Матлаб обучение: Список тренингов по MATLAB/Simulink и курсы ЦИТМ Экспонента - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Список тренингов по MATLAB/Simulink и курсы ЦИТМ Экспонента

Последовательности прохождения курсов

Начните с базового курса “MATLAB для профессионалов”, затем, опираясь на приобретенные навыки, продолжайте обучение по выбранной траектории.

Следование предлагаемым траекториям гарантирует постепенное закрепление приобретаемых навыков и успешное достижение поставленных целей обучения.

Посмотреть подробнее >>

Базовые курсы

MATLAB для профессионалов

Практический курс предназначен для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB.

Посмотреть подробнее >>

Основы Simulink

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов.

Посмотреть подробнее >>

Выберите тему обучения и курс по MATLAB & Simulink

Популярные курсы
Базовые курсы
Анализ данных и искусственный интеллект
Программирование
Финансовый анализ и моделирование
Моделирование физических систем
Системы автоматического управления
Цифровая обработка сигналов
Автоматическая генерация кода
Компьютерное зрение
Верификация и валидация
Проектирование интерфейсов
Индустриальные стандарты
Автомобилестроение
Системы связи

MATLAB для профессионалов (MLBE)

Практический курс предназначен для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Ключевые темы курса: фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB.

Машинное обучение с MATLAB (MLML)

Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB. Рассматриваются техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут показаны методы визуализации и оценки результатов.

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Программирование в MATLAB (MLPR)

Практический опыт использования особенностей языка MATLAB для написания эффективного, хорошо структурированного и читаемого кода. Эти концепты формируют основу для создания приложений, разработки алгоритмов и расширения возможностей разрабатываемых продуктов. В курсе рассматриваются подробности оптимизации производительности кода, а также инструменты написания и отладки кода.

Ускорение и распараллеливание MATLAB кода (MLAC)

На курсе будут представлены различные техники ускорения MATLAB кода. Вы научитесь находить и устранять узкие места в коде, используя техники выделения памяти и векторизации вычислений, компиляции программ в MEX, запуске кода на многоядерных CPU и GPU.

Создание графических интерфейсов с MATLAB (MLAP)

Курс дает навыки создания интерактивных пользовательских интерфейсов для программ в MATLAB. Вы узнаете об использовании пользовательских элементов управления, таких как кнопки, ползунки, графики и меню для создания надежного и удобного интерфейса для вашего MATLAB приложения.

Финансовый анализ в MATLAB (MLFA)

Курс предназначен для специалистов в области вычислительных финансов. Он дает всестороннее введение в среду технических вычислений MATLAB. На протяжении всего курса рассматриваются темы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования с акцентом на практическое применение для финансовых приложений при решении таких задач, как анализ временных рядов, моделирование Монте-Карло, анализ и управление портфелем.

Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)

Курс дает полное представление о моделировании временных рядов с использованием MATLAB. Обучение предназначено для экономистов, аналитиков и финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, разрабатывающих модели временных рядов. Курс основан на стандартной процедуре Бокса-Дженкинса для разработки моделей временных рядов.

Моделирование машин и механизмов (SLPM-M)

Курс посвящен моделированию механических систем с твердым телом в среде Simulink с использованием Simscape Multibody (ранее SimMechanics).

Моделирование гидравлических систем (SLPM-H)

Во время этого курса вы узнаете, как моделировать гидравлические системы в Simulink®, используя Simscape Fluids™.

Моделирование электротехнических систем (SLPM-P)

На этом курсе вы научитесь моделировать энергосистемы в среде Simulink с использованием Simscape Electrical. К таким системам можно отнести трансформаторы, электродвигатели, двух- и трехфазные электрические машины.

Основы Simulink (SLBE)

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.

Разработка и настройка систем автоматического управления (SLCT)

Практический курс по анализу и синтезу систем автоматического управления в Simulink. Особый упор сделан на исследовании качества управления, автоматизированной и интерактивной настройке различных регуляторов.

Разработка конечных автоматов и управляющей логики (SLSF)

В ходе данного курса рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных и верхнеуровневых систем управления. В курсе сделан акцент на использовании машин состояний и таблиц истинности при разработке в Simulink.

Полунатурное моделирование (SLRP)

Практический курс посвящен тестированию и отладке алгоритмов управления в режиме жесткого реального времени. Рассматривается работа с машинами реального времени, а также возможности инструмента Simulink Test, предназначенного для формального тестирования алгоритмов.

Проектирование РЛС в MATLAB (MLPA)

Курс дает практические навыки моделирования радиолокационных систем в MATLAB. Рассматриваемые темы охватывают характеризацию, анализ, моделирование и проектирование радарных систем, а также обработку радиолокационной информации.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.

Проектирование систем связи (SLCM)

На практических примерах вы освоите использование продуктов Simulink для проектирования распространенных системы связи. Особое внимание уделяется сквозному проектированию и моделированию систем связи от передатчика до приемника с использованием Simulink.

Генерация C/C++ кода из алгоритмов MATLAB (MLEM)

Курс дает практические навыки генерации C кода из кода MATLAB. Рассказывается, как подготовить код MATLAB к генерации кода и как выполнить генерацию оптимального C кода. В курсе показан пример настройки интерфейсов и интеграции сгенерированного С кода во внешний проект.

Интеграция С/С++ кода в SIMULINK (SLEX)

Курс охватывает различные методы интеграции кода в модели Simulink. Основной акцент сделан на интеграцию С кода и кода MATLAB. Среди охватываемых тем: C MEX S-функции, код MATLAB и подключение внешних C функций с помощью Legacy Code Tool в Simulink.

Генерация C/C++ кода для встраиваемых систем (SLEC)

Курс предназначен для пользователей Simulink, которые планируют использовать генерацию, валидацию и развертывание встраиваемого кода при помощи Embedded Coder.

Генерация HDL описания для ПЛИС (SLHL)

Курс дает практические навыки генерации и верификации HDL-кода из моделей Simulink.

Разработка систем компьютерного зрения в MATLAB (MLCV)

Курс дает и развивает практические навыки по решению основных задач компьютерного зрения.

Организация командной разработки (SLMB)

Курс дает практические навыки модельно-ориентированного проектирования применительно к командной и корпоративной разработке. Предоставляются руководства по управлению и совместной работе с моделями Simulink при работе над крупномасштабными проектами.

Верификация и валидация на уровне моделей (SLVV)

Курс дает практические навыки тестирования и формальной верификации моделей Simulink для разработки встраиваемых алгоритмов систем повышенной надежности.

Доказательство отсутствия RUN-TIME ошибок во встраиваемом С/С++ коде (PSCC)

Курс предназначен для инженеров, ответственных за разработку программного обеспечения или моделей, применяемых для разработки встраиваемых систем.

MATLAB для профессионалов (MLBE)

MATLAB для профессионалов аэрокосмической области (MLBE-O)

Практический курс предназначен для инженеров аэрокосмической индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.

MATLAB для профессионалов автомобильной отрасли (MLBE-A)

Практический курс предназначен для инженеров автомобильной индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.

Основы Simulink (SLBE)

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий автомобильной отрасли (SLBE-A)

Курс предназначен для инженеров автомобильной отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий аэрокосмической отрасли (SLBE-O)

Курс предназначен для инженеров аэрокосмической отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

System Composer для архитектурного моделирования (SLSC)

Этот однодневный курс посвящён разработке и анализу архитектуры на основе модельно-ориентированного подхода с помощью System Composer и Simulink Requirements.

Обработка и визуализация данных в MATLAB (MLVI)

Курс посвящен импорту и подготовке данных для разработки приложений анализа данных. Курс будет полезен аналитикам и Data Scientists, которым необходимо автоматизировать обработку, анализ и визуализацию разнородных данных, получаемых из многих источников.

Статистический анализ в MATLAB (MLST)

Курс представляет собой полноценное обучение владением инструментами вычислительной статистики в среде MATLAB на базе практических примеров.

Обработка больших данных с MATLAB (MLBD)

Этот тренинг посвящен адаптации существующих алгоритмов для работы с коллекцией файлов данных или одним файлом, размер которого не позволяет загрузить его в физическую память.

Машинное обучение с MATLAB (MLML)

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах разбираются особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаются различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB (MLSP)

Этот однодневный курс покажет, как использовать инструменты MATLAB, Signal Processing Toolbox и Wavelet Toolbox для обработки временных сигналов и извлечения ключевых характеристик во временной и частотной областях. Этот курс предназначен для специалистов по анализу данных и инженеров, занимающихся анализом сигналов (временных рядов).

Методы оптимизации в MATLAB (MLOP)

Курс дает практические навыки решения задач оптимизации в среде MATLAB.

Обучение с подкреплением в MATLAB и Simulink (SLRL)

Этот курс познакомит слушателей с методами обучения с подкреплением в средах MATLAB и Simulink, уделяя особое внимание использованию инструментария Reinforcement Learning Toolbox.

System Composer для архитектурного моделирования (SLSC)

Программирование в MATLAB (MLPR)

Интеграция С/С++ кода в MATLAB (MLEX)

Курс ориентирован на взаимодействие MATLAB и пользовательского C кода. На практических примерах и упражнениях рассмотрена генерация MEX-файлов для интеграции внешнего C кода в приложения MATLAB и вызов кода MATLAB из приложений, написанных на C.

