Des cours de formation en statistique locaux, organisés par des instructeurs, démontrent, grâce à des discussions interactives et à des exercices pratiques, comment appliquer les principes statistiques à la résolution de problèmes réels La formation à la statistique est disponible sous forme de «formation en direct sur site» ou de «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Quebec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Quebec La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
Le formateur était très compétent et comprenait des domaines qui m'intéressaient.
Mohamed Salama
Formation: Data Mining & Machine Learning with R
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Michael le formateur est très compétent et compétent sur le sujet du Big Data et R. Il est très flexible et personnalise rapidement la formation en fonction des besoins des clients. Il est également très capable de résoudre des problèmes techniques et liés à un sujet en déplacement. Formation fantastique et professionnelle!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
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J'ai vraiment apprécié l'introduction de nouveaux paquets.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
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Le tuteur, M. Michael Yan, a très bien interagi avec le public, les instructions étaient claires. Le tuteur va également jusqu'à ajouter plus d'informations en fonction des demandes des étudiants pendant la formation.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
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Le sujet et le rythme étaient parfaits.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
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Le matériel couvert était intéressant et le formateur était compétent.
Neghat Khan
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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Bons rapports avec le public, explications / présentations bonnes et accessibles et il relie des trucs «techniques» à des exemples concrets qui facilitent la compréhension.
Ray Rusike
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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J'ai bénéficié de l'excellente connaissance du formateur, des exemples utiles.
Jonathan Harrison
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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Les sujets étaient pertinents pour mon rôle et je pourrai les utiliser immédiatement dans mon travail et dans le futur.
Rani Nandra
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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Il était très instructif et utile.
Pratheep Ravy
Formation: Predictive Modelling with R
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J'ai vraiment apprécié l'aide du formateur.
Urszula Kuza
Formation: Tableau Advanced
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J'ai des réponses à toutes mes questions.
Natalia Gladii
Formation: Data Analytics With R
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Beaucoup de problèmes qui peuvent être explorés après la formation
Klaudia Kłębek
Formation: Data Mining z wykorzystaniem R
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La formation était adaptable et personnalisée à nos besoins.
Dominique Soulie
Formation: Minitab for Statistical Data Analysis
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J'ai aimé les exercices car c'est le seul moyen d'apprendre par répétition.
David Rushe
Formation: Tableau Advanced
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Très adapté aux besoins.
Yashan Wang
Formation: Data Mining with R
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J'ai vraiment aimé travailler 1: 1 avec Gunner.
Bryant Ives
Formation: Introduction to R
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Un rappel très cohérent et systématique sur les modèles de prévision et les applications utiles.
Marco D'Alterio
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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J'ai apprécié la mise à jour des statistiques et l'utilisation d'un logiciel pour les exercices.
Rabeeah Shah
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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J'aime les exercices effectués.
Nour Assaf
Formation: Data Mining and Analysis
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L'exercice pratique et la capacité du formateur à expliquer des sujets complexes en termes simples.
youssef chamoun
Formation: Data Mining and Analysis
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J'ai appris beaucoup de techniques que je ne connaissais pas auparavant.
Alexandra Torok
Formation: Modelling and Forecasting for Government
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Les informations fournies étaient intéressantes et la meilleure partie était vers la fin lorsque nous avons reçu des données de Durex et que nous avons travaillé sur des données que nous connaissons et effectuons des opérations pour obtenir des résultats.
Jessica Chaar
Formation: Data Mining and Analysis
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J'ai surtout aimé le formateur en donnant des exemples réels.
Simon Hahn
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
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J'ai vraiment apprécié les grandes compétences du formateur.
Grzegorz Gorski
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
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J'ai vraiment apprécié les nombreuses sessions pratiques.
Jacek Pieczątka
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
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J'ai aimé les nouvelles connaissances sur l'apprentissage en machine profonde.
Josip Arneric
Formation: Neural Network in R
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Nous avons acquis des connaissances sur NN en général et ce qui était le plus intéressant pour moi, c’était les nouveaux types de NN qui sont populaires de nos jours.
