Introduksjon til datavitenskap DAT540
Kurset skal gi kunnskap og erfaring innen datavitenskapelige oppgaver og gjøre studenten kjent med datavitenskapelig prosjektsyklus.
Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2021-2022
DAT540
1
10
Høst
1
Høst
Engelsk
Kunnskap:
- Utvikle 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 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.
Prosjektarbeid med muntlig fremføring
Vurderingsform | Vekting | Varighet | Karakter | Hjelpemiddel |
---|---|---|---|---|
Muntlig fremføring | 40/100 | Bokstavkarakterer | ||
Individuell innleveringsoppgaver | 60/100 | Bokstavkarakterer |
Prosjektet fullføres i grupper. Prosjektarbeidet skal gjøres på tidspunkter og i gruppene som er tildelt og publisert. Fravær på grunn av sykdom eller andre årsaker skal meddeles emneansvarlig snarest mulig.Både prosjektarbeid og muntlig fremføring må gjennomføres før endelig karakter fastsettes. Hvis en student ikke består prosjektoppgaven, må hun/han ta dette om igjen neste gang kurset undervises.2 - 4 innleveringsoppgaver skal løses individuelt. Både prosjekt og innleveringsoppgave må være bestått for å få endelig karakter i emnet.