| TNM098 |
Avancerad visuell dataanalys, 6 hp
/Advanced Visual Data Analysis/
För:
MT
|
| |
Prel. schemalagd
tid: 48
Rek. självstudietid: 112
|
| |
Utbildningsområde: Teknik
Huvudområde: Medieteknik Nivå (G1,G2,A): A
|
| |
Mål:
IUAE-matris
Studenten skall efter avslutad kurs kunna:
- Undersöka nya, komplexa datamängder och identifiera relevanta egenskaper som kan extraheras
- Välja och tillämpa avancerade algoritmiska metoder för analys av stora komplexa datamängder för att bestämma värdefulla resultat
- Adressera problem med mycket stora datamängder och utveckla strategier för problematiken med "big data"
- Visuellt presentera extraherad relevant information från sådana datamängder genom att använda standardvisualiseringsmetoder
|
| |
Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan)
Färdigheter i programmering och datorgrafikprogrammering, matematik samt informaionsvisualisering
OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.
|
| |
Organisation:
Kursen består av föreläsningar, laborationer, seminarietillfällen och ett omfattande projektarbete.
|
| |
Kursinnehåll:
Kursen bygger vidare på kursen Informationsvisualisering. Fokus är datamodellering, utvinning och analystekniker vilka är grunden för den moderna visuella dataanalysmetodiken. Sådana metoder håller på att bli mycket viktiga eftersom omfattningen av tillgängliga data för analys expanderar, vilket leder till så kallade "big data"-problem som påverkar företag, sjukvård, vetenskap och industri.
|
| |
Kurslitteratur:
"Principles of Data Mining" by David Hand, Heikki Mannila and Padhraic Smyth.
Relevanta vetenskapliga artiklar distribueras av kursansvarig
|
| |
Examination: |
LAB1
PRA1
|
Laborationer (U,G)
Projektarbete (U,3,4,5)
|
1 hp
5 hp
|
| |
|
|