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Data Science con MATLAB
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Questo GitHub repository contiene i datasets (in formato `xlsx`, `csv` e `mat`) e tutto il codice con gli esempi e le figure contenute nel libro: "Riani, M., Corbellini, A., Morelli, G., Laurini, F., Perrotta, D. e Torti, F. (2022). Data Science con MATLAB, Giappicchelli Editore." 

1. Indice: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/risorse/indice.pdf)
2. Prefazione: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/risorse/prefazione.pdf)
3. Software e materiale di corredo: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/risorse/Software_materiale_corredo.pdf)
4. Come mantenere vivo il progetto: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/risorse/progetto_vivo.pdf)



 Tutti gli esempi sono stati testati con MATLAB ver. 2022b, ma sono retrocompatibili con la versione 2021a.

I seguenti collegamenti puntano alle risorse del capitolo di interesse.

1. Introduzione all’utilizzo di MATLAB e alla gestione dei dati: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capStruttureDati)
2. Algebra lineare di base: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capAlgebraBase)
3. La matrice dei dati e le analisi univariate: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capUnivariate)
4. Variabili casuali: densità e distribuzioni: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capDistribuzioni)
5. I trattamenti preliminari dei dati: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capPreliminari)
6. La relazione tra le variabili quantitative: correlazione e cograduazione: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capCorrCograd)
7. L’associazione: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capAssociazione)
8. Le rappresentazioni grafiche: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capGraficiMult)
9. Algebra lineare avanzata: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capAlgebra)
10. Le distanze e gli indici di similarità: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capDistanze)
11. La riduzione delle dimensioni: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capComponentiPrincipali)
12. L’analisi delle corrispondenze: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capCorrispondenze)
13. Cluster analysis: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/capClustering)


### Prerequisiti: ###

Si legga questa guida: (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/tree/main/matlabfiles/risorse/Software_materiale_corredo.pdf) che illustra gli step per avere un ambiente MATLAB configurato correttamente per eseguire gli esempi del libro.

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"Issues" (https://github.com/UniprJRC/DSconMATLAB/blob/main/issues.jpg?raw=true)

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