Объектно-ориентированное программирование в MATLAB (MLCO)

Участники курса научатся использовать объектно-ориентированное программирование для разработки и поддержки сложных приложений. Кроме того, будет представлен подход разработки через тестирования для обеспечения качества программного обеспечения.

Ускорение и распараллеливание MATLAB кода (MLAC)

Создание графических интерфейсов с MATLAB (MLAP)

Введение в Database Toolbox (MLDB)

Этот 4-часовой курс обеспечивает всестороннее введение в Database Toolbox™. Слушатели научатся настраивать среду для подключения к базе данных, импортировать таблицы и работать с данными в существующих таблицах.

Расширенная разработка приложений MATLAB (MLDV)

Этот двухдневный курс обеспечивает всестороннее введение в тему ключевых принципов и методов разработки объектно-ориентированных приложений с использованием MATLAB.

Объектно-ориентированная разработка в MATLAB (MLOD)

Цель этого курса состоит в том, чтобы дать слушателям навыки создания и поддержки приложений с большим объемом кода. С этой целью слушатели изучат технические детали передовых концепций объектно-ориентированного программирования, поддерживаемых языком MATLAB.

Сопряжение MATLAB и Excel (MLXL)

Этот однодневный курс посвящён организации интерфейса между MATLAB и Microsoft Excel. Он нацелен на пользователей MATLAB, которым нужно обеспечить обмен данными, возможность встраивать графики в отчёты и пользоваться иной функциональностью Excel.

Финансовый анализ в MATLAB (MLFA)

Распределение активов в MATLAB (MLAA)

Применение инструментов MATLAB и расширения Financial Toolbox и его типов данных для оптимизации портфеля. Курс предназначен для специалистов в области финансов, которые хотят получить практические навыки распределения активов.

Управление кредитными рисками в MATLAB (MLCR)

Курс представляет собой комплексное введение в моделирование кредитного риска с использованием MATLAB и инструментов для вычислительных финансов. Полезен риск-практикам, имеющим опыт работы в MATLAB, разрабатывающим модели кредитных рисков с использованием общих методов моделирования и подхода на основе расширенных внутренних рейтингов Basel II/III.

Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)

Управление рыночными рисками в MATLAB (MLMR)

Курс дает фундаментальные навыки управления рыночными рисками с помощью MATLAB и финансовых инструментов. Курс предназначен для риск-аналитиков, риск-менеджеров, портфельных менеджеров и других финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, которым необходимо анализировать, оценивать и управлять рыночными рисками. В курсе используются примеры рыночных рисков, хотя продемонстрированные методы применимы в большинстве областей риска, включая ликвидность, процентную ставку и операционный риск.

Сопряжение MATLAB и Excel (MLXL)

Моделирование физических компонентов систем (SLPM-S)

Курс посвящен математическому моделированию при помощи инструмента Simscape физических систем, сочетающих в себе элементы из различных инженерных областей знаний.

Моделирование механической трансмиссии (SLPM-D)

Курс предназначен для обучения созданию модели корпуса и колес транспорта, а также анализу их поведения с учетом профиля поверхности, ветра и трения.

Моделирование машин и механизмов (SLPM-M)

Моделирование гидравлических систем (SLPM-H)

Во время этого курса вы узнаете, как моделировать гидравлические системы в Simulink®, используя Simscape Fluids™.

Моделирование электротехнических систем (SLPM-P)

Моделирование систем силовой электроники (SLPM-E)

Курс посвящён математическому моделированию систем, в состав которых входят преобразователи электрической энергии, в том числе систем управления электродвигателем.

Моделирование аккумуляторных батарей и алгоритмов их управления (SLBM)

В этом двухдневном курсе вы узнаете как моделировать аккумуляторные батареи и алгоритмы их управления.

Моделирование радиочастотного тракта (SLRF)

Обучение использованию RF Blockset и RF Toolbox для моделирования РЧ-цепей беспроводных систем связи. Вы узнаете как сделать выбор между двумя различными парадигмами для моделирования РЧ- сигналов: Equivalent Baseband и Circuit Envelope, а также научитесь основным техникам симуляции и моделирования радиочастотного тракта.

Основы Simulink (SLBE)

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий автомобильной отрасли (SLBE-A)

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий аэрокосмической отрасли (SLBE-O)

Разработка и настройка систем автоматического управления (SLCT)

Разработка конечных автоматов и управляющей логики (SLSF)

Разработка конечных автоматов и управляющей логики для автомобильных систем (SLSF-A)

На курсе рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных систем управления в автомобильной отрасли.

Моделирование очередей и дискретно-событийных систем (SLSE)

Практический курс посвящен дискретно-событийному моделированию при помощи инструмента SimEvents. Рассматривается моделирование процессов в системах, зависящих не от времени, а от наступления того или иного события. Примерами таких систем могут быть: процесс производства, цепочка поставок, канал связи, архитектура процессора или программного продукта.

Моделирование и калибровка силового агрегата (SLMC)

В курсе сделан акцент на инструментах и техниках для планирования экспериментов, статистического моделирования, а также методах оптимизации для калибровки современных силовых агрегатов в MATLAB и Simulink. Курс разработан для инженеров, которые занимаются калибровкой, испытаниями, разработкой алгоритмов управления для ЭСУД и математическим моделированием силового агрегата.

Разработка робототехнических систем с ROS и GAZEBO в MATLAB (MLRO)

Тренинг предназначен для инженеров, занимающихся разработкой алгоритмов движения мобильных роботов на основе Robot Operating System (ROS) и симулятора Gazebo.

Полунатурное моделирование (SLRP)

Моделирование аккумуляторных батарей и алгоритмов их управления (SLBM)

В этом двухдневном курсе вы узнаете как моделировать аккумуляторные батареи и алгоритмы их управления.

Программирование ПЛИС с Simulink Real-Time и машинами Speedgoat (SLRH)

Этот двухдневный курс посвящен подготовке моделей Simulink для раздельного выполнения на процессоре и на ПЛИС в реальном времени, на аппаратной платформе Speedgoat.

Обучение с подкреплением в MATLAB и Simulink (SLRL)

System Composer для архитектурного моделирования (SLSC)

Обработка сигналов в MATLAB (MLSG)

Курс дает практические навыки анализа сигналов и создания систем обработки сигналов с помощью MATLAB.

Разработка и прототипирование систем связи с SDR USRP (SLZR)

На курсе вы научитесь проводить динамическую симуляцию цифровых систем связи с одной или несколькими несущими в MATLAB®. В рамках курса мы знакомимся с многоантенными системами связи, турбокодированием, моделями неидеальностей канала распространения. В качестве примеров используются компоненты систем LTE и IEEE 802.11. Слушатели соберут систему «радио-в-контуре» с применением аппаратных платформ RTL-SDR или USRP®.

Проектирование РЛС в MATLAB (MLPA)

Проектирование физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE ADVANCED (MLTE)

Курс нацелен на изучение основных принципов построения физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE-Advanced. Пройдя этот курс, слушатели узнают, как формировать эталонные LTE сигналы, а также как проводить сквозное моделирование прохождения сигнала от передатчика к приемнику через канал связи.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Моделирование радиочастотного тракта (SLRF)

Проектирование систем связи (SLCM)

Цифровая обработка сигналов на ПЛИС (SLDF)

Курс рассматривает аспекты цифровой обработки сигналов (ЦОС) с точки зрения реализации алгоритмов на ПЛИС. Особое внимание уделяется «стоимости» реализации (по отношению как к используемым ресурсам, так и к производительности) разнообразных алгоритмов и техник ЦОС.

Переход от LTE к 5G с помощью MATLAB (ML5G)

Данный однодневный курс дает обзор отличий протоколов физического уровня, которые имеются между 5G от LTE, и новых возможностей, которые предоставляет стандарт 5G. Участники узнают, как, используя MATLAB и 5G Toolbox, генерировать эталонные сигналы 5G NR, а также как создавать и исполнять сквозную физическую модель 5G NR.

Генерация C/C++ кода из алгоритмов MATLAB (MLEM)

Основы работы с генератором кода (SLTG)

Курс дает практические базовые навыки для разработки и тестирования приложений для встраиваемых устройств.

Интеграция С/С++ кода в SIMULINK (SLEX)

Генерация C/C++ кода для встраиваемых систем (SLEC)

Создание программных компонентов для архитектуры AUTOSAR (SLAS)

Курс посвящен AUTOSAR-совместимому моделированию и генерации кода с помощью пакета поддержки кодогенератора Simulink для AUTOSAR. В контексте модельно-ориентированного проектирования рассматривается разработка программного обеспечения методами «сверху- вниз» и «снизу-вверх». Курс предназначен для разработчиков ПО в автомобильной отрасли и системных инженеров, использующих Embedded Coder для автоматической генерации C/C++ кода.

Генерация HDL описания для ПЛИС (SLHL)

Курс дает практические навыки генерации и верификации HDL-кода из моделей Simulink.