Tea Poklepovic
Formation: Neural Network in R
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J'ai surtout apprécié les graphiques en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Formation: Neural Network in R
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ouverture, bonne ambiance, coopération avec l'enseignant
PAA
Formation: Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych
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Connaissance du conférencier
Bartosz Stefańczyk
Formation: Minitab dla Statystyków i Analityków
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J'ai vraiment bénéficié de la flexibilité du formateur.
Irina Ostapenko
Formation: Statistics Level 2
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Le style flexible et amical. Apprendre exactement ce qui était utile et pertinent pour moi.
Jenny Tickner
Formation: Advanced R
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J'ai apprécié les feuilles Excel fournies avec les exercices avec des exemples. Cela signifiait que si Tamil était empêché d’aider d’autres personnes, je pourrais continuer à jouer avec les parties suivantes.
Luke Pontin
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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Apprendre à utiliser Excel correctement.
Torin Mitchell
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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La manière dont le formateur a rendu les sujets complexes faciles à comprendre.
Adam Drewry
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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Instruction détaillée et complète donnée par un expert expérimenté et bien informé sur le sujet.
Justin Roche
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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Le tamoul est une personne très compétente et gentille, j'ai beaucoup appris de lui.
Aleksandra Szubert
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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J'ai aimé la première session. Très intensif et rapide.
Digital Jersey
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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J'ai surtout aimé la patience du tamoul.
Laszlo Maros
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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J'ai vraiment bénéficié des exemples concrets de la vie réelle.
Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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Répondu à toutes les demandes de sujets et a pris beaucoup de temps pour répondre.
HSH Nordbank AG
Formation: Prognosen mit R
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Les exercices gratuits
Sabine Stammberger
Formation: Prognosen mit R
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Beaucoup de connaissances - théoriques et pratiques.
Anna Alechno
Formation: Forecasting with R
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J'ai vraiment aimé ses connaissances et ses exemples pratiques.
Irina Tulgara
Formation: Forecasting with R
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Nos clients
Sous-catégories Statistiques
Plans de cours Statistiques
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
35 heures
This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
7 heures
This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at scientists who wish to learn and use the Design of Experiments (DoE) to understand the cause-and-effect relationship between multiple factors.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the advantages of designed experiments over other approaches.
- Understand the cause-and-effect relationships and interactions between factors.
- Learn the best practices and guidelines for conducting successful experimentation.
21 heures
This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at anyone who wishes to learn and master the fundamentals of econometric analysis and modeling.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn and understand the fundamentals of econometrics.
- Utilize Eviews and risk simulators.
21 heures
R is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
14 heures
Public Analystes, chercheurs, scientifiques, diplômés et étudiants, ainsi que tous ceux qui souhaitent apprendre à faciliter l’analyse statistique dans Microsoft Excel . Objectifs du cours Ce cours vous aidera à mieux vous familiariser avec Excel et les statistiques et, partant, à accroître l'efficacité et l'efficience de votre travail ou de vos recherches. Ce cours explique comment utiliser Analysis ToolPack dans Microsoft Excel , les fonctions statistiques et comment exécuter des procédures statistiques de base. Il expliquera ce que sont les limitations d' Excel et comment les surmonter.
42 heures
Data analytics is a crucial tool in business today. We will focus throughout on developing skills for practical hands on data analysis. The aim is to help delegates to give evidence-based answers to questions:
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
21 heures
il est estimé que les données non structurées représentent plus de 90 pour cent de toutes les données, une grande partie sous la forme de texte. Blog posts, tweets, les médias sociaux, et d’autres publications numériques ajoutent continuellement à ce corps croissant de données.
ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.
à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.
- partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension
14 heures
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux professionnels des ressources humaines et aux spécialistes du recrutement qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer les performances organisationnelles. Ce cours couvre les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques. Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 heures
Audience
Financial or market analysts, managers, accountants
Course Objectives
Facilitate and automate all kinds of financial analysis with Microsoft Excel
28 heures
R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans les applications financières allant des programmes de trading de base aux systèmes de gestion des risques.
