Onlineschulung

Die Onlineschulungsoptionen von MathWorks bieten eine hervorragende Methode, um das Wissen aufzubauen, das für eine effizientere und effektivere Nutzung von MATLAB und Simulink notwendig ist, ohne dass dabei Reisekosten entstehen. Zur Teilnahme benötigen Sie einen Internetzugang und müssen noch ein paar andere Voraussetzungen.

Eine Onlineschulung bietet unter anderem diese Vorteile:  

  • Keine Reise erforderlich
  • Kennenlernen von Funktionen und Workflows, die als Best Practices gelten
  • Praktische Erfahrung
  • Ständig aktualisierter Inhalt mit den neuesten Produktfunktionen

Wählen Sie aus zwei Arten von Onlineschulungen.

Von Dozenten geleitet

An diesen interaktiven Live-Onlinekursen können Sie von überall dort teilnehmen, wo Ihnen ein Internetzugang zur Verfügung steht. Von Dozenten geleitete Onlineschulungen verwenden den gleichen umfassenden Lehrplan wie Schulungen vor Ort. Es sind Einführungs-, Spezialisierungs- und fortgeschrittene Kurse verfügbar, die in verschiedenen Zeitzonen weltweit stattfinden. Für die Dauer der Schulung werden Kursmaterialien und eine für die Schulung notwendige temporäre Testversion der MATLAB- und Simulink-Produkte zur Verfügung gestellt.

Self-Paced Training

Bei einem Self-Paced Training ist das Lernen jederzeit an jedem Ort mit Internetzugang möglich. Sie erhalten 180 Tage lang unbegrenzten Zugriff und können so in Ihrem eigenen Tempo lernen. Self-Paced Training deckt den gleichen umfassenden Lehrplan wie Schulungen vor Ort ab. Der Inhalt des Kurses wird in kurzen Modulen zur Verfügung gestellt, so dass Sie die Kursinhalte hintereinander oder in zufälliger Reihenfolge bearbeiten können, je nach Ihren individuellen Vorlieben. Der Kurs kombiniert konzeptuelle, interaktive Unterrichtseinheiten mit Tests, damit Sie Ihr Verständnis der Konzepte überprüfen können. Sie können außerdem an Online-Diskussionsforen und Live-Chats mit den Dozenten teilnehmen.

Die folgenden Kurse werden über MATLAB Academy angeboten:

MATLAB Onramp (kostenlos)

Dieser Kurs ist gebührenfrei und gibt einen Überblick über die Programmiersprache MATLAB.

Der MATLAB ® Onramp Kurs gibt eine kurze Einführung in MATLAB. Lernen Sie interaktiv und in der für Sie passenden Zeit die Syntax sowie typische Workflows kennen. Verfügbare Kurssprachen: Englisch, Japanisch und Spanisch.

MATLAB Grundlagen

Diese umfassende Einführung in MATLAB lehrt Sie das Automatisieren von Datenanalyse, Visualisierung und Modellierung durch Programmierung.

Betrachten Sie im Voraus die Umgebung für das Selbststudium, in der Sie lernen, Daten in MATLAB zu importieren, zu analysieren und zu visualisieren, indem Sie Vorträge und Vorführungen ansehen und Übungen und Tests in Ihrem eigenen Tempo durchführen.

MATLAB Programmiertechniken

Lernen Sie laufzeit- und speichereffiziente, robuste, gut organisierte MATLAB-Programme zu schreiben. Sie verbessern die Nutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit Ihrer Programme und vereinfachen die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.

Betrachten Sie im Voraus die Umgebung für das Selbststudium, in der Sie lernen, effizienten und robusten Code zu programmieren, indem Sie Vorträge und Vorführungen ansehen und Übungen und Test in Ihrem eigenen Tempo durchführen.

MATLAB für die Datenverarbeitung und Visualisierung

Dieser Kurs behandelt zentrale Data-Analytics-Themen wie das Automatisieren von Import, Analyse und Visualisierung von Daten aus verschiedenen Quellen.

Betrachten Sie im Voraus die Umgebung für das Selbststudium, in der Sie lernen, MATLAB für die Datenverarbeitung und Visualisierung einzusetzen, indem Sie Lektionen und Vorführungen folgen und Übungen und Tests in Ihrem eigenen Tempo durchführen.

MATLAB für Finanzanwendungen

Sie schreiben MATLAB-Programme um Zeitreihenanalysen, Monte-Carlo-Simulationen und weitere finanzmathematische Aufgaben zu automatisieren. Für diese systematische Einführung benötigen Sie keine Programmiererfahrung oder Vorkenntnisse in MATLAB.

Gewinnen Sie einen Eindruck von den Konzepten, die Sie in diesem Kurs lernen.

Maschinelles Lernen mit MATLAB

Dieser Kurs stellt Methoden des unüberwachten Lernens zum Erkennen von Merkmalen in großen Datensätzen vor. Zudem werden Vorhersagemodelle mit Algorithmen des überwachten Lernens erstellt.

Vorschau neu Nutzen Sie die Vorschau auf diesen Kurs zum Selbststudium und erfahren Sie, wie Sie nicht überwachte und überwachte Lerntechniken einsetzen können, um Merkmale in großen Datensätzen zu entdecken bzw. um Vorhersagemodelle zu erstellen.

MATLAB Akademie

On-Demand Zugang zu MATLAB-Schulungen