Курс прогнозної аналітики даних

Загальні відомості

Опис програми

Курс дасть розуміння фундаментальних концепцій машинного навчання та ефективного прогнозування за допомогою прогнозної аналітики. Він охопить ключові концепції для вилучення корисної інформації та знань із масивів великих даних для аналітичного моделювання.

Інформація про курс

  • Кредити: 2,5 кредиту
  • Місце навчання: Незалежно від місця розташування
  • Дата початку: 2020-11-30 - 2021-01-17 (за сумісництвом 25%)
  • Навчання про освіту: Другий цикл
  • Код курсу: DVA478
  • Основна сфера: Інформатика

Про цей курс

Курс має на меті дати розуміння фундаментальних концепцій машинного навчання для прогнозної аналітики, щоб забезпечити дієві, тобто кращі та обґрунтованіші рішення щодо прогнозування. Він охоплює ключові поняття для вилучення корисної інформації та знань із наборів даних для побудови прогнозного моделювання.

  • Вступ: огляд інтелектуальної аналітики даних та машинного навчання для інтелектуальної аналітики.
  • Дослідження та візуалізація даних: представляє тематичні дослідження з доменів промислових додатків та обговорює ключові технічні питання, пов’язані з тим, як ми можемо отримати уявлення, що дозволяє нам бачити тенденції та закономірності в промислових даних.
  • Прогностичне моделювання: складається з питань побудови прогнозного моделювання, тобто моделювання даних та визначення алгоритмів машинного навчання для прогнозної аналітики та методів оцінки моделі.

Ти навчишся

  • Виберіть відповідні алгоритми машинного навчання для вирішення заданої проблеми для прогнозної аналітики даних.
  • Досліджуйте дані та створюйте набори даних, придатні для аналітичного моделювання.
  • Основи машинного навчання для прогностичної аналітики.

Вимоги до вступу

  • 90 кредитів, з яких щонайменше 60 кредитів з комп'ютерних наук або еквівалент, включаючи 15 кредитів з програмування, а також 2,5 кредиту з базової теорії ймовірностей та 2,5 кредиту з лінійної алгебри або еквівалент.
  • Крім того, необхідний курс англійської мови A / English 6.

Ви також можете подати заявку на курс та визначити свою придатність на основі знань, набутих іншими способами, такими як досвід роботи, інші дослідження тощо.

Назва курсу шведською мовою

Prediktiv dataanalys

Інформація про програму

Після подання вашої електронної заявки наступним кроком є подання документації для підтвердження відповідності курсу, на який ви подали заявку. Для того, щоб задокументувати свою придатність, ви повинні надати свій диплом середньої школи та університетську стенограму та підтвердження знання англійської мови.

Вимоги до вступу

Для виконання вимог до вступу на цей курс потрібно мати попередню академічну кваліфікацію (університетське навчання). Конкретні вимоги для вступу ви знайдете вище.

Немає академічної кваліфікації?

Якщо у вас немає офіційної академічної кваліфікації, необхідної для певного курсу, ви можете подати заявку на курс та визначити свою придатність на основі знань, набутих іншими способами, такими як досвід роботи, інші дослідження тощо. Це також відоме як перевірка попереднього навчання.

Визнання попереднього навчання означає складання оцінки компетенції та кваліфікації людини незалежно від того, як, де або коли вони були отримані - в системі офіційної освіти чи якимось іншим способом у Швеції чи за кордоном, зовсім недавно чи тривалий час тому.

Якщо ви думаєте, що ваші знання та компетенції принесуть вам цей курс, вам потрібно буде завантажити наступне із заявою:

  • Резюме з описом вашого освітнього та професійного досвіду. У вашому резюме повинні бути описані ваші знання та компетентності стосовно вимог до вступу.
  • Якщо ви посилаєтесь на досвід роботи, вам потрібно завантажити сертифікат роботодавця.

Якщо нам потрібна додаткова інформація, ми зв’яжемося з вами.

Майбутнє

Курси є частиною FutureE проекту , де MDH пропонує онлайн - курси в галузі ШІ, екологічного та енергетичного машинобудування, програмного забезпечення і комп'ютерних систем.

Останнє оновлення Жов 2020

Про навчальний заклад

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 ... Детальніше

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. Згорнути