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Durata

16 ore
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Metodologia didattica

Presenza, Aula Virtuale

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Attestato

Attestato di Frequenza e Profitto

MATLAB, acronimo di Matrix Laboratory, è un linguaggio di calcolo tecnico molto utilizzato in ambito scientifico e non solo, per l’analisi numerica e la simulazione di sistemi dinamici. Contiene un nucleo di funzioni di base ed estensioni (Toolbox) che consentono di aumentare le capacità del programma aggiungendo funzioni specialistiche. Matlab non è però un semplice linguaggio di programmazione, ma un ambiente interattivo che integra in modo efficiente il calcolo, la visualizzazione e la programmazione. L’ambiente Matlab consente di gestire variabili, importare ed esportare dati, svolgere calcoli, disegnare grafici, programmare istruzioni e sviluppare applicazioni (tra cui la costruzione grafica dell’ interfaccia utente).

A chi è rivolto il corso?

Data Scientist

Programma didattico

Introduzione a MATLAB

  • Panoramica dell’ambiente di lavoro
  • Ottenere dati in MATLAB
  • Creare script informativi

Creare vettori e matrici

  • Creazione di array
  • Concatenazione di array
  • Manipolazione di array

Come accedere ai dati all’interno di un array

  • Accesso a più elementi all’interno degli array

Operazioni matematiche e statistiche con gli array

  • Eseguire operazioni sugli array
  • Calcolare le statistiche dei vettori
  • Utilizzare operazioni statistiche su matrici
  • Moltiplicazione tra matrici

Visualizzazione dei dati in 2D e 3D

  • Personalizzazione delle proprietà del grafico
  • Controllo degli assi
  • Graficare colonne multiple
  • Visualizzazione di matrici
  • Esportazione delle figure

Operatori logici e condizioni

  • Operazioni logiche e variabili
  • Conteggio degli elementi
  • Indicizzazione logica.

Gestione e organizzazione di tabelle dati

  • Archiviare i dati in una tabella
  • Ordinare i dati della tabella
  • Estrarre porzioni di una tabella
  • Estrarre dati da una tabella
  • Esportare tabelle
  • Lavorare con date e orari
  • Operazioni su date e orari

Preprocessing Dati e tecniche di analisi dati

  • Normalizzazione dei dati
  • Lavorare con dati mancanti
  • Interpolazione dei dati mancanti
  • Smoothing dei dati
  • Correlazione lineare
  • Fitting polinomiale

Costrutti di programmazione

  • Cicli for
  • Cicli while, if/else

Obiettivi del corso

A fine corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Utilizzare le funzionalità di analisi dei dati
  • Creare di grafici attraverso le funzioni specifiche
  • Sviluppare algoritmi
  • Personalizzare le funzioni

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    Formazione finanziata

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    FAQ – Domande Frequenti

    Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione. 

    Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.

    Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.

    Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.

    Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.

    Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.

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