Türkiye 'de Online MATLAB Eğitimi

Nesne Tabanlı Programming Geofizik için MATLAB, geofiziksel veri analizi ve modelleme için yapılandırılmış, yeniden kullanılabilir ve bakımlı kod oluşturmak üzere MATLAB'ün OOP özelliklerinin kullanımına yöneliktir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), geofizikteki növe seviyede MATLAB kullanıcılarına, geofiziksel uygulamalar için nesne tabanlı çözümler tasarlamayı ve uygulamayı öğrenmelerini amaçlar.

Eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• MATLAB’te nesne tabanlı programlama temellerini anlamak.
• Geofiziksel veri yönetimi için sınıflar, özellikleri ve yöntemleri oluşturma ve çalıştırma.
• Nesne yönelimli teknikleri uygulayarak geofiziksel modelleme ve analiz akışlarını yapılandırma.
• Jeolojik projeler için kodun yeniden kullanılabilirliğini, ölçeklenebilirliğini ve açıklığını artırma.

Eğitim Formatı

• Tartışmalı ders anlatımı.
• Çoğu egzersiz ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Matlab kullanarak dinamik problemler için sayısal simülasyonu öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki geliştiriciler veya mühendisler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dinamik analizin temellerini anlayabilecektir.
• Matlab'i analitik ve sayısal çözümler için kullanabilecektir.
• Farklı yaklaşımlar kullanarak hareket denklemlerini türetebilecektir.

Bu eğitimdeki ilk bölümda, MATLAB'ın hem bir dil olarak hem de bir platform olarak işlevini ifade eden temellerine odaklanıyoruz. Bu tartışmaya dahil olan MATLAB sözdizimi, diziler ve matrisler, veri görselleştirme, betik geliştirme ve nesne yönelimli ilkelerin tanıtılması.

İkinci bölümde, MATLAB'ı veri madenciliği, makine öğrenimi ve tahmin analitiği için nasıl kullanacağımızı gösteriyoruz. Katılımcılara MATLAB yaklaşımının ve gücünün açık ve pratik bir perspektifini sağlamak için, MATLAB'ın diğer araçlar (örneğin, elektronik tablolar, C, C++, ve Visual Basic) ile kullanımı arasındaki karşılaştırmalar yapıyoruz.

Üçüncü bölümde, katılımcılara işlerini otomasyon aracılığıyla hızlandırmak için veri işleme ve rapor üretilmesini nasıl otomatize edebilecekleri konusunda bilgi vermekteyiz.

Kurs boyunca, katılımcılar laboratuvar ortamında elle yapılan alıştırmalar aracılığıyla öğrendiklerini uygulayacaklardır. Eğitim sonunda, katılımcılar MATLAB'ın yeteneklerini derin bir şekilde anlayacak ve gerçek dünyada veri bilimi sorunları çözme ve işlerini otomasyon aracılığıyla hızlandırma konusunda yetenekli olacaklardır.

Kurs boyunca ilerleme durumu ölçmek için değerlendirmeler yapılacaktır.

Kurs Formatı

• Kurs, teorik ve pratik alıştırmaları, vakıya tartışmalarını, örnek kod incelemesini ve elle yapılan uygulamayı içermektedir.

Not

• Uygulama oturumları, önceden ayarlanmış örnek veri rapor şablonlarına dayanacaktır. Spesifik gereksinimleriniz varsa, lütfen bizimle iletişime geçin.

This instructor-led, live training in Türkiye (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.

Bu kurs, sizi MATLAB ana ekran ve pencere boyunca yönlendirerek...

• Matlab'i bir hesap makinesi olarak nasıl kullanacağınızı ve temel eğrileri nasıl çizeceğinizi
• kendi özel fonksiyonlarınızı ve betiklerinizi nasıl oluşturacağınızı

Bu dört günlük kurs, Matlab kullanarak görüntü işleme temellerini sunar. Görüntüleri değiştirmeyi ve geliştirmeyi, hatta görüntülerden desenleri çıkarmayı öğreneceksiniz. Ayrıca 2 boyutlu filtreler oluşturmayı ve bunları görüntülere uygulamayı öğreneceksiniz.

Örnekler ve alıştırmalar, analiz süreci boyunca uygun Matlab ve Image Processing Toolbox işlevselliğinin kullanımını göstermektedir.

Bu üç günlük kurs, MATLAB teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sunar. Kurs, yeni başlayanlar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Daha önce programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerektirmez. Kurs boyunca veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları incelenmektedir. Konular şunları içerir:

•     MATLAB kullanıcı arayüzü ile çalışma
•     Komutları girme ve değişkenler oluşturma
•     Vektörleri ve matrisleri analiz etme
•     Vektör ve matris verilerini görselleştirme
•     Veri dosyaları ile çalışma
•     Veri türleri ile çalışma
•     Komutları betiklerle otomatikleştirme
•     Mantık ve akış kontrolü ile programlar yazma
•     Fonksiyonlar yazma

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, görüntü tanıma için evrişimli bir sinir ağı tasarlamak, oluşturmak ve görselleştirmek için Matlab'ı nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenme modeli oluşturmak
• Veri etiketlemeyi otomatikleştirmek
• Caffe ve TensorFlow-Keras kaynaklarından gelen modellerle çalışmak
• Birden fazla GPU, bulut veya kümeler kullanarak verileri eğitmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

MATLAB, hesaplama, görselleştirme ve programlamayı kullanımı kolay bir ortamda birleştirir. Finansal Araç Kutusu'nu sunar; bu kutu, finansal verilerin matematiksel ve istatistiksel analizini gerçekleştirmek ve sonuçları sunuma uygun grafiklerle görüntülemek için gereken özellikleri içerir.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitim, MATLAB'u finansa tanıtıyor. Uygulamalı egzersizler ve bol laboratuvar pratiği aracılığıyla veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlamaya dalıyoruz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, MATLAB'un Finansal Araç Kutusu'nda bulunan güçlü özellikler hakkında kapsamlı bir anlayışa sahip olacak ve bunları gerçek dünya problemlerini çözmek için hemen uygulamak için gerekli pratiği kazanacaklardır.

