Schulung

In dieser Schulung wird vermittelt, wie man selbst erzeugte Messdaten automatisiert in die Wolfram Data Drop schreibt. Dort werden Daten aus Sensoren, Geräten und Programmen gesammelt und gespeichert, um diese dann für weiterführende Berechnungen und Visualisierungen zu nutzen.

Im Anschluss wird der in der Theorie erlernte Umgang mit der Wolfram Data Drop von allen Teilnehmern mit Hilfe eines RaspberryPi in der Praxis vertieft.

Kursinhalte

• Verbindungsaufbau zur Data Drop, Einloggvorgang
• Daten in die Cloud laden
• Reports und Auswertungen in der Cloud visualisieren
• Veröffentlichen der Daten in der Cloud
• Aufbau des RaspberryPi und das implementierte Mathematica
• Shellprogrammierung im RaspberryPi
• Aufbau des Programms, welches Temperaturdaten automatisch vom RaspberryPi in die Data Drop schiebt

Eventdatum: Mittwoch, 17. April 2024 09:00 – 12:30

Eventort: Online

In dieser Schulung stehen die vielfältigen grafischen Möglichkeiten von Mathematica im Mittelpunkt. Es werden nicht nur Daten und Funktionen auf unterschiedlichste Weise gezeichnet, sondern auch Bilddateien untersucht und gezeigt, wie gewonnene Informationen weiter verwendet werden können. Dazu wird ein Einblick in die interne Funktionsweise der Mathematica-Grafik-Routinen gegeben.

Kursinhalte

• Zeichnen von Daten und Funktionen
• Bildverarbeitung mit Mathematica
• Graphen und Netzwerke in Mathematica
• Überblick über die verschiedenen Darstellungsoptionen
• Export von Grafiken aus Mathematica

Eventdatum: Dienstag, 16. April 2024 13:00 – 16:30

Eventort: Online

In dieser Schulung dreht sich alles um den Import, Export und die Analyse von Daten mit Mathematica. Dabei werden neben den Grundlagen auch fortgeschrittenere Inhalte wie Streams und das Definieren eigener Konverter vorgestellt. Umfangreich wird auf den Im-/Export von Tabellen und das programmiertechnische Verarbeiten von Daten eingegangen. Zahlreiche Übungen schaffen Sicherheit für die eigene praktische Anwendung.

Kursinhalte

• Im- und Export von Daten mit Mathematica
• Streams und Low-Level-Input und -Output
• Definieren eigener Im-/Export-Konverter
• Arbeiten mit Tabellen
• Filtern/Analyse von Daten

Eventdatum: Dienstag, 16. April 2024 09:00 – 12:30

Eventort: Online

In dieser Schulung wird gezeigt, wie man professionell interaktive Inhalte mit Hilfe des Computable Document Format (CDF) von Wolfram erstellen kann. Zudem wird ein umfassender Überblick über die Veröffentlichung und Weitergabe von Ergebnissen aus Mathematica mithilfe von CDF gegeben. Viele Tipps und Tricks zur Umsetzung komplexer Projekte in CDF runden die Schulung ab.

Kursinhalte

• Programmieren von CDF-Dokumenten sowie deren inhaltliche und grafische Optimierung
• Eigene Paletten erzeugen
• Einblick in die Arbeit mit dem Mathematica Option Inspector
• Verwendung von Style Sheets in Mathematica
• Weitergabe und Veröffentlichung von CDF-Dokumenten

Eventdatum: Montag, 15. April 2024 13:00 – 16:30

Eventort: Online

In dieser Schulung werden die Mathematica-Grundlagen wie Programmoberfläche und Syntax vorgestellt. In beispielhaften Übungen werden einfache Berechnungen, Möglichkeiten der Präsentation von Ergebnissen und die Weitergabe/Veröffentlichung der Ergebnisse gezeigt. Dabei werden viele Hinweise zum Selbststudium gegeben.

Kursinhalte

• Einstieg in das Selbststudium von Mathematica
• Vorstellung der Programmoberfläche
• Erklären der Mathematica-Syntax
• Einblick in das Documentation Center als umfassendes Mathematica-Kompendium
• Durchführen einfacher Berechnungen
• Präsentation und Weitergabe der Berechnungen

Eventdatum: Montag, 15. April 2024 09:00 – 12:30

Eventort: Online

In dieser Schulung erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das Arbeiten mit Differentialgleichungen in Mathematica. Es werden verschiedene Möglichkeiten zum Aufstellen und Lösen solcher Gleichungen an Beispielen aufgezeigt. Im Rahmen dieser Schulung wird auch das FEM-Package zur Finite-Elemente-Methode vorgestellt.

Kursinhalte

• Ableitungen und Integrale in Mathematica
• Aufstellen von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen
• Analytisches und numerisches Lösen von Differentialgleichungen in Mathematica
• Darstellen der Lösungsfunktionen
• Das FEM-Package (Finite-Elemente-Methode)

Eventdatum: 18.04.24 – 19.04.24

Eventort: Online

Mit dem Wolfram SystemModeler können mithilfe vordefinierter Komponenten ohne großen Arbeitsaufwand anspruchsvolle Modelle erstellt werden. Es werden numerische Experimente an Modellen ausgeführt, um deren Systemverhalten zu beobachten und abzustimmen.

