Programación de MATLAB

Un curso de 3 días que le guía por las principales pantallas y ventanas de MATLAB, entre otros temas:

• cómo usar MATLAB como calculadora y graficar curvas básicas
• cómo crear sus propias funciones y scripts personalizados

Este curso de cuatro días ofrece los fundamentos del procesamiento de imágenes utilizando Matlab. Aprenderá a modificar y mejorar imágenes, e incluso a extraer patrones de las mismas. También descubrirá cómo crear filtros 2D y aplicarlos a las imágenes.

Ejemplos y ejercicios ilustran el uso de las funciones adecuadas de Matlab y del Image Processing Toolbox en todo el proceso de análisis.

Este curso de tres días ofrece una introducción integral al entorno de computación técnica de MATLAB. Está diseñado para usuarios principiantes y para aquellos que buscan repasar conocimientos. No se asume experiencia previa en programación ni conocimientos de MATLAB. A lo largo del curso se exploran temas clave como el análisis de datos, la visualización, el modelado y la programación. Los temas incluyen:

• Trabajo con la interfaz de usuario de MATLAB
• Ingreso de comandos y creación de variables
• Análisis de vectores y matrices
• Visualización de datos vectoriales y matriciales
• Trabajo con archivos de datos
• Manejo de tipos de datos
• Automatización de comandos mediante scripts
• Desarrollo de programas con lógica y control de flujo
• Creación de funciones

En esta formación en vivo y con instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar la etiquetación de datos
• Trabajar con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrenar datos utilizando múltiples GPU, la nube o clústeres

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Parte de conferencia, parte discusión, ejercicios y una intensa práctica hands-on

En la primera parte de esta capacitación, abordamos los fundamentos de MATLAB y su función tanto como lenguaje de programación como plataforma. Esta discusión incluye una introducción a la sintaxis de MATLAB, arreglos y matrices, visualización de datos, desarrollo de scripts y principios de programación orientada a objetos.

En la segunda parte, demostramos cómo utilizar MATLAB para la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Para ofrecer a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y la potencia de MATLAB, establecemos comparaciones entre su uso y el de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C++ y Visual Basic.

En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenderán a optimizar su trabajo automatizando el procesamiento de datos y la generación de informes.

A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica los conceptos aprendidos mediante ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al finalizar la capacitación, los participantes tendrán un dominio completo de las capacidades de MATLAB y estarán en capacidad de emplearlo para resolver problemas reales de ciencia de datos, así como para optimizar sus procesos mediante la automatización.

Se realizarán evaluaciones durante todo el curso para medir el progreso.

Formato del curso

• El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, como discusiones de casos, revisión de código de ejemplo e implementación práctica.

Nota

• Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra preestablecidas. Si tiene requisitos específicos, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores o ingenieros de nivel principiante que desean aprender a utilizar la simulación numérica para resolver problemas dinámicos mediante Matlab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del análisis dinámico.
• Utilizar Matlab para obtener soluciones analíticas y numéricas.
• Derivar ecuaciones de movimiento empleando diferentes enfoques.

MATLAB integra cómputo, visualización y programación en un entorno fácil de usar. Ofrece Financial Toolbox, que incluye las funcionalidades necesarias para realizar análisis matemático y estadístico de datos financieros, y mostrar los resultados con gráficos de calidad para presentaciones.

Esta capacitación, impartida por un instructor, ofrece una introducción a MATLAB aplicado a las finanzas. Profundizamos en el análisis de datos, la visualización, el modelado y la programación mediante ejercicios prácticos y abundante práctica en laboratorio.

Al finalizar esta capacitación, los participantes tendrán un conocimiento sólido de las potentes funciones incluidas en Financial Toolbox de MATLAB y habrán adquirido la práctica necesaria para aplicarlas de inmediato en la resolución de problemas del mundo real.

