Formation MATLAB en Lille

L'Orientation Objet Programming avec MATLAB pour la géophysique est l'application des fonctionnalités OOP de MATLAB pour créer un code structuré, réutilisable et maintenable dans le cadre de l'analyse et du modélisation des données géophysiques.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) encadrée par un formateur est destinée aux utilisateurs débutants de MATLAB en géophysique qui souhaitent apprendre à concevoir et mettre en œuvre des solutions orientées objet pour les applications géophysiques.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de:

• Comprendre les fondamentaux du programmation orientée objet avec MATLAB.
• Créer et travailler avec des classes, propriétés et méthodes pour le traitement des données géophysiques.
• Appliquer les techniques OOP pour structurer les flux de travail de modélisation et d'analyse géophysique.
• Améliorer la réutilisabilité, l'évolutivité et la clarté du code pour les projets en géosciences.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre manuelle dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour cette formation, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs ou ingénieurs débutants qui souhaitent apprendre à utiliser la simulation numérique pour les problèmes dynamiques à l'aide de Matlab.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'analyse dynamique.
• Utiliser Matlab pour réaliser des solutions analytiques et numériques.
• Dériver les équations de mouvement en utilisant différentes approches.

Dans la première partie de cette formation, nous couvrons les fondamentaux de MATLAB et sa fonction à la fois comme langage et comme plateforme. Cette discussion comprend une introduction à la syntaxe de MATLAB, aux tableaux et aux matrices, à la visualisation de données, au développement de scripts et aux principes orientés objet.

Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour donner 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 tableurs, le C, C++ et Visual Basic.

Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement des données et la génération de rapports.

Tout au long de la formation, les participants mettront en pratique les idées apprises au moyen d'exercices pratiques dans un environnement de laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et seront en mesure de l'utiliser pour résoudre des problèmes réels de science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l'automatisation.

Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour mesurer les progrès réalisés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, l'inspection d'exemples de code, et la mise en œuvre pratique.

Remarque

• Les sessions pratiques seront basées sur des modèles de rapports de données préétablis. Si vous avez des besoins spécifiques, veuillez nous contacter pour convenir d'un arrangement.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux utilisateurs de Matlab qui souhaitent explorer et ou passer à Python pour l'analyse et la visualisation des données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer un environnement de développement Python.
• Comprendre les différences et les similitudes entre la syntaxe Matlab et Python.
• Utiliser Python pour obtenir des informations à partir de divers ensembles de données. 
• Convertir des applications Matlab existantes vers Python. 
• Intégrer les applications Matlab et Python.

Un cours de 3 jours qui vous guide à travers les écrans et fenêtres principaux de MATLAB, incluant...

• comment utiliser MATLAB comme calculatrice et tracer des courbes de base
• comment créer vos propres fonctions et scripts personnalisés

Ce cours de quatre jours fournit des bases de traitement d’images utilisant Matlab. Vous apprendrez à modifier et à améliorer les images et même à en extraire des motifs. Vous apprendrez également à créer des filtres 2D et à les appliquer aux images.

Des exemples et des exercices illustrent l'utilisation des fonctionnalités appropriées de Matlab et Image Processing Toolbox tout au long du processus d'analyse.

Ce cours de trois jours offre une introduction complète à l'environnement de calcul technique MATLAB. Il est destiné aux débutants et à ceux qui souhaitent un rappel. Aucune expérience de programmation préalable ou connaissance de MATLAB n'est supposée. Les thèmes de l'analyse de données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets abordés incluent :

•     Travailler avec l'interface utilisateur MATLAB
•     Entrer des commandes et créer des variables
•     Analyser des vecteurs et des matrices
•     Visualiser des données de vecteurs et de matrices
•     Travailler avec des fichiers de données
•     Travailler avec des types de données
•     Automatiser des commandes avec des scripts
•     Écrire des programmes avec logique et contrôle de flux
•     Écrire des fonctions

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour concevoir, construire et visualiser un réseau de neurones convolutionnels pour la reconnaissance d'images.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire un modèle d'apprentissage profond
• Automatiser l'étiquetage des données
• Travailler avec des modèles de Caffe et TensorFlow-Keras
• Former des données en utilisant plusieurs GPU, le cloud ou des clusters

Public cible

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format de la formation

• Partie conférence, partie discussion, exercices et pratique intensive

MATLAB intègre le calcul, la visualisation et la programmation dans un environnement facile à utiliser. Il propose Financial Toolbox, qui inclut les fonctionnalités nécessaires pour effectuer des analyses mathématiques et statistiques des données financières, puis afficher les résultats avec des graphiques de présentation de haute qualité.

Cette formation dirigée par un instructeur offre une introduction à MATLAB pour la finance. Nous explorons l'analyse de données, la visualisation, la modélisation et la programmation à travers des exercices pratiques et une pratique intensive en laboratoire.

