Curso de análisis predictivo de datos

General

Descripción del programa

El curso brindará información sobre los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y la previsión procesable mediante análisis predictivo. Cubrirá los conceptos clave para extraer información y conocimientos útiles de grandes conjuntos de datos para el modelado analítico.

Información del curso

  • Créditos: 2.5 créditos
  • Lugar del estudio: independiente del lugar
  • Fecha de inicio: 2020-11-30-2021-01-17 (tiempo parcial 25%)
  • Ordenanza de educación: segundo ciclo
  • Código del curso: DVA478
  • Área principal: Ciencias de la Computación

Sobre este curso

El curso tiene como objetivo brindar información sobre los conceptos fundamentales del aprendizaje automático para que el análisis predictivo proporcione decisiones procesables, es decir, mejores y más informadas, en el pronóstico. Cubre los conceptos clave para extraer información y conocimientos útiles de conjuntos de datos para construir modelos predictivos.

  • Introducción: una descripción general de la analítica de datos predictiva y el aprendizaje automático para la analítica predictiva.
  • Exploración y visualización de datos: presenta estudios de casos de dominios de aplicaciones industriales y discute problemas técnicos clave relacionados con cómo podemos obtener información que nos permita ver tendencias y patrones en los datos industriales.
  • Modelado predictivo: consiste en cuestiones en la construcción de modelado predictivo, es decir, modelar datos y determinar algoritmos de aprendizaje automático para análisis predictivo y técnicas para evaluación de modelos.

Aprenderás

  • