-
Тип ступеня: Сертифікат "MATLAB та Simulink"
Сертифікат "Статистика та аналіз даних" -
Підсумковий іспит: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
-
Час занять: Повна зайнятістьЗ понеділка по п'ятницю з 8:30 до 15:35 (у святкові дні з 8:30 до 17:10)
-
Мова викладання: Німецька
-
Тривалість: 8 Тижні
Математичне моделювання за допомогою MATLAB та Simulink
Основи MATLAB (приблизно 2 дні)
Інтерфейс користувача MATLAB
Читання даних з файлу
Змінні, масиви, оператори, базові функції
Графічне представлення даних
Налаштування діаграм
Експорт графіки
Змінні та команди (приблизно 2 дні)
Реляційні та логічні оператори
Множини, множини з 2D тілами (поліфігури)
Проведення математичних та статистичних обчислень з векторами
Графіка в статистиці
Аналіз та візуалізація (приблизно 1 день)
Створення та модифікація матриць
Математичні операції з матрицями
Графічне представлення матричних даних
Матричні додатки: Відображення, обертання, лінійні системи рівнянь, метод найменших квадратів
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Обробка даних (приблизно 1 день)
Типи даних: Структурні масиви, масиви комірок, рядкові vs. char, категоріальні, дата-час та багато інших
Створення та організація табличних даних
Умовний відбір даних
Імпорт/експорт за допомогою Matlab: структури папок, дані .mat, табличні дані, безперервні тексти
Програмування в MATLAB (близько 3 днів)
Керуючі структури: цикли, if-else, виключення
Функції
Об'єктно-орієнтоване програмування
Проектування додатків
Моделювання в MATLAB (близько 5 днів)
Чисельне інтегрування та диференціювання
Основи моделювання звичайних диференціальних рівнянь, опції Matlab ODE та розв'язувача
Технологія моделювання в Matlab: вхідні параметри, інтерполяція даних, імітаційні дослідження
Управління моделюванням: функції подій (перетин нуля), вихідні функції
Приклади застосування, наприклад, моделювання електродвигуна, моделювання ракети
Simulink (приблизно 4 дні)
Основи Simulink: Діаграми, функції, сигнали та диференціальні рівняння
Функції, підсистеми та бібліотеки
Імпорт/експорт, таблиці пошуку, управління
Перетин нуля, автоматизація задач моделювання (доступ до Matlab)
Приклади застосування, наприклад, моделювання трансмісії літака
Робота над проектом (приблизно 2 дні)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Статистика та аналіз даних
Основи статистики (близько 6 днів)
Основи теорії вимірювання (генеральна сукупність, вибірка, типи вибірок, вимірювання, рівні шкали)
Одновимірна описова статистика (частотні розподіли, центральні міри, міри дисперсії, стандартизація, гістограми, стовпчикові діаграми, кругові діаграми, лінійні діаграми, блок-діаграми)
Двовимірна описова статистика (міри кореляції, коефіцієнти кореляції, перехресні таблиці, діаграми розсіювання, згруповані гістограми)
Основи індуктивної вивідної статистики (розподіли ймовірностей, нормальний розподіл, вибірковий розподіл середнього, тест на значущість, перевірка нульової гіпотези, рівень значущості, розмір ефекту, оцінка параметрів, довірчі інтервали, гістограми помилок, аналіз потужності, розмір вибірки)
Підготовка даних та очищення даних за допомогою відповідного програмного забезпечення
Описовий аналіз
Візуалізація статистичних результатів
Аналіз та інтерпретація статистичних результатів за допомогою штучного інтелекту
Методи для порівняння двох груп (приблизно 5 днів)
z-тест, t-тест для однієї вибірки
t-тест для незалежних і пов'язаних вибірок
Претест-посттестові дизайни з двома групами
допоміжні тести значущості (тест Андерсона-Дарлінга, тест Райана-Джойнера, тест Левен, тест Бонетта, тест значущості для кореляцій)
Непараметричні методи (критерій Вілкоксона, критерій знаків, критерій Манна-Уітні)
Аналіз непередбачуваності (біноміальний тест, точний тест Фішера, тест хі-квадрат, перехресні таблиці, міри асоціації)
Інтерпретація результатів тестування
Інтерпретація результатів за допомогою штучного інтелекту
Основи регресійного аналізу (близько 2 днів)
Лінійна регресія
Інтерпретація моделей
Інтерпретація моделей за допомогою штучного інтелекту
Кореляційний аналіз
Методи порівняння середніх значень декількох груп (приблизно 3 дні)
Однофакторний та двофакторний дисперсійний аналіз (ANOVA)
Постфактум аналіз
Інтерпретація групових відмінностей
Багатофакторний дисперсійний аналіз (загальна лінійна модель)
Фіксовані, випадкові, перехресні та вкладені фактори
Методи множинних порівнянь (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Аналіз взаємодії
Аналіз потужності для дисперсійного аналізу
Вступ до планування експерименту (ПЕ) (приблизно 1 день)
Повні та частково факторні експериментальні плани
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Можливі зміни, зміст курсу регулярно оновлюється.
