קורס ניתוח נתונים חיזוי

כללי

תיאור התכנית

הקורס ייתן תובנות לגבי מושגי יסוד של למידת מכונה וחיזוי לביצוע באמצעות ניתוח חיזוי. הוא יכסה את מושגי המפתח להפקת מידע וידע שימושי מערכי נתונים גדולים לצורך דוגמנות אנליטית.

מידע על הקורס

  • נקודות זכות: 2.5 נקודות זכות
  • מיקום המחקר: בלתי תלוי במיקום
  • תאריך התחלה: 2020-11-30 - 2021-01-17 (משרה חלקית 25%)
  • תקנת חינוך: מחזור שני
  • קוד קורס: DVA478
  • תחום עיקרי: מדעי המחשב

על הקורס הזה

מטרת הקורס היא לתת תובנות לגבי מושגים בסיסיים של למידת מכונה לצורך ניתוח חיזוי על מנת לספק החלטות ניתנות לביצוע, כלומר, החלטות טובות ומושכלות יותר. הוא מכסה את מושגי המפתח להפקת מידע שימושי וידע מערכי נתונים לבניית דוגמנות ניבוי.

  • מבוא: סקירה של ניתוח נתונים חיזוי ולמידת מכונה לניתוח חיזוי.
  • חקר והדמיית נתונים: מציג מחקרי מקרה מתחומי יישומים תעשייתיים ודן בסוגיות טכניות מרכזיות הקשורות לאופן בו אנו יכולים לקבל תובנות המאפשרות לנו לראות מגמות ודפוסים בנתונים תעשייתיים.
  • מידול חיזוי: מורכב מבעיות בבניית דוגמנות חיזוי, כלומר נתוני מודל וקביעת אלגוריתמי למידת מכונה לניתוח ניבוי וטכניקות להערכת מודלים.

אתה תלמד

  • בחר אלגוריתמי למידת מכונה מתאימים כדי לפתור בעיה נתונה לניתוח נתונים ניבוי.
  • חקור נתונים והפיק מערכי נתונים המתאימים לדוגמנות אנליטית.
  • יסודות למידת מכונה לניתוח ניבוי.

דרישות כניסה

  • 90 נ"ז מתוכם לפחות 60 נ"ז במדעי המחשב או שווה ערך, כולל 15 נ"ז בתכנות וכן 2,5 נ"ז בתורת ההסתברות הבסיסית ו -2,5 נ"ז באלגברה לינארית, או שווה ערך.
  • בנוסף נדרש קורס אנגלית A / קורס אנגלית 6.

אתה יכול גם להגיש בקשה לקורס ולהעריך את זכאותך על סמך ידע שנרכש בדרכים אחרות, כגון ניסיון בעבודה, מחקרים אחרים וכו '.

כותרת הקורס בשוודית

Prediktiv נתונים ניתוחים

מידע על הבקשה

לאחר הגשת בקשתך האלקטרונית, השלב הבא הוא הגשת תיעוד להמחשת זכאותך לקורס אליו הגשת בקשה. על מנת לתעד את זכאותכם, עליכם לספק תעודת תעודה ותמליל אוניברסיטאי והוכחות למיומנות בשפה האנגלית.

דרישות כניסה

כדי לעמוד בדרישות הכניסה לקורס זה אתה צריך להיות בעל כישורים אקדמיים קודמים (לימודי אוניברסיטה). תמצאו את דרישות הכניסה הספציפיות לעיל.

אין כישורים אקדמיים?

אם אין לך את הכישורים האקדמיים הרשמיים הנדרשים לקורס ספציפי, אתה יכול להגיש בקשה לקורס ולהעריך את זכאותך על סמך ידע שנרכש בדרכים אחרות, כגון ניסיון בעבודה, לימודים אחרים וכו '. זה ידוע גם כ אימות של למידה מוקדמת.

הכרה בלמידה קודמת פירושה מיפוי הערכה של כישוריו וכישוריו של אדם, ללא קשר לאופן היכן או מתי נרכשו - במערכת החינוך הפורמלית או בדרך אחרת בשוודיה או מחוצה לה, ממש לאחרונה או זמן רב. לִפנֵי.

אם אתה חושב שהידע והכישורים שלך יסייעו לך לקורס זה, יהיה עליך להעלות את הדברים הבאים באמצעות היישום שלך:

  • קורות חיים עם תיאור הרקע החינוכי והמקצועי שלך. קורות החיים שלך חייבים לתאר את הידע והמיומנויות שלך ביחס לדרישות הכניסה.
  • אם אתה מתייחס לניסיון בעבודה, עליך להעלות אישור מעסיק.

אם אנו זקוקים למידע נוסף, אנו ניצור איתך קשר.

עתיד

הקורסים הם חלק מפרויקט FutureE בו MDH מציע קורסים מקוונים בתחומי AI, הנדסת סביבה ואנרגיה, תוכנה והנדסת מערכות מחשב.

עדכון אחרון: אוק 2020

אודות בית הספר

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16 000 students read courses and study programs in Business, Health, Engineering, and Education. We conduct rese ... קרא יותר

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16 000 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. קרא פחות
Västerås , אסקילסטונה + 1 יותר פחות