Die Teilnehmer bekommen die Grundlagen des SystemModeler und von Modelica vermittelt. Im ersten Abschnitt wird eine Einführung in die Bedienoberfläche vermittelt. Im Anschluss werden die Simulationsmöglichkeiten des SystemModeler erklärt. Dies zeigt, wie nahtlos der Transfer von Modellen zu Mathematica funktioniert. Mit weitergehenden Simulationsanalysen und Modelldesigns mithilfe des SystemModeler-Links zu Mathematica wird die Thematik am zweiten Tag vertieft.

Kursinhalte

Teil 1: SystemModeler & Modelica

Bedienoberfläche

• Implementierte Nutzerbibliotheken
• Simulieren im Simulation Center
• Modellerstellung: Drag&Drop
• Wiederverwendung von Modellen

Modelica Language

• Modelica-Sprache
• Prinzipien von Verknüpfungen
• Ausrichtung von Verknüpfungen
• Vordefinierte Verknüpfungen aus der Modelica-Standardbibliothek
• Language Concepts (objektorientiert, Gleichungen)
• Hierarchische Strukturierung
• Textuelle Modelica-Programme

Teil 2: Modellierung, Analyse & Optimierung

Bedienoberfläche

• WSM-Link: SystemModeler & Mathematica
• Simulationsbasierte parametrische & Sensitivitätsanalyse
• Modellbasierte Analyse
• Geometrische Analyse
• Fortgeschrittene Funktionen des WSMLink

Modelica Language

• Dynamische Diagramme
• Anlegen von Stored Plots
• Model Exchange: Functional Mock-up Interface
• Weitere Modelica-basierte Bibliotheken
• Ausgewählte aktuelle Themen

Eventdatum: 07.10.24 – 08.10.24

Eventort: Friedrichsdorf

In dieser Schulung werden die Möglichkeiten der explorativen Datenanalyse in Mathematica aufgezeigt. Von einfacheren Beschreibungen der Eigenschaften von Daten wie Lage und Trend geht es zu komplexeren Analysen und Transformationen wie Dimensionsreduktion, Cluster-Analyse und Korrelationen. Ein weiterer Fokus liegt auf der Parallelisierbarkeit von Prozessen.

Der Kurs richtet sich an jeden, der aus kleinen oder großen Mengen zumeist hochdimensionaler Daten neue Erkenntnisse gewinnen möchte.

Kursinhalte

• Import von Daten aus Dateien, Datenbanken und dem Internet
• Grafische Darstellung von Daten
• Methoden der Dimensionsreduktion und Transformation von Daten
• Cluster-Analyse
• Monte-Carlo-Methoden
• Korrelationen
• Parallelisierung von Rechenprozessen

Eventdatum: 22.02.24 – 23.02.24

Eventort: Online

In dieser Schulung werden die Möglichkeiten der explorativen Datenanalyse in Mathematica aufgezeigt. Von einfacheren Beschreibungen der Eigenschaften von Daten wie Lage und Trend geht es zu komplexeren Analysen und Transformationen wie Dimensionsreduktion, Cluster-Analyse und Korrelationen. Ein weiterer Fokus liegt auf der Parallelisierbarkeit von Prozessen.

Der Kurs richtet sich an jeden, der aus kleinen oder großen Mengen zumeist hochdimensionaler Daten neue Erkenntnisse gewinnen möchte.

Kursinhalte

• Import von Daten aus Dateien, Datenbanken und dem Internet
• Grafische Darstellung von Daten
• Methoden der Dimensionsreduktion und Transformation von Daten
• Cluster-Analyse
• Monte-Carlo-Methoden
• Korrelationen
• Parallelisierung von Rechenprozessen

Eventdatum: Mittwoch, 19. Juni 2024 09:00 – 17:00

Eventort: Friedrichsdorf

In dieser Schulung werden die Funktionen und Methoden der statistischen Datenanalyse in Mathematica vermittelt. Angefangen beim Import von Daten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen werden die Möglichkeiten der Datenmanipulation sowie der deskriptiven und beurteilenden Statistik umfassend behandelt.

Weitere Inhalte sind die Visualisierung von Daten mittels spezieller statistischer Plots sowie die Modellbildung.

Kursinhalte

Umgang mit Daten

• Import von Daten aus Dateien, Datenbanken und dem Internet
• Assoziationen und Datasets

Deskriptive Statistik

• Lageparameter, Streuungsparameter, Schiefeparameter
• Korrelationen und Kovarianz

Beurteilende Statistik

• Schätzen und Fit von Verteilungen
• Parametrische Hypothesentests
• Nicht-parametrische Hypothesentests
• Monte-Carlo-Methoden

Modellierung, Analyse und Visualisierung statistischer Verteilungen

• Analyse: Probability, Expectation, Eigenschaften von Verteilungen
• Modellierung: RandomVariate, geschätzte und abgeleitete Verteilungen
• Visualisierung statistischer Verteilungen
• Übungen

Eventdatum: 20.02.24 – 21.02.24

Eventort: Online