Автоматическая генерация кода для ZYNQ (SLZQ)

Практический курс нацелен на изучение процесса разработки и конфигурирования моделей в среде Simulink и развертывания их на платформе Xilinx® Zynq®-7000. Курс рассчитан на пользователей Simulink, которые планируют генерировать, проверять достоверность и развертывать C/C++ код встраиваемых систем и HDL-код с использованием Embedded Coder и HDL Coder. В курсе используется отладочная плата ZedBoard™.

Разработка и прототипирование систем связи с SDR на базе ZYNQ (SLZR)

Практический курс нацелен на моделирование беспроводных систем связи на основе программно-определяемого радио в MATLAB и Simulink на базе Zynq-based SDR.

Управление встраиваемым LINUX на ZYNQ (SLZL)

Курс позволит слушателям освоить создание и настройку встраиваемой Linux®-системы для пользовательского таргета Zynq.

Генерация кода для классических программных компонентов AUTOSAR (SLAS-M)

В этом двухдневном курсе обсуждается создание моделей, совместимых с AUTOSAR и генерация кода с использованием AUTOSAR Blockset. Процессы для нисходящих и восходящих этапов разработки программного обеспечения обсуждаются в общем контексте модельно-ориентированного проектирования.

Обработка изображений в MATLAB (MLIP)

Курс дает практический опыт по анализу изображений с помощью языка MATLAB.

Разработка систем компьютерного зрения в MATLAB (MLCV)

Курс дает и развивает практические навыки по решению основных задач компьютерного зрения.

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Разработка автономных транспортных средств в MATLAB (MLAD)

Курс дает практический опыт по разработке и верификации алгоритмов для автономных транспортных средств и систем содействия водителю (ADAS).

Организация командной разработки (SLMB)

Верификация и валидация на уровне моделей (SLVV)

Статический анализ C/C++ кода для встраиваемых систем (PSBF)

В этом курсе обсуждается использование Polyspace Bug Finder для обнаружения алгоритмических дефектов, улучшения метрик качества программного обеспечения и обеспечения надежности конечного продукта. Этот практический курс предназначен для инженеров, разрабатывающих программное обеспечение или модели для встраиваемых систем.

Доказательство отсутствия RUN-TIME ошибок во встраиваемом С/С++ коде (PSCC)

Обучение инструментам LDRA (LDRA)

Курс направлен на предоставление участникам полного понимания передовых методологий тестирования, а также требований и ограничений, связанных с разработкой приложений для соответствия отраслевым стандартам, таким как DO-178C и DO-278 в авионике, ISO 26262 в автомобилестроении, IEC 61508 в области промышленной безопасности и IEC 62304 в медицинских устройствах.

Проектирование систем в dBricks (DBBE)

Практический курс предназначен для инженеров аэрокосмической отрасли для введения в проектирование систем в dBricks. Ключевыми темами этого курса являются знакомство с возможностями функциональных модулей системы, поддерживаемыми процессами проектирования систем, принципами создания цифровых моделей систем.

Построение оптимальной системы в среде dBricks (DBOP)

Курс дает навыки создания цифровых моделей системы в dBricks. Вы узнаете о возможностях проектирования новой системы начиная с идеи, способах эффективного описания ранее спроектированной системы, подходах к описанию моделей систем для эффективного их применения в процессе жизненного цикла системы, основных преимуществах и недостатках каждого варианта.

Проектирование кабельных сетей с применением dBricks (DBCN)

Курс даёт практические навыки проектирования кабельных сетей объекта (самолета) и кабельных сетей стендов/тренажеров.

System Composer для архитектурного моделирования (SLSC)

Безопасность в машиностроении (ТР ТС010/2011)

Курс предназначен для инженеров-проектировщиков АСУ ТП, которые сталкиваются с требованиями по надежности станков, конвейеров, машин и оборудования, указанными в регламенте таможенного союза ТР ТС 010/2011 “О безопасности машин и оборудования” (аналог EU/2006/42).

Надежность систем управления

Курс предназначен для инженеров АСУ ТП, которые сталкиваются с требованиями по надежности и функциональной безопасности.

Функциональная безопасность в автомобилестроении (ГОСТ Р ИСО 26262)

Курс предназначен для инженеров-разработчиков автомобильных систем и электроники, которые сталкиваются с требованиями по надежности указанными в стандарте ГОСТ Р ИСО 26262.

Функциональная безопасность общеиндустриальная (ГОСТ Р МЭК 61508)

Курс предназначен для инженеров-разработчиков электронных систем управления, которые сталкиваются с требованиями по надежности указанными в стандарте ГОСТ Р МЭК 61508.

МЭК 61850: Информационная шина процесса цифровой подстанции

В настоящее время цифровая трансформация – основной вектор инновационного развития электроэнергетики. Одним из приоритетных направлений является технология цифровой подстанции, где весь информационный обмен вторичных систем подстанции (РЗА, ПА, ССПИ, АИИС КУЭ, РАС, ОМП и др.) осуществляется по протоколам стандарта МЭК 61850. Для того, чтобы в деталях понимать суть нового подхода, мы предлагаем низкоуровневый взгляд на технологическую цепочку работы цифровых протоколов Sampled Values (SV) и GOOSE.

System Composer для архитектурного моделирования (SLSC)

Разработка 3D сцен с помощью RoadRunner (RRBE)

Этот однодневный курс дает практический опыт разработки 3D сцен для моделирования и тестирования систем автономного вождения. Вы узнаете, как создавать дорожные сети и наносить на полотно элементы разметки, ставить дорожные знаки и светофоры, растительность, здания и другие 3D объекты.

Генерация кода для классических программных компонентов AUTOSAR (SLAS-M)

Моделирование аккумуляторных батарей и алгоритмов их управления (SLBM)

В этом двухдневном курсе вы узнаете как моделировать аккумуляторные батареи и алгоритмы их управления.

Переход от LTE к 5G с помощью MATLAB (ML5G)

Усовершенствуйте свои навыки с курсами ЦИТМ Экспонента

Почему стоит учиться у нас?

Как зарегистрироваться на тренинги?

Отправьте запрос с сайта exponenta.ru/training

Позвоните нам

7 (495) 009-65-85 доб. 3

Продукты

Купить MATLAB
Simulink
Сопровождение проектов
Строим стенд главного конструктора

Контакты

Интерактивные онлайн-курсы MATLAB

на английском языке

FREE

MATLAB Onramp

Способы представления информации, использование базовых функций, основы работы с данными и др.

Изучать

FREE

Simulink Onramp

Способы работы с графической средой Simulink,базовые функций,основные алгоритмы.

Изучать

FREE

Deep Learning Onramp

Методы машинного обучения для разработки систем распознавания изображений,основы построения, модификации и обучения нейронных сетей.

Изучать

FREE

Stateflow Onramp

Основы создания, редактирования и моделирования конечных автоматов в Stateflow.

Изучать

FREE

Machine Learning Onramp

Основы практических методов машинного обучения для задач классификации.

Изучать

FREE

Control Design Onramp with Simulink

Получение информации об объектах, входах и выходах системы управления, линеаризация с помощью Model Linearizer, управление и настройка ПИД-регулятора, проект: «управление роботизированной ногой».

Изучать

FREE

Reinforcement Learning Onramp

В курсе: что такое обучением с подкреплением, компоненты модели обучения с подкреплением, определение интерфейса среды, определение испытуемой системы(агента), обучение агента.

Изучать

FREE

Image Processing Onramp

Теория обработки изображений, работа с изображениями в MATLAB, сегментация, методы предварительной и постобработки изображений, классификация изображений.

Изучать

FREE

Signal Processing Onramp

В курсе: процесс спектрального анализа в MATLAB: импорт, предобработка сигналов, визуализация спектра мощности, сравнение сигналов, работа с приложением Signal Analyzer.

Изучать

FREE

Simscape Onramp

Двухчасовой вводный курс для изучения основ моделирования физических систем в Simscape.

Изучать

FREE

Circuit Optimization Onramp

Изучите основы моделирования электрических схем в Simscape: моделирование схемы источника питания, включая защиту от сбоев, моделирование схем, содержащих операционные усилители и другое.

Изучать

FREE

Optimization Onramp

Изучите основы решения задач оптимизации в MATLAB с использованием проблемно-ориентированного подхода: создание задач оптимизации, определение переменных оптимизации и другое.

Изучать

MATLAB for Data Processing and Visualization

Рассматривается: импорт данных, их предварительная обработка, поиск и анализ групп, построение графиков и поверхностей, работа с типами данных MATLAB.

Изучать

Solving Ordinary Differential Equations with MATLAB

Решение обычных диффур в среде MATLAB, подробно рассматривается семейство решателей MATLAB ODE для поиска численных решений ОДУ.

Изучать

Introduction to Statistical Methods in MATLAB

Введение в статистику в MATLAB: применение методов математической статистики для подготовки и обработки больших объемов данных, и их графического представления.

Изучать

Deep Learning with MATLAB

Теория и практика построения глубоких нейронных сетей с реальными данными изображений и последовательностей.

Изучать

Introduction to Symbolic Math with MATLAB

Введение в символьную математику.

Изучать

MATLAB Programming Techniques

Преобразование типов данных, анализ структуры кода, нахождение ошибок и несоответствий, верификация;

Изучать

Machine Learning with MATLAB

Алгоритмы поиска структур в последовательностях объектов, классификационные модели, машины опорных векторов,построение регрессионных моделей и создание нейронных сетей.

