASCAL, FORTRAN veya BASIC gibi başka bir üst düzey programlama dilinin temel kavramları, ancak zorunlu değil
35 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (4)
Eğitmenin deneyimi ve içerikleri aktarma şekli
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
Eğitim - FinOps
Yapay Zeka Çevirisi
Kişisel hizmet ve ihtiyacım üzerine odaklanan
ANN - New Vitality Clinic
Eğitim - GnuCash for Business Accounting
Yapay Zeka Çevirisi
The lecturer is very knowledgeable and can substantiate theories with his own personal experiences.
Harry Estipona
Eğitim - Financial Markets
Yapay Zeka Çevirisi
I was benefit from the interesting and clear ideas and suggestions.
Vincent van Walt
Eğitim - A Practical Guide to Successful Pricing Strategies
Yapay Zeka Çevirisi