Dans cette formation guidée par les instructeurs, les participants apprendront comment utiliser R pour développer des applications pratiques pour résoudre un certain nombre de problèmes liés à la finance spécifique.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Comprendre les fondements du langage de programmation R
Sélectionnez et utilisez des paquets et des techniques R pour organiser, visualiser et analyser les données financières à partir de différentes sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
Construire des applications qui résolvent les problèmes liés à l'allocation des actifs, à l'analyse des risques, au rendement des investissements et plus encore
Résoudre les problèmes, intégrer le déploiement et optimiser une application R
-
Développeurs
Les analystes
Quantité
-
Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes
-
Cette formation vise à fournir des solutions à certains des problèmes principaux rencontrés par les professionnels des finances. Toutefois, si vous avez un sujet, un outil ou une technique spécifique que vous souhaitez ajouter ou élaborer plus loin, veuillez nous contacter pour organiser.
21 heures
R est un langage de programmation et un environnement logiciel pour la comptabilité statistique. Avec R et Excel, les utilisateurs sont en mesure de mettre en œuvre les normes R Tidyverse et des fonctionnalités R plus puissantes pour améliorer l'analyse des données dans Excel.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux analystes de données qui souhaitent programmer en R pour Excel.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Réunir et déplacer les données entre Excel et R.
Utilisez les fonctionnalités R Tidyverse et R pour les solutions d'analyse de données dans Excel.
Mise à jour de leurs compétences en sciences de données en apprenant R.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 heures
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux professionnels des ressources humaines qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer les performances organisationnelles. Ce cours couvre les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques. Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 heures
Ce cours a été créé pour les personnes qui ont besoin de compétences en statistiques générales. Ce cours peut être adapté à un domaine d’expertise spécifique comme les études de marché, la biologie, la fabrication, la recherche dans le secteur public, etc.
28 heures
Cette formation couvre les statistiques avancées. Il explique la plupart des outils couramment utilisés en recherche, analyse et prévision. Il fournit de brèves explications sur la théorie sous-jacente aux formules. Ce cours ne concerne aucun domaine spécifique de la connaissance, mais peut être adapté si tous les délégués ont les mêmes antécédents et objectifs. Certains outils informatiques de base sont utilisés pendant ce cours (notamment Excel et OpenOffice)
14 heures
Le cours s'adresse à toute personne intéressée par l'analyse statistique Il vous familiarisera avec Minitab et augmentera l'efficacité et l'efficacité de votre analyse de données et améliorera votre connaissance des statistiques .
35 heures
Ce cours vise à donner aux chercheurs une compréhension des principes de la conception et de l'analyse statistiques et de leur pertinence pour la recherche dans diverses disciplines scientifiques. Il couvre certaines méthodes statistiques et probabilistes, principalement à travers des exemples. Cette formation contient environ 30% des cours, 70% des questionnaires et des laboratoires guidés. Dans le cas de cours fermés, nous pouvons adapter les exemples et le matériel à une branche spécifique (tests psychologiques, secteur public, biologie, génétique, etc.). Dans le cas des cours publics, des exemples mixtes sont utilisés. Bien que divers logiciels soient utilisés au cours de ce cours (Microsoft Excel vers SPSS, Statgraphics, etc.), son principal objectif est de comprendre les principes et les processus guidant la recherche, le raisonnement et la conclusion. Ce cours peut être dispensé sous forme de cours mixte, à savoir les devoirs et les devoirs.
14 heures
Go al: Apprendre à travailler avec SPSS au niveau de l'indépendance Les destinataires: Les analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et tous ceux qui souhaitent acquérir la capacité d'utiliser le progiciel SPSS et apprendre les techniques d'extraction de données populaires
28 heures
Go al: La maîtrise de la compétence fonctionne de manière indépendante avec le programme SPSS pour une utilisation avancée, des boîtes de dialogue et une syntaxe en langage de commande pour les techniques analytiques sélectionnées. Les destinataires: Les analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et tous ceux qui souhaitent acquérir la capacité d’utiliser le progiciel SPSS et le niveau avancé et d’apprendre les modèles statistiques sélectionnés. La formation prend des problèmes d'analyse universels et est dédiée à un secteur spécifique
35 heures
Public: Le cours est destiné aux informaticiens à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement système distribué. Go al: Connaissance approfondie de l'administration de cluster Hadoop .