Изучать

Image Processing with MATLAB

Предварительная обработка изображений, цветовая сегментация, обнаружение и анализ текстуры, улучшение сегментации, поиск и анализ объектов, обнаружение краев и форм объектов, и т.д.

Изучать

MATLAB for Financial Applications

Данные с временными зависимостями, статистический анализ, работа с потерянными данными, интерполяция, индексирование, стратегическое планирование, риски.

Изучать

Solving Nonlinear Equations with MATLAB

Решение нелинейных дифференциальных уравнений в среде MATLAB при помощи различных алгоритмов поиска корней, и основы параллельных вычислений в пакете Optimization Toolbox.

Изучать

MATLAB Fundamentals

Анализ и визуализация данных с помощью векторов и матриц, работа с выборками и логическими элементами, автоматизация вычислительных процессов.

Изучать

Introduction to Linear Algebra in MATLAB

Введение в основы линейной алгебры в MATLAB, работа с векторами, матрицами, системами уравнений, базовые возможности пакета символьных вычислений Symbolic Math Toolbox.

Изучать

Для прохождения онлайн-курсов перейдите по ссылке и зайдите в личный кабинет, используя учетную запись MathWorks.

Продукты

Купить MATLAB
Simulink
Сопровождение проектов
Строим стенд главного конструктора

Контакты

5 лучших онлайн-курсов MATLAB в 2022 году

В наше время у MATLAB большой спрос на рынке. Здесь мы перечислили лучшие онлайн-курсы MATLAB, и это правильное место для выбора лучшего курса. Концепция MATLAB, о программировании Simulink, как разрабатывать программы с использованием MATLAB, основы MATLAB, как взаимодействовать с вычислительной операционной системой, как создавать мобильные приложения, рекомендательные системы, методы, используемые в MATLAB, фильтрация электронной почты, приложения для компьютерного программирования, категоризация, макеты и т. д., все эти понятия рассматриваются в этих курсах. В мире мы видим много онлайн-курсов MATLAB. Из всех курсов наша экспертная группа выбрала 5 лучших онлайн-курсов MATLAB, которые перечислены ниже.

1. Введение в программирование с помощью MATLAB от Вандербильта University-Coursera

Акош Ледечи и Майк Фицпатрик — профессора Университета Вандербильта. В этом курсе оба научат вас, как разрабатывать программы с использованием MATLAB. Этот курс создан Университетом Вандербильта. Для изучения этого курса не нужно никаких предварительных знаний. Этот курс будет более полезным для инженеров. MATLAB является одним из языков программирования, используя этот язык, вы можете писать программы небольшого размера. Вы также можете использовать разные языки программирования в MATLAB. Изучив этот курс, вы станете экспертом в MATLAB. Этот курс займет девять недель.

Ключевые моменты:

На первой и второй неделе вы узнаете о страницах курса, а также о среде MATLAB и пользовательских интерфейсах. Здесь вы узнаете о семантике и синтаксисе. А так же узнаете, как строить графики в MATLAB.
На третьей и четвертой неделе Вам расскажут о матрицах и операциях MATLAB, а также о функциях MATLAB. Здесь вы узнаете, как извлечь, определить и объединить матрицы.
На пятой неделе Вы узнаете, как набор инструментов используется в программах MATLAB. Здесь Вы узнаете о полиморфизме.
На шестой и седьмой неделе Вам расскажут о операторах if, а также о циклах в MATLAB. Вы узнаете, как использовать логические операторы и операторы отношений.
На восьмой неделе вы узнаете, сколько типов данных используется в MATLAB.
На девятой неделе они научат вас, как вводить файлы, а также о том, как выводить файлы.

Рейтинг: 4.8 из 5

Перейти на курс — Нажмите тут.

2. Стать хорошим программистом Matlab за 30 дней — Udemy

Хоссейн Тоотончи — инструктор по Udemy. С прошлых пяти лет он начал бизнес. Он также является основателем Coursovie Training Inc. в этом учебном центре, где вы будете обучаться с высококачественным контентом. Он также будет преподавать на инженерных курсах, а также на основах техники, предоставляя видео. Он также даст руководство для людей, которые хотят начать свой собственный бизнес. Обучалось 16К + учеников. На этом курсе он расскажет о том, как стать хорошим программистом MATLAB в течение 30 дней. Если вы знаете базовые знания компьютера, этот курс очень прост в освоении. 11К + студенты записались на этот курс. Вы также узнаете, как делать математику в Matlab. Он также научит вас в MATLAB, как выполнять тригонометрические функции, а также о сложных числах. Курс имеет 5 загружаемых ресурсов, 4 статьи, 7,5 часов видео по запросу, а также имеет пожизненный доступ.

Ключевые моменты:

Изучив этот курс, вы узнаете, как писать свои собственные программы MATLAB.
Он научит вас, как создавать технические проекты, а также о инженерных проектах.
В конце курса вы узнаете, как использовать все навыки программирования в MATLAB.
Хоссейн также научит вас, как строить диаграммы и графики в MATLAB.
Вы узнаете в MATLAB, как использовать матрицы, а также узнаете об условиях и циклах, которые используются в MATLAB.

Рейтинг: 4.3 из 5

Перейти на курс — Нажмите тут.

3. Мастер MATLAB через управляемое решение проблем — Udemy

Тим Бучалка и Академия программирования Learn Mike X Cohen являются создателями этого курса для Udemy. Майк — невролог, а также адъюнкт-профессор в университете Радбауд в Нидерландах. У него также есть активная исследовательская лаборатория. Он имеет 17-летний опыт преподавания обработки сигналов, программ, дизайна экспериментов и т.д. В этой академии вы будете тренироваться со всеми лучшими специалистами. Они будут учить Вас новым языкам, а также о фреймворкам. В этом курсе вы узнаете, как решать проблемы с помощью MATLAB. Они также научат вас, как стать экспертом в программировании на MATLAB. На этот курс записалось более 1000 студентов. Вы также узнаете о научных вычислениях и т.д. Курс имеет пожизненный доступ, 8 загружаемых ресурсов, 38 часов видео по запросу, а также имеет 5 статей.

Ключевые моменты:

В этом курсе вы узнаете о продвинутых программах MATLAB, а также о том, как развивать продвинутые навыки программирования.
Используя правила синтаксиса, Вас научат вас, как решать проблемы в MATLAB.
Вы также узнаете, как создавать приложения в режиме реального времени при помощи MATLAB.
Курс также научит Вас разложению матриц, нелинейному и линейному подгонке моделей и т.д.
Вы также узнаете об анимации данных для рисования 2D и 3D диаграмм в MATLAB.

Рейтинг: 4.6 из 5

Перейти на курс — Нажмите тут.

4. Изучайте MATLAB и Simulink программирование — Udemy

Джордан Кристман — инструктор по Udemy, а также профессор встроенных систем. Он получил степень бакалавра в области электроники и вычислительной техники в Университете Дейтона. Джордан также окончил UD со степенью магистра в области электротехники. Он является экспертом в области цифровой электроники, VHDL-проектирования, проектирования аппаратных систем и полевого программируемого массива гейтов. Он также расскажет о том, как взаимодействовать с вычислительной операционной системой, как создавать мобильные приложения, приложения для компьютерного программирования, макеты и т.д. В этом курсе он расскажет вам о MATLAB, а также о программировании Simulink. Вы также узнаете об основах программ MATLAB, а также об увеличении ваших способностей к сокращению чисел с помощью Simulink. На данный курс было зарегистрировано свыше 3000 студентов со всего мира. Для изучения этого курса не нужно никаких предварительных знаний. Вы также узнаете, как создавать свои собственные проекты. Он имеет 21 загружаемых ресурсов, 5 статей, 6,5 часов видео по запросу, а также имеет пожизненный доступ.

Ключевые моменты:

Вы также узнаете о командах MATLAB, а также о том, как их использовать.
Изучив этот курс, вы узнаете, как создавать свои собственные модели Simulink, а также как имитировать их.
Джордан также расскажет вам об условных выражениях, а также о циклах программирования.
Вы также узнаете о возможностях Simulink, а также о матричных командах. Здесь вы узнаете, как создавать сценарии и как запускать эти сценарии в MATLAB.
Инструкторы также расскажут вам о векторной арифметике, арифметике матриц, и вы узнаете, как получить доступ к отдельным элементам и т.д.

Рейтинг: 4.2 из 5

Перейти на курс — Нажмите тут.

5. Полное руководство по MATLAB: переход от новичка к профессионалу — Udemy

Нуман Азам — профессор MATLAB, а также инструктор по Udemy. Он расскажет о том, как MATLAB используется в повседневной жизни. Он также расскажет о программировании на MATLAB, анализе данных и т.д. С помощью MATLAB расскажет о том, какие методы используются в машинном обучении, такие как классификация текста, системы рекомендаций, фильтрация электронной почты и т. д. В этом курсе, который он собирается преподавать полная концепция MATLAB. Вы также узнаете о проблемах и проектах, делая больше практики. На этот курс записались 3000+ студентов. Чтобы выучить этот курс, не нужно никаких предварительных знаний и опыта. MATLAB — один из самых фундаментальных языков программирования. В этом курсе вы также узнаете о некоторых других языках программирования, таких как Java, C ++ и C. Он также объяснит вам выполнение операций с MATLAB, а также о том, как импортировать данные в MATLAB. Он имеет 16 загружаемых ресурсов, 14 статей, 9,5 часов видео по запросу, а также имеет пожизненный доступ.

