Cours en analyse prédictive des données

Informations générales

Description du programme

Le cours donnera un aperçu des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de la prévision exploitable à l'aide de l'analyse prédictive. Il couvrira les concepts clés pour extraire des informations et des connaissances utiles à partir d'ensembles de données volumineuses pour la modélisation analytique.

Informations sur les cours

  • Crédits: 2,5 crédits
  • Lieu d'étude: indépendant du lieu
  • Date de début: 2020-11-30-2021-01-17 (temps partiel 25%)
  • Ordonnance sur l'éducation: deuxième cycle
  • Code de cours: DVA478
  • Domaine principal: Informatique

À propos de ce cours

Le cours vise à donner un aperçu des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive afin de fournir des décisions exploitables, c'est-à-dire meilleures et plus éclairées en matière de prévision. Il couvre les concepts clés pour extraire des informations et des connaissances utiles à partir d'ensembles de données pour construire une modélisation prédictive.

  • Introduction: un aperçu de l'analyse prédictive des données et de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.
  • Exploration et visualisation des données: présente des études de cas dans des domaines d'applications industrielles et discute des problèmes techniques clés liés à la façon dont nous pouvons obtenir des informations nous permettant de voir les tendances et les modèles dans les données industrielles.
  • Modélisation prédictive: consiste en des problèmes dans la construction de la modélisation prédictive, c'est-à-dire, modéliser les données et déterminer les algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive et les techniques d'évaluation des modèles.

Tu vas apprendre

  • Sélectionnez des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés pour résoudre un problème donné pour l'analyse prédictive des données.
  • Explorez les données et produisez des ensembles de données adaptés à la modélisation analytique.
  • Bases de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.

Conditions d'entrée

  • 90 crédits dont au moins 60 crédits en informatique ou équivalent, dont 15 crédits en programmation ainsi que 2,5 crédits en théorie des probabilités de base et 2,5 crédits en algèbre linéaire, ou équivalent.
  • De plus, le cours d'anglais A / le cours d'anglais 6 est requis.

Vous pouvez également postuler pour le cours et faire évaluer votre éligibilité en fonction des connaissances acquises par d'autres moyens, comme l'expérience de travail, d'autres études, etc.

Titre du cours en suédois

Analyse des données Prediktiv

Informations sur l'application

Après avoir soumis votre candidature électronique, l'étape suivante consiste à soumettre des documents démontrant votre éligibilité au cours auquel vous avez postulé. Afin de documenter votre admissibilité, vous devez fournir votre diplôme d'études secondaires et votre relevé de notes universitaire et une preuve de votre maîtrise de l'anglais.

Conditions d'entrée

Pour répondre aux conditions d'admission à ce cours, vous devez avoir des diplômes universitaires (études universitaires). Vous trouverez les conditions d'entrée spécifiques ci-dessus.

Pas de diplômes universitaires?

Si vous ne possédez pas les qualifications académiques formelles requises pour un cours spécifique, vous pouvez postuler pour le cours et faire évaluer votre éligibilité en fonction des connaissances acquises par d'autres moyens, comme l'expérience de travail, d'autres études, etc. Ceci est également connu sous le nom de validation des acquis.

La reconnaissance des acquis signifie la cartographie d'une évaluation des compétences et des qualifications d'un individu, quels que soient la manière, le lieu ou le moment où ils ont été acquis - dans le système éducatif formel ou d'une autre manière en Suède ou à l'étranger, récemment ou depuis longtemps. depuis.

Si vous pensez que vos connaissances et vos compétences vous qualifieront pour ce cours, vous devrez télécharger les éléments suivants avec votre candidature:

  • CV avec une description de votre parcours scolaire et professionnel. Votre CV doit décrire vos connaissances et compétences par rapport aux conditions d'entrée.
  • Si vous faites référence à l'expérience de travail, vous devez télécharger un certificat d'employeur.

Si nous avons besoin de plus d'informations, nous vous contacterons.

FutureE

Les cours font partie du projet FutureE où MDH propose des cours en ligne dans les domaines de l'IA, de l'ingénierie environnementale et énergétique, de l'ingénierie des logiciels et des systèmes informatiques.

Mis à jour le Oct. 2020

À propos de l'établissement

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16700 students read courses and study programs in Business, Health, Engineering, and Education. We conduct resea ... Continuer

At Mälardalen University people meet who want to develop themselves and the future. Our 16700 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. Réduire
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