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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda
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Successi del Centro
2023
2022
2020
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La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
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Materie
Algoritmi
OOP
Programmazione
Programma
Modulo 1: la Programmazione
Definizione di programmazione e suoi obiettivi
Linguaggi di programmazione e la loro evoluzione
Compilatori, interpreti e ambiente di sviluppo
Struttura di un programma: codice sorgente, compilazione, esecuzione
Modulo 2: Il Paradigma Imperativo
Cos'è il paradigma imperativo
La sequenza di istruzioni e l'esecuzione passo-passo
Le variabili e i tipi di dato
Modulo 3: Tipi di Dati Fondamentali
Tipi primitivi: interi, decimali, booleani, caratteri
Variabili e costanti
Conversione tra tipi di dati
Modulo 4: Operatori
Operatori aritmetici
Operatori logici
Operatori relazionali
Priorità degli operatori
Modulo 5: Strutture di Controllo - Condizioni
Istruzioni di controllo: if, else, switch
Operatori condizionali e comparativi
Logica di flusso e ramificazione
Modulo 6: Strutture di Controllo - Cicli
I cicli: for, while, do-while
L’uso dei cicli per ripetere azioni
Break e continue nei cicli
Modulo 7: Funzioni e Modularità
Cos’è una funzione e come si definisce
Parametri e ritorno di valori
Funzioni ricorsive
Concetto di modularità e riutilizzo del codice
Modulo 8: Strutture Dati - Array
Definizione e utilizzo degli array
Indicizzazione e accesso agli elementi
Array multidimensionali
Modulo 9: Strutture Dati - Liste e Stringhe
Differenze tra array e liste
Gestione delle stringhe: concatenazione, ricerca, manipolazione
Liste dinamiche (concetto teorico)
Modulo 10: la Programmazione Orientata agli Oggetti (OOP)
Cos'è l’OOP e perché è importante
Concetti di classe e oggetto
Proprietà e metodi in un oggetto
Modulo 11: Classi e Oggetti
Creazione di classi e oggetti
Attributi e metodi delle classi
Costruttori e distruttori
Modulo 12: Eredità e Polimorfismo
Il concetto di ereditarietà
Classi derivate e metodi sovrascritti
Polimorfismo e overriding
Modulo 13: Incapsulamento e Astrazione
Cos’è l’incapsulamento e come protegge i dati
Visibilità dei membri: public, private, protected
Astrazione dei dati e dei comportamenti
Modulo 14: Gestione degli Errori e Debugging
Tipi di errori: sintassi, logici, runtime
Tecniche di gestione degli errori
debugging e alla risoluzione dei problemi
Modulo 15: la Programmazione Avanzata
Concetti di programmazione concorrente
Introduzione ai concetti di algoritmi complessi
le strutture dati avanzate (grafi, alberi, ecc.)