Ключевые моменты:

Изучив этот курс, вы узнаете, как решать проблемы, используя MATLAB различными способами.
Курс научит вас, как решать уравнения, а также с помощью различных методов манипулировать матрицами и математическими операциями.
Изучив этот курс, вы узнаете, как написать собственный код, а также о том, как проводить анализ данных.
Вы узнаете, используя различные навыки программирования, как перевести собственную логику и сложные задачи в код MATLAB.

Рейтинг: 4.2 из 5

Перейти на курс — Нажмите тут.

Выводы:

MATLAB — это один из высокотехнологичных языков программирования, разработанный Mathworks. Выше мы показали вам некоторые из лучших онлайн-курсов. Если вы хотите узнать больше о MATLAB, вы можете выбрать любой из перечисленных выше курсов. После прохождения курса они также предоставят вам сертификат с вашими именами. Вы также можете добавить этот сертификат в свое резюме, чтобы получить больше веса. Если вы считаете, что эта статья более полезна для вас, вы можете поделиться ею со своими друзьями, а также в социальных сетях. Для любых сомнений или запросов по этой статье вы можете сделать запрос в поле для комментариев.

Основы MATLAB — MATLAB и Simulink

Посмотреть расписание и записаться

Этот трехдневный курс представляет собой всестороннее введение в среду технических вычислений MATLAB ^®. Предварительный опыт программирования или знание MATLAB не предполагается. На протяжении всего курса изучаются темы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования.

Темы включают:

Работа с пользовательским интерфейсом MATLAB
Ввод команд и создание переменных
Анализ векторов и матриц
Визуализация векторных и матричных данных
Работа с файлами данных
Работа с типами данных
Автоматизация команд с помощью скриптов
Написание программ с ветвлениями и циклами
Функции записи

День 1 из 3

Работа с пользовательским интерфейсом MATLAB

Цель: Ознакомиться с основными функциями интегрированной среды проектирования MATLAB и ее пользовательскими интерфейсами. Получите обзор тем курса.

Чтение данных из файлов
Сохранение и загрузка переменных
Данные графика
Настройка графиков
Экспорт графики для использования в других приложениях

Переменные и команды

Цель: Ввод команд MATLAB с упором на создание переменных, доступ к данным в переменных и управление ими, а также создание базовых визуализаций. Собирайте команды MATLAB в сценарии для простоты воспроизведения и экспериментов.

Ввод команд
Создание числовых и символьных переменных
Создание и комментирование графиков
Получение помощи
Создание и запуск живых сценариев

Анализ и визуализация с помощью векторов

Цель: Выполнение математических и статистических расчетов с векторами. Используйте синтаксис MATLAB для выполнения вычислений над целыми наборами данных с помощью одной команды. Организуйте сценарии в логические разделы для разработки, обслуживания и публикации.

Выполнение расчетов с векторами
Доступ и изменение значений в векторах
Форматирование и обмен сценариями live

День 2 из 3

Анализ и визуализация с помощью матриц

Цель: Использование матриц как математических объектов или наборов (векторных) данных. Поймите, как правильно использовать синтаксис MATLAB, чтобы различать эти приложения.

Создание матриц и управление ими
Выполнение расчетов с матрицами
Расчет статистики с матричными данными
Визуализация матричных данных

Таблицы данных

Цель: Импорт данных в виде таблицы MATLAB. Работа с данными, хранящимися в виде таблицы.

Хранение данных в виде таблицы
Работа со столами
Извлечение данных из таблиц
Изменение таблиц

Выбор условных данных

Цель: Извлечение и анализ подмножеств данных, удовлетворяющих заданным критериям.

Логические операции и переменные
Нахождение и подсчет
Логическая индексация

Систематизация данных

Цель: Организация данных таблицы для анализа. Представьте данные с помощью соответствующих собственных типов данных MATLAB.

Объединение таблиц данных
Метаданные таблицы
Даты и продолжительность
Дискретные категории

День 3 из 3

Анализ данных

Цель: Выполнение типичных задач анализа данных в MATLAB, включая импорт данных из файлов, предварительную обработку данных, подгонку модели к данным и создание пользовательской визуализации модель.

Импорт из электронных таблиц и текстовых файлов с разделителями
Работа с отсутствующими данными
Функции построения графиков
Настройка графиков

Повышение уровня автоматизации с помощью программных конструкций

Цель: Создание гибкого кода, который может взаимодействовать с пользователем, принимать решения и адаптироваться к различным ситуациям.

Конструкции программирования
Взаимодействие с пользователем
Ответвление решения
Петли

Повышение уровня автоматизации с помощью функций

Цель: Повышение уровня автоматизации за счет инкапсуляции модульных задач в виде определяемых пользователем функций. Поймите, как MATLAB разрешает ссылки на файлы и переменные. Используйте инструменты разработки MATLAB для поиска и исправления ошибок в коде.

Создание функций
Функции вызова
Установка пути MATLAB
Отладка
Использование точек останова
Создание и использование структур

Посмотреть расписание и зарегистрироваться

Выберите сеть Сайт

Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и посмотреть местные события и предложения. На основе ваше местоположение, мы рекомендуем вам выбрать: .

Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:

Европа

Обратитесь в местный офис

онлайн-курсов обучения MATLAB | LinkedIn Learning, ранее Lynda.com

LinkedIn и третьи стороны используют необходимые и необязательные файлы cookie для предоставления, защиты, анализа и улучшения наших Сервисов, а также для показа вам релевантной рекламы (включая профессиональные объявления и объявления о вакансиях ) в LinkedIn и за его пределами. . Узнайте больше в нашей Политике в отношении файлов cookie.

Выберите «Принять», чтобы дать согласие, или «Отклонить», чтобы отказаться от необязательных файлов cookie для этого использования. Вы можете обновить свой выбор в любое время в настройках.

Перейти к основному содержанию

Лучший матч
Количество просмотров
Новейшие
Новичок (30)
Средний (73)
Курс (2)
Видео (71)
< 10 минут (71)
1 – 2 часа (1)
3+ часа (1)
МАТЛАБ (73)

Все темы

Пройдите обучение по MATLAB на lynda. com и освойте язык программирования, который выбирают ученые и инженеры, выполняющие статистический анализ. Эти курсы помогут вам изучить основной синтаксис MATLAB, расширить MATLAB дополнительными библиотеками и наборами инструментов и начать погружение в большие данные.

Изучение MATLAB
Курс
306 329 зрителей
Основное обучение MATLAB 2018
Курс
60 676 зрителей

1ч 13м
3ч 15м
1м
3 м
7м
4 м
1м
5 м
3 м
2 м
1м
4 м
10 м
4 м
50 с
5 м
5м
2 м
2м
2 м

Присоединяйся сейчас

10 лучших курсов по MATLAB в 2022 году — Class Central

В этой статье я выбрал лучшие бесплатные и платные онлайн-курсы для изучения MATLAB на основе курсов MATLAB из каталога Class Central. Большинство курсов являются бесплатными или бесплатными для аудита, а четыре курса предоставляются MathWorks, создателем MATLAB. Есть отличные курсы даже для начинающих, но есть также варианты для более продвинутых пользователей и для конкретных областей, таких как медицина, биология и инженерия.

Вот мой лучший выбор. Нажмите на один из них, чтобы перейти к подробностям курса:

Курс	Рабочая нагрузка	Коротко
1. Введение в программирование с помощью MATLAB (Вандербильт)	27–36 часов	Лучше всего подходит для начинающих программистов, ориентированных на STEM
2. Исследовательский анализ данных с помощью MATLAB (MathWorks)	20 часов	Лучше всего подходит для людей, ориентированных на науку о данных
3. Количественные методы в биологии (Гарвард)	30–50 часов	Лучше всего подходит для людей, ориентированных на медицину или биологию
4. Основы MATLAB (MathWorks)	16–28 часов	Лучше всего подходит для общего программирования MATLAB
5. Численные методы для инженеров (HKUST)	42 часа	Лучший для инженеров
6. MATLAB Onramp (MathWorks)	2 часа	Лучший краткий вводный курс по MATLAB
7. Основы MATLAB (MathWorks)	17 часов	Лучше всего подходит для тех, у кого есть опыт работы с MATLAB
8. Введение в программирование MATLAB (MIT)	1–2 часа	Старый, но золотой курс MATLAB
9. Изучение MATLAB (Обучение через LinkedIn)	1–2 часа	Лучший курс LinkedIn Learning
10. Освойте MATLAB с помощью управляемого решения задач (Udemy)	38 часов	Лучше всего подходит для изучения всех тонкостей MATLAB

Что такое MATLAB?

MATLAB — это среда программирования научных вычислений для разработки алгоритмов, анализа данных, визуализации и числовых вычислений. Он используется среди инженеров, ученых и академиков, поскольку позволяет аналитикам эффективно работать с большими объемами данных.