Hedef Kitle

• MATLAB ile daha önce deneyimi olan finans profesyonelleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, yoğun uygulamalı pratik

Bu kurs, MATLAB teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sağlar + MATLAB'yı finansal uygulamalarda kullanmaya yönelik bir tanıtım sunar. Kurs, yeni başlayanlar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Önceden programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerekmez. Veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları kurs boyunca keşfedilir. Konular şunları içerir:

• MATLAB kullanıcı arayüzü ile çalışma
• Komut girme ve değişkenler oluşturma
• Vektörleri ve matrisleri analiz etme
• Vektör ve matris verilerini görselleştirme
• Veri dosyalarıyla çalışma
• Veri türleriyle çalışma
• Komutları betiklerle otomatikleştirme
• Mantık ve akış kontrolü ile programlar yazma
• Fonksiyonlar yazma
• Nicel analiz için Financial Toolbox kullanma

MATLAB, MathWorks tarafından geliştirilen sayısal hesaplama ortamı ve programlama dilidir.

Tahmini analiz, gelecekle ilgili tahminlerde bulunmak için veri analizinin kullanılması sürecidir. Bu süreç, gelecekteki olayları tahmin etmek için öngörüsel bir model oluşturmak amacıyla veri, veri madenciliği, istatistik ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Matlab'ı kullanarak öngörüsel modeller oluşturmayı ve gelecekteki olayları tahmin etmek için bunları büyük örneklem veri kümelerine nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tarihsel ve işlem verilerindeki kalıpları analiz etmek için öngörüsel modeller oluşturmak
• Riskleri ve fırsatları belirlemek için öngörüsel modelleme kullanmak
• Önemli eğilimleri yakalayan matematiksel modeller oluşturmak
• Cihazlardan ve iş sistemlerinden gelen verileri kullanarak israfı azaltmak, zamandan tasarruf etmek veya maliyetleri düşürmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Alan uzmanları

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu iki günlük kurs, MATLAB® teknik hesaplama ortamına kapsamlı bir giriş sunar. Kurs, yeni başlayan kullanıcılar ve bilgileri tazelemek isteyenler için tasarlanmıştır. Önceden programlama deneyimi veya MATLAB bilgisi gerektirmez. Veri analizi, görselleştirme, modelleme ve programlama temaları kurs boyunca keşfedilir.

Bu kurs, Sistem Modelleme Dili (SysML)'nin temellerini, MagicDraw/Cameo yazılımı aracılığıyla uygulamasını, temel Model Odaklı Sistem Mühendisliği (MBSE) benzetim tekniklerini ve MBSE'deki en iyi uygulamaları öğretmek üzere tasarlanmıştır. Bu eğitim ayrıca, profesyonellerin mimari benzetim konusunda bir arka plan elde etmelerine, Simülasyon Araç Seti eklentisine giriş yapmalarına, birden fazla diyagram türünün simüle edilmesi ve diyagram simülasyonlarının nasıl birleştirileceği gösterilmiştir.​

Bu kurs, ticari MATLAB paketine alternatif bir program öğrenmek isteyenlere yöneliktir. Üç günlük eğitim, ortamda gezinme ve veri analizi ve mühendislik hesaplamaları için OCTAVE paketini kullanma konusunda kapsamlı bilgi sağlar. Eğitim alanlar hem yeni başlayanlar hem de programı bilen ve bilgilerini sistematikleştirmek ve becerilerini geliştirmek isteyenlerdir. Diğer programlama dillerine aşinalık gerekli değildir, ancak öğrenenlerin bilgi edinmesini büyük ölçüde kolaylaştıracaktır. Kurs, programın birçok pratik örnekte nasıl kullanılacağını gösterecektir.

Simulink, çok alan dinamik sistemlerin modellemesini, benzetimini ve analizini gerçekleştirmek için bir görsel programlama ortamıdır.

Bu kurs, MATLAB'ın iletişim için güçlü bir simülasyon aracı olduğunu gösteren kapsamlı malzemeler içerir. Bu kursun amacı, MATLAB'ı genel bir programlama dilini değil, özellikle iletişim mühendisliği alanında güçlü MATLAB yeteneklerinin kullanılması açısından vurgulamaktır. Kurs boyunca verilen örnekler sadece MATLAB komutlarının doğrudan kullanımından ibaret değildir; bunlar genellikle gerçek problemleri temsil eder.

Amaç: Bu eğitim, MBD teknolojisiyle çalışan yazılım mühendisleri içindir. Eğitimde, Automotive sistemler için modelleme teknikleri, Automotive standartları, otomatik kod üretimi ve model test demeti oluşturma ve doğrulama konuları ele alınacaktır. Hedef Kitle: Otomotiv tedarikçisi yazılım geliştiricileri.