À la fin de cette formation, les participants auront une compréhension approfondie des puissantes fonctionnalités incluses dans le MATLAB Financial Toolbox et auront acquis la pratique nécessaire pour les appliquer immédiatement pour résoudre des problèmes du monde réel.

Public cible

• Professionnels de la finance ayant une expérience préalable avec MATLAB

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Partie conférence, partie discussion, pratique intensive

Ce cours offre une introduction complète à l'environnement de calcul technique MATLAB + une introduction à l'utilisation de MATLAB pour les applications financières. Le cours est destiné aux débutants et à ceux qui cherchent à réviser. Aucune expérience de programmation préalable ou connaissance de MATLAB n'est supposée. Les thèmes de l'analyse des données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours. Les sujets incluent :

• Travail avec l'interface utilisateur MATLAB
• Entrée de commandes et création de variables
• Analyse des vecteurs et des matrices
• Visualisation des données vectorielles et matricielles
• Travail avec les fichiers de données
• Travail avec les types de données
• Automatisation des commandes avec des scripts
• Rédaction de programmes avec logique et contrôle de flux
• Rédaction de fonctions
• Utilisation du Financial Toolbox pour l'analyse quantitative

MATLAB est un environnement de calcul numérique et un langage de programmation développé par MathWorks.

L'analyse prédictive est le processus qui consiste à utiliser l'analyse des données pour faire des prédictions sur l'avenir. Ce processus utilise des données ainsi que des techniques d'exploration de données, de statistiques et d'apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif permettant de prévoir des événements futurs.

Dans cette formation, les participants apprendront à utiliser Matlab pour construire des modèles prédictifs et les appliquer à de grands échantillons de données afin de prédire des événements futurs sur la base des données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des modèles prédictifs pour analyser des modèles dans des données historiques et transactionnelles
• Utiliser la modélisation prédictive pour identifier les risques et les opportunités
• Construire des modèles mathématiques qui capturent les tendances importantes
• Utiliser des données provenant d'appareils et de systèmes d'entreprise pour réduire le gaspillage, gagner du temps ou réduire les coûts.

Public

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Une partie de cours, une partie de discussion, des exercices et une grande partie de pratique.

Ce cours de deux jours fournit une introduction complète à l'environnement de calcul technique MATLAB®. Il est destiné aux utilisateurs débutants et à ceux qui souhaitent un rappel. Aucune expérience préalable en programmation ou connaissance de MATLAB n'est requise. Les thèmes de l'analyse des données, de la visualisation, du modélisation et de la programmation sont explorés tout au long du cours.

Ce cours est conçu pour enseigner les fondamentaux de la Langue de Modélisation des Systèmes (SysML), son application à travers le logiciel MagicDraw/Cameo, les techniques de simulation de base en MBSE et les meilleures pratiques du MBSE. Cette formation a également pour but de fournir aux professionnels un contexte derrière la simulation d'architecture, une introduction au plugin Simulation Toolkit, la simulation de différents types de diagrammes et comment lier les simulations de diagrammes pour automatiser l'architecture.​

Ce cours est destiné à ceux qui souhaitent connaître un programme alternatif au logiciel commercial MATLAB. La formation de trois jours fournit des informations complètes sur la façon de se déplacer dans l'environnement et d'utiliser le logiciel OCTAVE pour l'analyse des données et les calculs d'ingénierie. Les bénéficiaires de la formation sont des débutants, mais aussi des personnes qui connaissent le programme et souhaitent systématiser leurs connaissances et améliorer leurs compétences. La connaissance d'autres langages de programmation n'est pas nécessaire, mais elle facilitera grandement l'acquisition de connaissances par les apprenants. Le cours vous montrera comment utiliser le programme à l'aide de nombreux exemples pratiques.

Simulink est un environnement de programmation graphique pour la modélisation, la simulation et l'analyse de systèmes dynamiques multidomaines.

Ce cours contient une documentation complète sur MATLAB en tant que puissant outil de simulation pour les communications. L'objectif de ce cours est de présenter MATLAB non seulement comme un langage de programmation général, mais aussi de mettre l'accent sur le rôle des capacités extrêmement puissantes de MATLAB en tant qu'outil de simulation. Les exemples donnés pour illustrer le matériel du cours ne sont pas simplement une utilisation directe des commandes MATLAB, mais représentent souvent des problèmes réels.

Objectif : Cette formation est destinée aux ingénieurs logiciel travaillant avec la technologie MBD. Elle couvrira les techniques de modélisation pour les systèmes automobiles, les normes automobiles, la génération automatique de code et la construction et vérification des bancs d'essai de modèles. Public cible : Développeurs logiciels pour fournisseurs automobiles.