Description du cours
La science des données est un domaine diversifié qui combine les statistiques, la visualisation des données, la modélisation prédictive et l'analyse des données. Bien qu'il existe une variété d'outils logiciels et de langages de programmation qui vous permettent de travailler avec un ou plusieurs de ces aspects, il y en a peu qui vous permettent de travailler avec tous ces aspects. MATLAB est un langage de programmation puissant et un IDE doté d'un ensemble complet de fonctionnalités et de capacités.
Lorsque vous êtes confronté à des tâches complexes de science des données, vous devez vous poser plusieurs questions tout au long des différentes phases de votre projet. Quelle est la meilleure façon de représenter les données d'intérêt? Y a-t-il quelque chose d'inhabituel dans la distribution des données ? Les caractéristiques de l'ensemble de données sont-elles fortement corrélées à un résultat ou à une cible d'intérêt ? Quelle est la meilleure façon de modéliser les données et le système afin que de nouvelles données puissent être intégrées sans casser le système ?
Dans ce cours MATLAB Intermédiaire, vous découvrirez comment utiliser MATLAB pour la programmation orientée objet. Vous apprendrez également la relation importante entre les structures de données et les classes, les propriétés et les objets, les fonctions et la récursivité, et les vecteurs et le traçage. Enfin, vous apprendrez à représenter et à visualiser des vecteurs bidimensionnels et tridimensionnels, et à utiliser les applications MATLAB pour la science des données.
Ce que vous allez apprendre
- Utiliser des techniques de conception orientée objet dans MATLAB, y compris des classes personnalisées, des objets et des propriétés
- Faire la distinction entre les diverses structures de données intégrées à MATLAB et leur relation avec les classes
- Différencier les fonctions personnalisées, anonymes et récursives dans MATLAB
- Représenter et visualiser des vecteurs bidimensionnels et tridimensionnels
- Évaluer les performances de modèles de classification prédictifs sur un ensemble de données
- Évaluer des techniques de visualisation de données pour des données multivariées à l'aide d'applications MATLAB
Points clés à retenir
- MATLAB est un langage de programmation et un IDE qui prend en charge les statistiques, la visualisation de données, la modélisation prédictive et l'analyse de données dans un environnement unique.
- Le cours couvre la relation entre les structures de données et les classes, les propriétés et les objets, les fonctions et la récursivité, ainsi que les vecteurs et le traçage.
- Les apprenants exploreent la programmation orientée objet dans MATLAB, y compris la création d'objets à partir de classes et la définition de leurs propriétés.
- Le cours aborde la représentation et la visualisation de vecteurs bidimensionnels et tridimensionnels.
- Les applications MATLAB sont utilisées pour des tâches de science des données telles que l'analyse statistique, la modélisation prédictive et la sélection de modèles.
Foire aux questions
Qu'est-ce que je vais apprendre dans le cours MATLAB Intermédiaire ?
Vous apprendrez à utiliser MATLAB pour la programmation orientée objet, à comprendre la relation entre les structures de données et les classes, les propriétés et les objets, les fonctions et la récursivité, ainsi que les vecteurs et le traçage, et comment représenter et visualiser des vecteurs 2D et 3D et utiliser les applications MATLAB pour la science des données.
Ce cours couvre-t-il la programmation orientée objet ?
Oui. Le cours couvre les techniques de conception orientée objet dans MATLAB, y compris les classes, les classes personnalisées, les objets, la création d'objets à partir de classes et les propriétés des classes et des objets.
Quels types de fonctions sont couverts dans ce cours ?
Le cours explique la différence entre les fonctions personnalisées, anonymes et récursives, avec des leçons sur les fonctions de base, les fonctions anonymes et les fonctions récursives.
Quels sujets de science des données le cours inclut-il ?
Il couvre des techniques de visualisation de données pour les données multivariées et l'évaluation de modèles de classification prédictifs, avec des leçons sur les tracés linéaires et en nuage de points, les histogrammes et les tracés de surface, l'analyse statistique, la modélisation prédictive et la sélection de modèles.
Quelles compétences ce cours aide-t-il à développer ?
Le cours développe des compétences en MATLAB, code objet, langage de programmation orienté objet, technique de modélisation objet, conception orientée objet et programmation orientée objet (POO).