Структура языка позволяет писать мощные, но простые программы и решать сложные задачи. Часто сценарии MATLAB состоят всего из нескольких строк, в то время как другие высокоэффективные языки программирования, такие как C++ или Java, могут занимать несколько страниц кода, поэтому MATLAB входит в число 20 самых популярных языков программирования в мире, по данным Индекс TIOBE. Кроме того, Glassdoor заявляет, что инженеры MATLAB в среднем зарабатывают 111 тысяч долларов в год.

Best Courses Guides Methodology

Я построил этот рейтинг, следуя проверенной методологии, которая использовалась в предыдущих руководствах по лучшим курсам (вы можете найти их все здесь). Это включает в себя трехэтапный процесс:

Исследование: Я начал с использования базы данных Class Central с более чем 80 000 онлайн-курсов и 170 000 отзывов. Затем я сделал предварительную выборку из 100+ курсов MATLAB по рейтингу, отзывам и закладкам.
Оценить: Я прочитал обзоры на Class Central, Reddit и поставщиках курсов, чтобы понять, что другие учащиеся думают о каждом курсе, и соединил это с моим собственным опытом учащегося.
Выберите: Хорошо сделанные курсы были выбраны, если они содержали ценный и увлекательный контент, и они должны соответствовать набору критериев и ранжироваться соответственно: полный учебный план, цена продажи, дата выпуска, рейтинги и зачисление.

Статистика рейтинга курсов

Вот некоторые сводные статистические данные о рейтинге:

Вместе курсы в этом рейтинге составляют 553 145 зачислений.
Курсы составляют около 274 отзывов в Class Central.
Большинство курсов предназначены для начинающих.
4 курса в этом списке созданы MathWorks, компанией, стоящей за самой MATLAB.
Около 2,3 тыс. человек следят за темой MATLAB на Class Central.

Давайте без лишних слов пройдемся по лучшим вариантам.

Мой выбор № 1 среди лучших курсов по MATLAB — это «Введение в программирование с помощью MATLAB » Университета Вандербильта.

Этот бесплатный курс для аудита предназначен для инженеров или ученых, практически не имеющих опыта программирования, которые хотят начать программировать в MATLAB для учебы или работы. К концу курса у вас будет глубокое и всестороннее понимание MATLAB и программирования.

Студенты, проходящие курс, получат онлайн-лицензию MATLAB бесплатно на время курса.

Чему вы научитесь

Курс начинается со знакомства со средой и пользовательским интерфейсом MATLAB, где вы узнаете, как использовать MATLAB в качестве сложного калькулятора и как создавать графики.

Затем вы научитесь работать с основной единицей MATLAB — матрицей. Мы решаем задачи, манипулируя матрицами, и операторы — это основное средство, с помощью которого мы ими манипулируем. Вы узнаете, как определять матрицы, извлекать части, комбинировать их для формирования новых матриц и знакомиться с тем, как операторы работают в MATLAB. После этого вы узнаете, как создавать и использовать функции, чтобы разбивать проблемы на более мелкие, более управляемые и повторно используемые части.

Следующий раздел курса посвящен множеству встроенных функций MATLAB. Например, вы узнаете о полиморфизме, генераторе случайных чисел MATLAB, о том, как вводить данные и печатать их в командном окне, строить графики в окне рисунков и использовать отладчик MATLAB.

Затем вы узнаете об управлении потоком программы с помощью выборок и циклов, включающих операторы if, for-loop и while-loop.

MATLAB имеет 15 основных типов данных, и вы будете изучать их в этом разделе курса. Курс описывает десять типов чисел и способы преобразования одного типа в другой. Вы узнаете гораздо больше о строках, о том, как создавать разнородные наборы данных с помощью структур и ячеек, а также о хранении моментов времени и продолжительности времени.

В заключительной части курса вы познакомитесь с наиболее важными методами MATLAB для чтения и записи файлов, таких как файлы MAT, файлы Excel, текстовые файлы и двоичные файлы, а также с тем, как перемещаться по папкам с помощью команд MATLAB.

Как вы будете учиться

Курс длится 9 недель, каждая неделя занимает 3–4 часа обучения. Вы узнаете в основном из видеолекций и работы над заданиями по программированию и викторинами, которые проверят ваши знания о MATLAB.

Если вы платите за сертификат, у вас также будет доступ к оцениваемым задачам, которые будут засчитываться в ваш сертификат.

Учреждение	Университет Вандербильта
Провайдер	Курсера
Инструкторы	Акос Ледеци, Майкл Фитцпатрик и Роберт Тайрас
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	Всего 27–36 часов
Регистрация	438К
Рейтинг	4,8/5,0 (16 тыс. )
Сертификат	Платный

Интересные факты

У курса 58,9 тыс. закладок и 207 отзывов на Class Central.
Это № 2 в теме MATLAB Class Central.
Это часть специализации MATLAB Программирование для инженеров и ученых.

Если вы заинтересованы в этом курсе, вы можете найти дополнительную информацию о курсе и о том, как записаться здесь.

Мой второй выбор лучшего курса по MATLAB — Исследовательский анализ данных с MATLAB от MathWorks.

В этом бесплатном курсе по аудиту вы разовьете практические навыки изучения данных с помощью MATLAB, которые сможете применять в своей повседневной работе. К концу вы будете оснащены навыками программирования MATLAB, необходимыми для импорта, визуализации, выполнения стандартного статистического анализа ваших данных и обмена интерактивными документами для передачи ваших результатов другим.

Для прохождения этого курса не требуется опыта программирования. Но вы должны иметь некоторые знания в области базовой статистики (например, гистограммы, средние значения, стандартное отклонение, подгонка кривой, интерполяция).

Студенты, проходящие курс, получат лицензию MATLAB Online бесплатно на время курса.

Чему вы научитесь

Курс начинается с введения в науку о данных. Вы узнаете, как подойти к задаче изучения данных и как сформулировать вопросы, на которые вы можете ответить с помощью анализа данных, а также как использовать интерактивные документы, называемые Live Scripts, для изучения подготовленного анализа и получения информации из реального набора данных.

Во втором модуле вы узнаете, как представляются данные и как их импортировать в MATLAB. Преобразование большого количества данных в форму, которую можно использовать для анализа, является распространенной проблемой во многих приложениях. Следовательно, вы будете использовать инструменты, необходимые для быстрого переноса ваших файлов в MATLAB, при создании кода, который вы сможете использовать для повторения процесса в будущем.

Когда вы доберетесь до третьего модуля, вы отфильтруете свои данные в подмножество, которое хотите проанализировать, а затем визуализируете его, чтобы понять, как вы могли бы ответить на свои вопросы и получить новое понимание. Помимо построения стандартных графиков, вы также будете создавать карты с данными, наложенными на географические границы, а также другие визуализации, дающие практическую информацию.

Теперь, когда вы отфильтровали и визуализировали данные, вы готовы перейти к захватывающей части — статистическому анализу! В четвертом модуле вы будете думать не только об электронных таблицах, но и анализировать свои данные, научившись повторять операции с различными группами данных. Эти задачи являются основой для изучения и экспериментирования с вашими данными.

Наконец, в пятом модуле вы соберете все вместе, чтобы рассказать историю ваших данных. Сегодня мир науки о данных — это гораздо больше, чем обработка кода и чисел. Вы воплотите в жизнь свой анализ данных с помощью Live Scripts, которые помогут вам в анализе и позволят применить тот же мыслительный процесс к другим аналогичным наборам данных.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 5 недель, каждая неделя занимает 4 часа обучения. Вы будете учиться в первую очередь, просматривая лекционные видеоролики, читая статьи курса, делясь мыслями и идеями в обсуждениях, выполняя неоцениваемые практические тесты и упражнения по программированию MATLAB, а также участвуя в форумах Coursera.

Если вы платите за сертификат, у вас также будет доступ к еженедельным викторинам и оцениваемым упражнениям по программированию. Кроме того, у вас будет финальное оцениваемое коллегами задание, в котором вы будете анализировать набор данных о погоде для страховой компании и делиться своими проницательными выводами с другими учащимися.

Учреждение	MathWorks
Провайдер	Курсера
Инструкторы	Майкл Рирдон, Крис Лапьер, Эрин Бирн, Адам Филион, Хизер Горр, Никола Трика, Мария Гавилан-Альфонсо и Брэндон Армстронг
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	Всего 20 часов
Регистрация	33К
Рейтинг	4,8/5,0 (730)
Сертификат	Платный

Интересные факты

У вас будет доступ к MATLAB онлайн и MATLAB Grader.
Курс имеет 3,1 тыс. закладок и 37 отзывов на Class Central.
Это № 1 в теме MATLAB Class Central и в списке лучших онлайн-курсов Class Central за все время
Этот курс является первым курсом «Практическая наука о данных» со специализацией MATLAB, а следующим курсом будет «Обработка данных и разработка признаков» с MATLAB.

Количественные методы в биологии предназначен для всех, кто ищет введение в MATLAB, будь то студенты-медики, которым MATLAB нужен для работы, или программисты, интересующиеся медициной.