Público objetivo

• Profesionales financieros con experiencia previa en MATLAB

Formato del curso

• Combinación de clases magistrales, discusiones y práctica intensiva

Este curso ofrece una introducción exhaustiva al entorno de computación técnica de MATLAB, además de presentar su aplicación en el ámbito financiero. Está dirigido a usuarios principiantes y a aquellos que buscan una revisión de conceptos. No se requiere experiencia previa en programación ni conocimientos sobre MATLAB. A lo largo del curso se exploran temas clave como el análisis de datos, la visualización, la modelización y la programación. Entre los temas tratados se incluyen:

• Uso de la interfaz de usuario de MATLAB
• Ingreso de comandos y creación de variables
• Análisis de vectores y matrices
• Visualización de datos vectoriales y matriciales
• Trabajo con archivos de datos
• Manejo de tipos de datos
• Automatización de comandos mediante scripts
• Desarrollo de programas con lógica y control de flujo
• Creación de funciones
• Uso de Financial Toolbox para análisis cuantitativo

La Programación Orientada a Objetos con MATLAB para Geofísica consiste en aplicar las características de POO de MATLAB para crear código estructurado, reutilizable y fácil de mantener, destinado al análisis y modelado de datos geofísicos.

Este entrenamiento, impartido por un instructor en vivo (en línea o presencial), está dirigido a usuarios principiantes de MATLAB en el campo de la geofísica que deseen aprender a diseñar e implementar soluciones orientadas a objetos para aplicaciones geofísicas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la programación orientada a objetos en MATLAB.
• Crear y trabajar con clases, propiedades y métodos para el manejo de datos geofísicos.
• Aplicar técnicas de POO para estructurar flujos de trabajo de modelado y análisis geofísico.
• Mejorar la reutilización, escalabilidad y claridad del código en proyectos de geociencias.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

MATLAB es un entorno de cálculo numérico y lenguaje de programación desarrollado por MathWorks.

El análisis predictivo es el proceso de utilizar análisis de datos para realizar predicciones sobre el futuro. Este proceso emplea datos junto con técnicas de minería de datos, estadística y aprendizaje automático para crear un modelo predictivo que permita pronosticar eventos futuros.

En esta capacitación en vivo impartida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra, con el fin de predecir eventos futuros basados en la información disponible.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
• Utilizar el modelado predictivo para identificar riesgos y oportunidades
• Desarrollar modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
• Aprovechar datos provenientes de dispositivos y sistemas empresariales para reducir desperdicios, ahorrar tiempo o disminuir costos

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos en el dominio

Formato del curso

• Combinación de sesiones expositivas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva de mano

Este curso está diseñado para enseñar los fundamentos del Lenguaje de Modelado de Sistemas (SysML), su aplicación mediante el software MagicDraw/Cameo, técnicas básicas de simulación en MBSE y las mejores prácticas en este campo. Además, la formación proporciona a los profesionales una comprensión del contexto detrás de la simulación arquitectónica, una introducción al complemento Simulation Toolkit, la simulación de diversos tipos de diagramas y la manera de vincular simulaciones de diagramas para automatizar la arquitectura.​

Este curso está diseñado para quienes buscan una alternativa al paquete comercial MATLAB. La capacitación de tres días ofrece información completa sobre el uso del entorno Octave y la realización de análisis de datos y cálculos de ingeniería con este paquete. Está dirigido tanto a principiantes como a usuarios que ya conocen el programa y desean sistematizar sus conocimientos y mejorar sus habilidades. No es necesario tener experiencia previa en otros lenguajes de programación, aunque esto facilitará significativamente el proceso de aprendizaje. El curso mostrará cómo utilizar el programa mediante numerosos ejemplos prácticos.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a usuarios de Matlab que deseen explorar o realizar una transición hacia Python para el análisis de datos y la visualización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar un entorno de desarrollo en Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y Python.
• Utilizar Python para obtener información valiosa a partir de diversos conjuntos de datos.
• Convertir aplicaciones existentes de Matlab a Python.
• Integrar aplicaciones de Matlab y Python.

Simulink es un entorno de programación gráfica para modelar, simular y analizar sistemas dinámicos multidominio.