Szczegółowe informacje

  •  
     

    Mathematica

    Analiza i wizualizacja danych pomiarowych w środowisku Mathematica.

    Cel kursu:
    Specyfiką języka Mathematica  jest połączenie programowania proceduralnego, programowania funkcyjnego (funkcjonalnego), techniki przekształceń symbolicznych oraz bogatej oferty wbudowanych procedur numerycznych, statystycznych i graficznych w obrębie jednego środowiska programistycznego. Wykorzystanie tych specyficznych atutów jest celem kursu.
     
    W kursie położono nacisk na aspekty uniwersalne procesu przygotowania i przetwarzania danych, tzn. na te aspekty, które są wspólne dla różnych typów danych (pomiarów fizycznych, danych pogodowych i klimatycznych, danych sejsmicznych, geopozycyjnych, demograficznych,  monitoringu ścieków i zanieczyszczeń, analizy drgań, analizy przebiegów czasowych, etc.) Łatwość i zwięzłość kodów programowania funkcyjnego powoduje, że analityk danych pracujący w środowisku Mathematica może działać skutecznie bez pośrednictwa informatyków.
     
    Demonstracje poparte są licznymi ćwiczeniami praktycznymi.

    Czas trwania:
    Szkolenie jednodniowe, w godz. 09:00 - 16:00.

    Miejsce szkolenia:
    Szkolenie odbędzie się w siedzibie firmy Gambit COiS Sp. z o.o. w Krakowie.

    Adresaci kursu:
    Kurs przeznaczony jest dla osób, które posiadają pewną biegłość w posługiwaniu się komendami i funkcjami pakietu Mathematica (choć niekoniecznie są biegłymi programistami w tym języku) i potrzebują efektywnie przekształcać dane pomiarowe oraz dokonywać ich interpretacji.

    Wymagania wstępne:
    Umiejętność obsługi programu Mathematica na poziomie podstawowym oraz znajomość zagadnień z zakresu analizy matematycznej i algebry.

    Program kursu:

    1. Podstawy
      - lista liczb: dane generowane losowo, funkcje statystyki opisowej
      - listy liczb: przykłady list danych statystycznych i pomiarowych
      - inne funkcje statystyki opisowej
      - predefiniowanie rozkłady statystyczne
      - przenoszenie błędu pomiarowego
      - zapis i odczyt danych
    2. Przygotowanie danych
      - operacje na listach danych
      - struktura (hierarchia) danych
      - import i eksport danych
      - selekcja danych, dowolne działania na rekordach, standaryzacja miary czasu
    3. Analiza danych
      - macierze danych, niepewność pomiarowa
      - dopasowania funkcji – modele liniowe i nieliniowe
      - dwuwymiarowa i przestrzenna wizualizacja danych
      - kowariancja, korelacja, autokorelacja
      - analiza fourierowska
      - metody uciąglania próbki – interpolacja
      - metody filtrowania
    4. Systemy wielu plików, pliki wielkiego rozmiaru
      - przetwarzanie wielu plików
      - wielkie pliki – sekwencje przetwarzanych danych