Emne
Introduksjon til datavitenskap (DAT540)
Fakta
Emnekode DAT540
Vekting (stp) 10
Semester undervisningsstart Høst
Undervisningsspråk Engelsk
Antall semestre 1
Vurderingssemester Høst
Timeplan Vis timeplan
Litteratur Pensumlisten finner du i Leganto
Intro
Emnet skal gi kunnskap og erfaring innen datavitenskapelige oppgaver og gjøre studenten kjent med datavitenskapelig prosjektsyklus.
Innhold
Evnen til å innhente og analysere data har blitt en av de viktigste utfordringene i nesten alle fagområder, sektorer og næringer. I dette emnet blir studentene kjent med grunnleggende verktøy og prosesser som brukes i datavitenskap ("Data Science")
Studentene jobber gjennom hele dataflyten, fra innhenting, rensing og modellering, til lagring av dataene. Arbeidet utføres ved bruk av Python-stakken, som består av blant annet: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib og Jupyter Notebooks.
Studentene lærer å strukturere sitt arbeid ved hjelp av CRISP-DM og Data Science -prosessen ("Ask, Get, Explore, Model, Communicate and Visualize").
Læringsutbytte
Kunnskap:
- Utvikle og kjøre programmer for å laste, analysere, rense, transformere, slå sammen, omforme og lagre data.
- Sammenligne vanlige Python, NumPy og Pandas datastrukturer og bruke en av disse til en definert oppgave. Bruke IPython shell og Jupyter notebook for undersøkende databehandling.
- Utvikle og kjøre enkle algoritmer for maskinlæring eller data mining.
Ferdigheter:
- Gjøre dataanalyse etter CRiSP-DM og Data Science Prosess.
- Lage gode visualiseringer av data analysen med bruk av matplotlib.
- Optimalisere dataanalysen ved å bruke tilgjengelig struktur og metoder.
- Evaluere, kommunisere og forsvare resultater fra dataanalysen.
Generelle kvalifikasjoner:
- Løse dataanalyseoppgaver i sanntid ved bruk av en strukturert fremgangsmåte.
Forkunnskapskrav
Anbefalte forkunnskaper
Eksamen / vurdering
Prosjektarbeid i gruppe
Vekt 3/5
Karakter Bokstavkarakterer
Skriftlig eksamen (Multiple Choice)
Vekt 2/5
Varighet 3 Timer
Karakter Bokstavkarakterer
Eksamenssystem Inspera assessment
Trekkfrist 13.11.2025
Eksamensdato 27.11.2025
Skriftlig eksamen (multiple choice) er digital.
Prosjektet gjennomføres i grupper. Prosjektarbeid skal utføres i de gruppene som tildeles og publiseres. Fravær på grunn av sykdom eller andre årsaker skal snarest meldes til foreleser.
En prosjektrapport, inkludert kildekode, inngår i vurderingen.
Dersom en student stryker i prosjektarbeidet, må han/hun ta denne delen på nytt neste gang emnet foreleses.
Arbeidsformer
Arbeidet vil bestå av 6 timer forelesning, laboratorium, veiledet gruppearbeid per uke.
Det forventes at studentene bruker ytterligere 6-8 timer i uken på selvstudium, gruppediskusjoner og utviklingsarbeid.