Feature Engineering con MATLAB per la Modellazione Predittiva — PickAClass
3.5 (2) ⏱ 2 h 36 min 📚 26 lezioni

Feature Engineering con MATLAB per la Modellazione Predittiva

Prepara set di dati grezzi per la modellazione predittiva padroneggiando le tecniche di pulizia, trasformazione ed estrazione delle feature utilizzando MATLAB.

  • 💬 Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

I dati grezzi sono raramente pronti per il machine learning, spesso richiedono una pulizia, una ristrutturazione e una trasformazione significative prima di poter essere utilizzati. Imparare a preparare questi dati in modo efficace è la chiave assoluta per costruire modelli predittivi accurati e affidabili. Questo corso ti guida attraverso i principi fondamentali dell'elaborazione dei dati e del feature engineering utilizzando MATLAB. Passerete dal lavorare con dati disordinati e multi-sorgente alla strutturazione di set di dati puliti e ottimizzati pronti per l'analisi. Attraverso chiare spiegazioni scritte, imparerete come far lavorare i vostri dati per voi, assicurando che i vostri futuri modelli siano costruiti su solide basi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti e la terminologia fondamentali del feature engineering prima di scrivere codice. - Pulire set di dati disordinati gestendo sistematicamente valori mancanti, outlier e tipi di dati incoerenti. - Trasformare le variabili utilizzando tecniche di scaling, normalizzazione e codifica categorica moderne. - Combinare e allineare dati da più fonti, passaggi temporali e formati utilizzando le tabelle MATLAB. - Estrarre feature significative da testo grezzo, variabili datetime e numeriche per migliorare le prestazioni del modello. - Applicare flussi di lavoro moderni per selezionare le feature più rilevanti per la modellazione predittiva. Il corso inizia con definizioni fondamentali e concetti di dati strutturali, quindi progredisce attraverso spiegazioni scritte passo-passo ed esercizi di codifica pratici. Leggerete scenari di dati realistici, analizzerete frammenti di codice curati e farete pratica nel modellare i dati per la modellazione. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano sviluppare competenze pratiche di preparazione dei dati. Non è richiesta alcuna conoscenza avanzata di programmazione o esperienza precedente nel machine learning per iniziare. Inizia a leggere oggi per sbloccare il pieno potenziale dei tuoi dati.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • 💬 Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ♾️ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 36 min di contenuto pratico

Certificato di completamento

Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Feature Engineering con MATLAB per la Modellazione Predittiva
Competenze dimostrate
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Feature Engineering con MATLAB per la Modellazione Predittiva
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

Recensioni (2)

Eduardo Ponce MX
★ 5 · 3 luglio 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative. Le applicazioni del mondo reale discusse sono incredibilmente utili.

加藤 蓮 JP Studente verificato
★ 2 · 25 maggio 2026

Onestamente, piuttosto deludente. I concetti non sono stati spiegati bene a tutti, e gli esempi erano confusi.

Scrivi una recensione

Ti chiederemo di accedere dopo l'invio — la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanità Istruzione Ospitalità Produzione