Після закінчення цього курсу ви матимете необхідні спеціальні знання та знатимете специфічну термінологію математичного моделювання за допомогою MATLAB та Simulink. Ви опануєте програмні засоби MATLAB та мову програмування MATLAB. Ви також будете знайомі з моделюванням числових систем за допомогою програмного забезпечення Simulink.
Ви також зрозумієте основи статистики, зможете обробляти та оцінювати дані, а також представляти, пояснювати та інтерпретувати статистичний аналіз даних і результати за допомогою графіків.
Курс орієнтований на студентів математичних, природничих та інженерних спеціальностей.
Ви вивчите стандартні математичні програми для інженерії та науки з використанням MATLAB та Simulink. Фахівці зі знанням моделювання даних затребувані в багатьох галузях промисловості і можуть працювати, наприклад, у дослідженнях погоди та клімату, моделюванні енергоспоживання, розробці алгоритмів керування літальними апаратами або розробці функцій в автомобільній галузі.
Ваш змістовний сертифікат дає детальне уявлення про отриману кваліфікацію та покращує ваші кар'єрні перспективи.
Дидактична концепція
Ваші викладачі мають високу професійну та дидактичну кваліфікацію і навчатимуть вас від першого до останнього дня (без системи самонавчання).
Ви будете навчатися в ефективних малих групах. Курси зазвичай складаються з 6-25 учасників. Загальні заняття доповнюються численними практичними вправами з усіх модулів курсу. Практичний етап є важливою частиною курсу, оскільки саме в цей час ви опрацьовуєте вивчене, набуваєте впевненості та рутинності в його застосуванні. Заключний розділ курсу передбачає виконання проекту, кейс-стаді або підсумковий іспит.
Віртуальний клас alfaview®
BildungszentrumЗаняття проходять з використанням сучасної відеотехнології alfaview® - або з комфорту вашого власного будинку, або в нашому приміщенні за адресою . Весь курс може бачити один одного віч-на-віч через alfaview®, спілкуватися один з одним в якості голосу, синхронізованого по губах, і працювати над спільними проектами. Звичайно, ви також можете бачитись і спілкуватись зі своїми тренерами наживо в будь-який час, і протягом усього курсу викладачі навчатимуть вас у режимі реального часу. Уроки не є електронним навчанням, а справжнім живим викладанням віч-на-віч за допомогою відеотехнологій.
alfatraining Agentur für Arbeit Навчальні курси субсидуються та сертифікуються відповідно до положення про затвердження AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinЯкщо ви подаєте заявку на або , всі витрати на курс, як правило, покриває організація, яка його фінансує.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Фінансування також можливе через (ESF), (DRV) або регіональні програми фінансування. Berufsförderungsdienst Як військовослужбовець строкової служби, ви можете відвідувати курси підвищення кваліфікації через (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компанії також можуть підвищити кваліфікацію своїх працівників за допомогою програми фінансування від .