Этот бесплатный для аудита 10-недельный курс с ограниченным доступом предоставляет начинающим изучать основы программирования MATLAB. Он также подходит для опытных программистов, он научит вас основам MATLAB, не замедляя вводных понятий, которые вы уже знаете.

Чтобы пройти этот курс, вам потребуются некоторые знания по вводной алгебре.

Студенты, проходящие курс, получат лицензию MATLAB Online бесплатно на время курса.

Чему вы научитесь

Вы начнете курс с введения в программирование MATLAB. Вы узнаете, когда следует применять вычислительный подход к решению задач, а также писать, читать и объяснять строку кода MATLAB.

Далее вы познакомитесь с массивами, которые используются для хранения наборов связанных данных. Вы узнаете, как создавать многомерные массивы для хранения или извлечения данных. На самом деле именно так изображения и отображаются — в виде рядов отдельных пикселей. С помощью массивов вы можете выполнять анализ изображений, широко используемый в медицинской и клеточной биологии, например, управлять контрастом или кадрировать изображения.

Циклы позволяют вам контролировать, какие операции вы хотите повторить. Вы узнаете, как и когда использовать цикл (в том числе когда вкладывать циклы в циклы), область видимости переменных, операторы if для дальнейшего управления потоком кода и как выйти из цикла.

Затем вы перейдете к функциям и сценариям, которые помогут вам собрать код для будущего повторного использования. Вы научитесь писать собственные функции и сценарии, чтобы их можно было вызывать из любого места без необходимости переписывать их заново.

Наконец, курс охватывает анализ данных — область работы с реальными данными и их понимания. Вы изучите множество статистических методов, таких как суммирование данных, визуализация данных с помощью графиков и гистограмм, а также обработка пропущенных значений.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 10 недель, каждая неделя занимает 3–5 часов. Вы узнаете, просматривая лекционные видеоролики, читая материалы курса, участвуя в дискуссионном форуме, выполняя практические упражнения и финальный проект.

Если вы платите за курс, у вас будет доступ к оцениваемым задачам, которые будут учитываться при выдаче сертификата.

Учреждение	Гарвардский университет
Провайдер	edX
Инструктор	Майкл Спрингер
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	Всего 30–50 часов
Регистрация	43К
Сертификат	Платный

Интересные факты

Курс имеет 392 закладки на Class Central.
Доктор Майкл Спрингер — профессор Гарвардской медицинской школы, где в его лаборатории изучается, как эволюция формирует и ограничивает то, как организмы реагируют на окружающую среду.

MATLAB Essentials от MathWorks призван предоставить вам основные навыки программирования MATLAB, необходимые для обработки, анализа и визуализации данных.

В этом курсе с 4 неделями ограниченного доступа вы ответите на каверзные вопросы из реальной жизни, такие как «Как сила землетрясения влияет на силу цунами?» и «Как далеко проплывает синий кит каждый день?’.

К концу курса вы будете готовы анализировать свои собственные наборы данных и удивлять коллег облаками слов, географическими графиками, анимацией и многим другим. Кроме того, у вас будут навыки, необходимые для подготовки к экзамену MathWorks Certified MATLAB Associate, который выделит вас на рынке труда.

Для прохождения этого курса предварительных условий не требуется.

Студенты, проходящие курс, получат лицензию MATLAB Online бесплатно на время курса.

Чему вы научитесь

Первые шаги вы начнете с числовых данных и векторов, которые являются строительными блоками большинства анализов в MATLAB. Затем вы изучите числовые и нечисловые табличные данные. Таблицы — распространенный формат хранения информации, и вы научитесь работать с ними, в том числе с двумерными таблицами.

Далее вы узнаете о исследовательском анализе данных, где вы вооружитесь инструментами, необходимыми для импорта различных данных, их анализа и визуализации результатов. Вы научитесь создавать впечатляющие визуализации для 2D-, 3D-, географических, текстовых и временных данных и делиться своей работой с коллегами.

Но что, если вы хотите повторить тот же анализ с другим набором данных или запустить часть кода на основе условия? Для этого вы будете использовать условные операторы и циклы! Вы изучите эти концепции программирования, а также поймете важность повторного использования кода.

Наконец, вы закончите курс, погрузившись в дизайн приложения, где вы создадите настоящее приложение MATLAB для настройки того, как пользователи взаимодействуют с данными отслеживания синих китов.

How You’ll Learn

Этот курс длится 4 недели, по оценкам, еженедельно тратится 4–7 часов обучения. Вы будете учиться, просматривая лекционные видеоролики, и практиковать свои недавно приобретенные навыки с помощью заданий с автоматической оценкой, практических тестов, интерактивных чтений и проектов.

Учреждение	MathWorks
Провайдер	edX
Инструктор	Брайан Бюхель, Тугче Касикчи, Прагья Лахотия, Брайан Нейсуондер, Меган Томпсон и Никола Трика
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	Всего 16–28 часов
Регистрация	7К
Сертификат	Платный

Интересные факты

У курса 467 закладок на Class Central.
MathWorks является ведущим разработчиком программного обеспечения для математических вычислений и этого курса.
Согласно некоторым отзывам о Class Central, вы можете рассчитывать на получение помощи относительно быстро, поскольку наставники активны и помогают учащимся решать их проблемы.

Если вы изучаете MATLAB для решения математических уравнений, этот курс с бесплатным аудитом специально разработан для вас.

Численные методы для инженеров охватывает основы научных вычислений MATLAB, которые должен знать инженер. Вы познакомитесь с основными алгоритмами поиска корней, матричной алгебры, интегрирования и интерполяции, обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных, решая их с помощью MATLAB.

Чтобы пройти этот курс, вам необходимо знать основы матричной алгебры, дифференциальных уравнений и векторного исчисления, а также предварительно изучить язык программирования.

Студенты, проходящие курс, получат лицензию MATLAB Online бесплатно на время курса.

Чему вы научитесь

Курс начинается с основ научных вычислений, таких как представление чисел на компьютере и глубокое погружение в написание основных числовых программ в MATLAB. Затем вы узнаете об алгоритмах поиска корней, когда не можете найти аналитическое решение. Вы изучите стандартные методы анализа производительности и используете MATLAB для поиска корней и решения задачи с граничными значениями ОДУ.

После этого вы изучите числовую матричную алгебру, чтобы решить систему линейных уравнений и выполнить подсчет операций для определения скорости алгоритма. Кроме того, вы узнаете, как вычислять собственные значения и собственные векторы и как решать систему нелинейных уравнений, что будет полезно при решении уравнений в частных производных.

Квадратура – это численное вычисление определенных интегралов, а интерполяция – это нахождение значений функции между двумя известными значениями. Итак, сначала вы изучите некоторые стандартные методы квадратур и как использовать MATLAB для вычисления определенных интегралов. Затем вы узнаете о линейной и кубической сплайн-интерполяции, для которой в MATLAB есть функция.

Многие математические модели в технике используют дифференциальные уравнения. На пятой неделе вы изучите основные методы интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений, включая широко используемые методы Рунге-Кутты, как для решения начальных задач, так и для двухточечных краевых задач. Вы будете использовать мощную функцию MATLAB ode45.m для решения ОДУ.

Наконец, на шестой и последней неделе вы будете решать уравнения в частных производных. Вы примените свои знания матричной алгебры для решения больших систем линейных уравнений, а затем закончите изучением итерационных методов и основных теоретических представлений об устойчивости.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 6 недель и включает 42 часа материала. Вы узнаете, сочетая короткие лекции, практические задачи и практические программы.

Для платных учащихся вы будете завершать каждую неделю контрольным тестом и проектом по программированию, чтобы проверить свое понимание материала.

Учреждение	Гонконгский университет науки и технологий
Провайдер	Курсера
Инструктор	Джеффри Р. Часнов
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	Всего 42 часа
Регистрация	11К
Рейтинг	4,9/5,0 (173)
Сертификат	Оплачено

Интересные факты

У курса 690 закладок и 21 отзыв на Class Central.
Этот курс № 3 в теме MATLAB Class Central.
Джеффри Р. Часнов — профессор математики Гонконгского университета науки и технологии, автор многочисленных исследовательских статей по турбулентности жидкости и математической биологии.

MATLAB Onramp охватывает основы MATLAB менее чем за 2 часа! Это вводное руководство научит вас часто используемым функциям и рабочему процессу в MATLAB, а также покажет вам некоторые реальные приложения MATLAB.

Отличительной особенностью этого курса является то, что вы будете взаимодействовать с веб-версией MATLAB в учебной среде, установка не требуется!

Этот курс находится в свободном доступе для всех, у кого есть учетная запись MATLAB . Никаких предварительных знаний о MATLAB не требуется.

Чему вы научитесь

Курс начинается со знакомства с некоторыми фундаментальными командами MATLAB, такими как переменные, встроенные функции и константы. Вы также познакомитесь с рабочим столом и редактором MATLAB, чтобы узнать, как писать, сохранять и отлаживать программы MATLAB. Затем вы познакомитесь с векторами и матрицами, которые содержат несколько элементов, научитесь изменять их и манипулировать ими, а также вызывать функции.

