Anvendt data science

Datavitenskap omfatter et betydelig utvalg metoder og teknologier for å samle og analysere data. Målet med de fleste kurs i AI er å forstå de finere detaljene i de metodiske aspektene. Dette kurset er imidlertid rettet mot å utvikle kunnskap om, ferdigheter i og kompetanse til de mest brukte metodene. Kurset utnytter det faktum at mange forretningsrelevante, praktiske problemapplikasjoner av datavitenskap ikke krever de mest sofistikerte metodene. Dessuten bør de fleste av de verdiskapende løsningene fokusere på den overordnede utviklingen av løsningen, og ikke bare på dataanalysedelen. Hvilket problem som skal løses, hvilke forretningsmål som skal måles, og hvordan man kontinuerlig overvåker den foreslåtte løsningen er store deler av den totale prosessen som det knapt snakkes om. Dette kurset fokuserer spesielt på de praktiske anvendelsene av disse elementene i datadrevne analyseprosjekter.

Kunnskap: Kandidaten skal etablere dyp kunnskap om utviklingssyklusen til datavitenskapelige prosjekter.

Ferdigheter: Kandidaten vil få solide ferdigheter i å sette opp og konfigurere datavitenskapelige verktøy. Kandidaten skal utvikle gode ferdigheter i å identifisere hvilke metoder som egner seg for hvilken type problemer.

Kompetanse: Kandidaten skal etablere kompetanse i anvendelse av utvalgte datavitenskapelige metoder for å møte forretningsmessige og strategiske utfordringer.

Kurset består av forelesninger, oppgaver og prosjektarbeid. Studentene skal gjennomføre et gruppebasert prosjekt som skal presenteres samt to individuell oppgaver. I gruppeprosjektet går studentene gjennom realistiske, problemorienterte analyser av dataene. Gruppeprosjektet er å utvikle praktiske ferdigheter i å konfigurere de relevante verktøyene/teknologiene, forhåndsbehandle data og utføre analysene. Den individuelle oppgavene diskuterer gruppeprosjektet i lys av relevant litteratur fra emneplanen.