Text

  • Högskolepoäng 7.5  hp
  • Utbildningsnivå Avancerad nivå
  • Studieort Distans utan obligatoriska träffar
  • Kurskod DVA453
  • Huvudområde Datavetenskap

 

Den snabba utvecklingen av digital teknik och framsteg inom kommunikationsteknik har lett till att det varje dag produceras en gigantisk mängd data med komplexa strukturer, så kallad "Big Data".

I den här kursen får du insikt i grundläggande begrepp inom maskininlärning med Big data såväl som kunskap om den senaste forskningsutvecklingen inom området. Du kommer att lära dig om problem och industriella utmaningar av flera fallstudier inom området. Vidare lär du dig använda verktyg för att utveckla system som använder algoritmer för maskininlärning i Big Data.

Om kursen

Kursen innehåller fyra moduler:

Introduktion och bakgrund: Introduktionen syftar till att ge en översikt av maskininlärning (ML) och bearbetningstekniker för Big Data och relaterade delämnen med fokus på underliggande teman.

Fallstudier: Här presenteras fallstudier från olika tillämpningsområden och viktiga tekniska nyckelfrågor diskuteras, t.ex. hantering av brus, feature extraction, urval och inlärningsalgoritmer för att utveckla sådana system.

Maskininlärningstekniker för analys av Big Data: Denna modul ger en grundläggande förståelse för inlärningsteori, klusteranalys, djupinlärning och andra klassificeringstekniker lämpliga vid konstruktion av system som använder Big Data.

Dataanalys med verktyg: Här presenteras verktyg skrivna med öppen källkod, t.ex. KNIME och Spark, med exempel som vägleder genom den grundläggande analysen av Big Data


Relaterade industriella utmaningar som behandlas i kursen

  • Strukturera och värdera den enorma datamängden för att säkerställa att kundproblemet är möjligt att lösas
  • Skapa ny, tidigare okänd kunskap från industrins enorma mängder befintligt data. Denna kunskap kan sedan användas för att stödja effektiv automation, beslutsfattande etc. inom industrin
  • Förädla den från data förvärvade kunskapen så att den kan användas av automatiserade system inom olika områden och på så sätt skapa ekonomiska värden

 

Du lär dig

  • beskriva de grundläggande principerna i maskininlärning och Big Data
  • identifiera de viktigaste utmaningar gällande användningen av maskininlärning med Big Data med maskininlärning
  • att välja lämpliga algoritmer för maskininlärning för att lösa givna Big Data-problem
  • att använda verktyg för analys av stora datamängder och presentera analysresultat

Behörighet

I faktarutan nedan ser du vilken behörighet som krävs för att läsa kursen. Om du inte uppfyller de formella behörighetskraven kan du få din behörighet bedömd på kunskap och kompetens som du har fått på annat sätt, såsom arbetslivserfarenhet, övriga studier m.m. Läs mer under Information om anmälan.

Tillfällen för denna kurs

Hösttermin 2024

  • Hösttermin 2024

    Omfattning

    7.5 hp

    Tid

    2024-09-02 - 2025-01-19 (deltid 25%)

    Utbildningsnivå

    Avancerad nivå

    Kurstyp

    Fristående kurs

    Anmälningskod

    MDU-24537

    Språk

    Engelska

    Studieort

    Ortsoberoende

    Undervisningsform

    Distans
    Antal obligatoriska träffar inklusive tentamen: 0
    Antal övriga fysiska träffar: 0

    Särskild behörighet

    90 hp, varav 60 hp inom datavetenskap eller motsvarande, inklusive minst 15 hp programmering. Dessutom krävs Svenska B/Svenska 3 samt Engelska A/Engelska 6. I de fall kursen ges på engelska görs undantag från kravet på Svenska B/Svenska 3.

    Urval

    Antal högskolepoäng

Frågor kring utbildningen?

Hör av dig till kursansvarig om du har frågor kring kursens innehåll.

Professor i artificiell intelligens

Shahina Begum

021-10 73 70

shahina.begum@mdu.se

Information om anmälan

Efter att du anmält dig behöver du eventuellt komplettera med dokument för att styrka din behörighet. Alla kompletteringar laddas upp på antagning.se.

De flesta svenska akademiska meriter hämtas automatiskt. Vänta några dagar efter att du gjort din anmälan – om dina akademiska meriter fortfarande inte syns på Mina sidor på antagning.se laddar du upp kopia på dem. Om du har utländska meriter måste du ladda upp kopia på dem på antagning.se.

Om kursen du söker har krav på yrkeserfarenhet behöver du ladda upp ett tjänstgöringsintyg som är underskrivet av din arbetsgivare. Du hittar mall för tjänstgöringsintyg nedan som du kan använda om du vill.

Inga akademiska meriter?

Många kurser kräver att du har tidigare akademiska studier. Du som inte har det men som har yrkeserfarenhet eller andra studier inom området kan bedömas på så kallad reell kompetens. Det innebär att det görs en bedömning av både formella meriter (betyg, examensbevis) och yrkeserfarenhet. Bedömningen görs för att avgöra om du har kunskaper som gör det möjligt att klara kursen. Om du anser att du har kompetensen som krävs för kursen, ska du fylla i en CV/kompetensbeskrivning, mall finns nedan. Den ska innehålla:

  • Utbildningar
  • Relevant och aktuell arbetslivserfarenhet
  • Kunskaper i engelska
  • Övrigt du vill åberopa

Tänk på att ge en beskrivning av dina arbetsuppgifter, inte bara en titel.

Du behöver också ett underskrivet tjänstgöringsintyg från din arbetsgivare, mall att ladda ner finns nedan.

När du fyllt i dokumenten laddar du upp dem på antagning.se.

Om du har frågor om anmälan eller behörighet är du välkommen att kontakta oss genom att mejla till lifelonglearning@mdu.se