Двигаясь дальше, вы сосредоточитесь на импорте и визуализации данных и, наконец, предложите несколько практических проектов, в которых вы сможете использовать полученные навыки. В заключительном проекте курса вы будете использовать MATLAB для анализа света, записанного звездой, чтобы определить, движется ли она к Земле или от нее.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 2 часа. Вы научитесь, просматривая лекционные видеоролики и занимаясь программированием в веб-среде MATLAB, выполняя задачи и проекты.

Учреждение	MathWorks
Провайдер	Академия MATLAB
Инструктор	Рене Бах
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	Всего 2 часа
Сертификат	Платный

Интересные факты

Академия MATLAB предлагает множество интерактивных онлайн-курсов и учебных пособий по глубокому обучению, машинному обучению и многим другим.
Рене Бах — разработчик онлайн-курсов в MathWorks, изучавшая информатику в Технологическом институте Джорджии. Она создает учебный контент, ориентированный на использование MATLAB для обработки сигналов и искусственного интеллекта.

MATLAB Fundamentals является преемником предыдущего курса. Здесь вы погрузитесь глубже и изучите основные концепции и функции MATLAB для анализа данных, визуализации, моделирования и программирования.

Как и в предыдущем курсе, вы будете взаимодействовать с веб-версией MATLAB в своей учебной среде, установка не требуется!

Этот курс находится в свободном доступе для всех, у кого есть учетная запись MATLAB . Чтобы пройти этот курс, вы должны были пройти предыдущий курс или иметь некоторый опыт работы с MATLAB.

Чему вы научитесь

Курс начинается с пошагового ознакомления со средой рабочего стола MATLAB. Как только вы это сделаете, вы начнете использовать MATLAB для реализации стандартного рабочего процесса анализа MATLAB.

Первая процедура — импорт данных из различных источников. Затем вы захотите обработать данные и выполнить расчеты. К счастью, массивы — это удобные структуры данных, в которых можно хранить связанные данные. Вы узнаете, как создавать, обрабатывать и получать доступ к данным из массивов с помощью математических и статистических операций. Теперь вы можете делать осмысленные визуализации ваших данных. Наконец, вы узнаете, как отображать данные в 2D- и 3D-графиках, чтобы помочь вашей визуализации.

Другой способ работы с данными — через таблицы. Вы узнаете, как работать с данными, хранящимися в виде таблиц, например, упорядочивать данные, заботиться о специализированных типах данных и выполнять предварительную обработку данных. Эти задачи помогут вам выполнять повседневные задачи анализа данных в MATLAB, такие как сглаживание данных и подгонка полиномов.

В заключительной части курса вы будете писать свои программы MATLAB для автоматизации и облегчения вашей работы. Вы создадите гибкий код, который сможет взаимодействовать с пользователем, принимать решения и адаптироваться к различным ситуациям. Вы также поместите код в определяемые пользователем функции, чтобы упростить повторное использование и автоматизацию задач. Наконец, вы узнаете, как устранять неполадки и отлаживать свой код.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 17 часов. Вы научитесь, просматривая лекционные видеоролики и занимаясь программированием в веб-среде MATLAB, выполняя задания. Кроме того, есть два обзорных проекта, которые помогут связать и укрепить то, что вы узнали на протяжении всего курса.

Учреждение	MathWorks
Провайдер	Академия MATLAB
Инструктор	Эрин Бирн
Уровень	Промежуточный уровень
Рабочая нагрузка	Всего 17 часов
Сертификат	Платный

Интересные факты

Эрин Бирн — разработчик учебных курсов в MathWorks. Она разрабатывает учебные материалы MATLAB для основных навыков программирования, вычислительной математики и рабочих процессов для анализа данных, машинного обучения и обработки изображений.
Курс также доступен в формате классной комнаты.

Введение в программирование на MATLAB от MIT — это старый, но все еще ценный курс по MATLAB. Он предназначен для помощи студентам в изучении основ программирования в целом и MATLAB в частности.

К концу этого бесплатного курса вы будете знать достаточно о программировании MATLAB, чтобы у вас не возникло проблем с углубленным изучением MATLAB и других языков программирования самостоятельно.

Для прохождения этого курса не требуется предварительный опыт программирования.

Чему вы научитесь

Курс начинается со знакомства с интерфейсом MATLAB и назначением MATLAB. Затем вы научитесь с легкостью использовать командную строку. Вы раскроете важные концепции программирования, такие как переменные, массивы, условные операторы, циклы и функции. Вы будете применять эти концепции к данным, импортированным из файлов, и со временем научитесь строить графики и визуализировать данные.

После этого вы узнаете о сценариях, которые позволяют повторно использовать код для нескольких задач. Наконец, курс заканчивается отладкой, о которой должен знать каждый программист.

Как вы будете учиться

Этот курс длится 1–2 часа. Вы узнаете, просматривая лекционные видеоролики, читая статьи курса и работая над проектами.

Учреждение	Массачусетский технологический институт
Провайдер	MIT OpenCourseWare
Инструктор	Йосси Фарджун
Уровень	Новичок
Рабочая нагрузка	1–2 часа
Сертификат	Нет

Интересные факты

Курс имеет 19 закладок на Class Central.
Йосси Фарджун — прикладной математик и программист, обладающий большим опытом моделирования, численного моделирования и оптимизации, в настоящее время работает специалистом по вычислительной биологии в Платформе генотипирования в Институте Броуда.

В этом коротком 10-дневном бесплатном ознакомительном курсе вы изучите MATLAB с нуля. Вы будете использовать инструменты MATLAB для создания программ, моделирующих ваши собственные данные и гипотезы.

Для прохождения этого курса не требуется опыта программирования.

Чему вы научитесь

Курс начинается с знакомства с интерфейсом MATLAB. Затем вы перейдете к основному синтаксису MATLAB, где узнаете, как создавать переменные, массивы ячеек и скрипты. Вы также узнаете, как работать с матрицами и управлять потоком.

Вы также немного попрограммируете, создав свою функцию, импортировав данные из CSV-файла и отладив неработающий код. Кроме того, вы увидите, как визуализировать данные, создавая 2D- или 3D-графики и добавляя аннотации и изображения. Наконец, вы взглянете на Simulink, инструмент блок-диаграммы MATLAB.

Как вы будете учиться

Этот курс рассчитан на 1–2 часа материала. Вы будете учиться в первую очередь, просматривая лекционные видеоролики и выполняя предоставленные файлы упражнений.

Провайдер	Обучение LinkedIn
Инструктор	Стивен Мозер
Уровень	От начального до среднего
Рабочая нагрузка	Всего 1–2 часа
Регистрация	301К
Лайки	24К
Сертификат	Платный

Интересные факты

Стивен Мозер, доктор философии, опытный педагог, инженер и производитель контента. Он работает с авторами над созданием курсов в сегменте технологий, недавно получив докторскую степень в области электротехники и электроники в Кентском университете.

Если у вас есть некоторый опыт работы с MATLAB, но вы хотите улучшить свои навыки программирования MATLAB, то курс Master MATLAB с помощью управляемого решения задач для вас!

Вы получите опыт работы с реальными приложениями, включая обработку сигналов, разложение матриц, спектральный анализ, подбор линейных и нелинейных моделей и статистику. Вы также будете выполнять проекты по науке о данных в MATLAB.

Чтобы получить максимальную отдачу от этого курса, вы должны иметь некоторое базовое представление о MATLAB или языке программирования.

Чему вы научитесь

Курс начинается с обзора основ MATLAB, таких как циклы, функции, ввод-вывод и т. д. Затем вы будете практиковать основы, работая над небольшими проектами, такими как перевод формулы, такие как сигмовидная функция и формула Эйлера, в код MATLAB. Вы также узнаете об описательной статистике, такой как дисперсия и стандартное отклонение.

Теперь, когда вы хорошо усвоили основы, вы перейдете к более средним и продвинутым темам курса. Например, вы узнаете, как красиво строить 2D- и 3D-графики и анимировать их, а также научитесь сегментировать изображения и временные ряды. Вы также узнаете, как создать графический интерфейс пользователя для ввода значений и экспериментов с ним.

Затем вы познакомитесь с исчислением и дифференциальными уравнениями в MATLAB, а также с очисткой и анализом одномерных и многомерных наборов данных временных рядов, где вы будете использовать спектральный (Фурье) и частотно-временной анализ для извлечения скрытых сведений из данных.

Затем курс охватывает линейную алгебру, включая собственное разложение, ортогонализацию и анализ главных компонент. Вы создадите фрактальные временные ряды и изображения, прежде чем закончить обсуждением непараметрической статистики и подбора нелинейной модели.

Как вы будете учиться

Этот курс рассчитан на 38 часов материала. Вы будете учиться в первую очередь, просматривая лекционные видеоролики, выполняя упражнения по программированию курса и участвуя в форумах вопросов и ответов. И если вам интересно, Майк X Коэн (инструктор) активен и отвечает там на вопросы.

Организация	Академия обучения программированию Тима Бучалки
Провайдер	Удеми
Инструктор	Майк Икс Коэн
Уровень	Промежуточный уровень
Рабочая нагрузка	Всего 38 часов
Регистрация	20К
Рейтинг	4,7 / 5,0 (3,5 тыс.)
Сертификат	Платный

Интересные факты

Майк Икс Коэн — нейробиолог и доцент Университета Радбауд в Нидерландах.