Kurs i prediktiv dataanalyse

Generelt

Programbeskrivelse

Kurset vil gi innsikt i grunnleggende begreper maskinlæring og handlingsvarsling ved bruk av prediktiv analyse. Det vil dekke nøkkelbegrepene for å hente ut nyttig informasjon og kunnskap fra store datasett for analytisk modellering.

Kursinformasjon

  • Studiepoeng: 2,5 studiepoeng
  • Studieplassering: Uavhengig av beliggenhet
  • Startdato: 2020-11-30 - 2021-01-17 (deltid 25%)
  • Utdanningsordinans: Andre syklus
  • Kurskode: DVA478
  • Hovedområde: informatikk

Om dette kurset

Kurset tar sikte på å gi innsikt i grunnleggende konsepter for maskinlæring for prediktiv analyse for å gi handlingsbare, dvs. bedre og mer informerte beslutninger i prognoser. Den dekker nøkkelbegrepene for å hente ut nyttig informasjon og kunnskap fra datasett for å konstruere prediktiv modellering.

  • Innledning: en oversikt over prediktiv dataanalyse og maskinlæring for prediktiv analyse.
  • Datautforskning og visualisering: presenterer case-studier fra industrielle applikasjonsdomener og diskuterer sentrale tekniske spørsmål knyttet til hvordan vi kan få innsikt som gjør det mulig for oss å se trender og mønstre i industrielle data.
  • Prediktiv modellering: består av problemer i konstruksjonen av prediktiv modellering, dvs. modelldata og bestemmer maskinlæringsalgoritmer for prediktiv analyse og teknikker for modellevaluering.

Du vil lære

  • Velg egnede maskinlæringsalgoritmer for å løse et gitt problem for prediktiv dataanalyse.
  • Utforsk data og produser datasett som er egnet for analytisk modellering.
  • Grunnleggende om maskinlæring for prediktiv analyse.

Inntakskrav

  • 90 studiepoeng hvorav minst 60 studiepoeng i informatikk eller tilsvarende, inkludert 15 studiepoeng i programmering samt 2,5 studiepoeng i grunnleggende sannsynlighetsteori og 2,5 studiepoeng i lineær algebra, eller tilsvarende.
  • I tillegg kreves engelskkurs A / engelskkurs 6.

Du kan også søke på kurset og få kvalifisert evaluering basert på kunnskap tilegnet på andre måter, for eksempel arbeidserfaring, andre studier osv.

Kurstittel på svensk

Prediktiv dataanalys

Informasjon om søknad

Etter å ha sendt inn din elektroniske søknad, er neste trinn å sende inn dokumentasjon for å bevise at du er kvalifisert for kurset du har søkt på. For å dokumentere kvalifiseringen din, må du oppgi vitnemål fra videregående skole og universitetsutskrift og bevis på engelskens ferdigheter.

Inntakskrav

For å oppfylle kravene til dette kurset må du ha tidligere akademiske kvalifikasjoner (universitetsstudier). Du finner de spesifikke oppføringskravene ovenfor.

Ingen akademiske kvalifikasjoner?

Hvis du ikke har de formelle faglige kvalifikasjonene som trengs for et spesifikt kurs, kan du søke på kurset og få kvalifisert evaluering basert på kunnskap tilegnet på andre måter, for eksempel arbeidserfaring, andre studier osv. Dette er også kjent som en validering av realkompetanse.

Anerkjennelse av tidligere læring betyr kartlegging av en vurdering av individets kompetanse og kvalifikasjoner, uavhengig av hvordan, hvor eller når de ble anskaffet - i det formelle utdanningssystemet eller på annen måte i Sverige eller i utlandet, bare nylig eller i lang tid siden.

Hvis du tror at kunnskapen og kompetansen din kvalifiserer deg for dette kurset, må du laste opp følgende med søknaden din:

  • CV med beskrivelse av din pedagogiske og profesjonelle bakgrunn. CVen din må beskrive din kunnskap og kompetanse i forhold til inngangskravene.
  • Hvis du refererer til arbeidserfaring, må du laste opp et arbeidsgiverbevis.

Hvis vi trenger mer informasjon, kontakter vi deg.

FutureE

Kursene er en del av FutureE-prosjektet hvor MDH tilbyr nettbaserte kurs innen områdene AI, Miljø- og energiteknikk, programvare og datasystemteknikk.

Sist oppdatert okt. 2020

Om skolen

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16700 students read courses and study programs in Business, Health, Engineering, and Education. We conduct resea ... Les mer

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16700 students read courses and study programs in Business, Health, Engineering, and Education. We conduct research within all areas of education and have internationally outstanding research in future energy and embedded systems. Our close cooperation with the private and public sectors enables us at MDH to help people feel better and the earth to last longer. Mälardalen University is located on both sides of Lake Mälaren with campuses in Eskilstuna and Västerås. Minimér
Västerås , Eskilstuna + 1 Mer Mindre