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La ciencia de los datos es un campo diverso que combina estadísticas, visualización de datos, modelado predictivo y análisis de datos. Aunque hay diversas herramientas de software y lenguajes de programación que le permiten trabajar con uno o más de estos aspectos, hay pocos que le permiten trabajar con todos. MATLAB es un potente lenguaje de programación e IDE que cuenta con un amplio conjunto de características y capacidades.
Cuando se enfrenta a tareas complejas de ciencia de datos, hay varias preguntas que debería plantearse a lo largo de las diversas fases de su proyecto. ¿Cuál es la mejor manera de representar los datos de interés? ¿Hay algo inusual en la distribución de los datos? ¿Las características del conjunto de datos están altamente correlacionadas con una salida u objetivo de interés? ¿Cuál es la mejor manera de modelar los datos y el sistema para poder integrar los nuevos datos sin romper el sistema?
En este curso intermedio de MATLAB, descubrirá cómo utilizar MATLAB para la programación orientada a objetos. También aprenderá la importante relación entre las estructuras de datos y las clases, las propiedades y los objetos, las funciones y la recursividad, y los vectores y el trazado. Por último, aprenderá a representar y visualizar vectores bidimensionales y tridimensionales, y a utilizar las aplicaciones de MATLAB para la ciencia de datos.
Aprenderá a usar MATLAB para programación orientada a objetos, comprenderá la relación entre estructuras de datos y clases, propiedades y objetos, funciones y recursión, y vectores y gráficos, y cómo representar y visualizar vectores 2D y 3D y usar las aplicaciones de MATLAB para ciencia de datos.
Sí. El curso cubre técnicas de diseño orientado a objetos en MATLAB, incluyendo clases, clases personalizadas, objetos, creación de objetos a partir de clases, y las propiedades de clases y objetos.
El curso explica la diferencia entre funciones personalizadas, anónimas y recursivas, con lecciones sobre funciones básicas, funciones anónimas y funciones recursivas.
Cubre técnicas de visualización de datos para datos multivariados y evaluación de modelos de clasificación predictiva, con lecciones sobre gráficos de líneas y dispersión, histogramas y gráficos de área, análisis estadístico, modelado predictivo y selección de modelos.
El curso desarrolla habilidades en MATLAB, código orientado a objetos, lenguaje de programación orientado a objetos, técnica de modelado orientado a objetos, diseño orientado a objetos y programación orientada a objetos (POO).