7 heures
Ce cours a été créé à l’intention des décideurs dont le but premier n’est pas de faire le calcul ni l’analyse, mais de les comprendre et de pouvoir choisir les types de méthodes statistiques pertinentes pour la planification stratégique de l’organisation. Par exemple, un participant potentiel doit décider du nombre d'échantillons à collecter avant de décider si le produit va être lancé ou non. Si vous avez besoin d'un cours plus long couvrant les bases de la pensée statistique, consultez la formation de 5 jours " Statistics pour gestionnaires".
14 heures
Ce cours de formation est destiné aux personnes souhaitant appliquer le Machine Learning à des applications pratiques. Public Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui connaissent bien les statistiques et savent programmer R (ou Python ou une autre langue choisie). Ce cours met l'accent sur les aspects pratiques de la préparation, de l'exécution, de l'analyse et de la visualisation de modèles / données. Le but est de donner des applications pratiques à Machine Learning aux participants souhaitant appliquer les méthodes au travail. Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public cible.
21 heures
R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.
28 heures
Objectif: Les délégués seront en mesure d'analyser les grands ensembles de données, d'en extraire les modèles, de choisir la bonne variable ayant une incidence sur les résultats, de sorte qu'un nouveau modèle soit prévu avec des résultats prédictifs .
21 heures
R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .
28 heures
Ce cours est destiné aux ingénieurs de données, aux décideurs et aux analystes de données. Il vous guidera dans la création de tracés très efficaces utilisant R studio, qui attirent les décideurs et les aident à découvrir des informations cachées et à prendre les bonnes décisions.
7 heures
L'environnement intégré du système Wolfram fait un outil efficace d'analyse et de présentation des données. Ce cours couvre les aspects du langage Wolfram relatifs à l'analyse, notamment le calcul statistique, la visualisation, l'importation et l'exportation de données et la génération automatique de rapports.
14 heures
Mathematica plus de 20 ans de travail pour créer le meilleur environnement mathématique spécialisé au monde. La polyvalence de ce programme le rend utile pour l'exécution de factures simples à l'université ainsi que pour des calculs complexes à plus grande échelle, que ce soit pour la programmation ou pour la présentation de données numériques. Mathematica intègre parfaitement le moteur effectuant des calculs numériques et symboliques, un moteur graphique, un langage de programmation, de la documentation et la possibilité de publier le travail. Grâce à la richesse de ses fonctions, il constitue un outil précieux pour le travail des mathématiciens, physiciens, biologistes, chimistes, analystes financiers, sociologues et de nombreux autres professionnels travaillant quotidiennement avec des données. Après la formation, le participant acquerra les compétences nécessaires pour:
- calcul efficace,
- payer pour le programme
- créer des documents qui déforment le texte,
- créer des graphiques et des images,
- création d'objets graphiques.
- présentation et visualisation de données.
14 heures
Scilab est un langage de haut niveau bien développé, gratuit et open source pour la manipulation de données scientifiques. Utilisée pour les statistiques, les graphiques et l’animation, la simulation, le traitement du signal, la physique, l’optimisation, etc., sa structure de données centrale est la matrice, simplifiant de nombreux types de problèmes par rapport à d’autres solutions telles que les dérivés FORTRAN et C. Il est compatible avec des langages tels que C, Java et Python , ce qui en fait un complément aux systèmes existants. Au cours de cette formation dirigée par un instructeur, les participants découvriront les avantages de Scilab par rapport à des alternatives telles que Matlab, les bases de la syntaxe Scilab , ainsi que certaines fonctions avancées et une interface avec d’autres langages largement utilisés, en fonction de la demande. Le cours se terminera par un bref projet axé sur le traitement d'images. À la fin de cette formation, les participants maîtriseront les fonctions de base et certaines fonctions avancées de Scilab , ainsi que les ressources nécessaires pour continuer à élargir leurs connaissances. Public
- Scientifiques et ingénieurs spécialisés dans les données, particulièrement intéressés par le traitement d'images et la reconnaissance faciale
- Partie conférence, partie discussion, exercices et exercices pratiques intensifs, avec un projet final
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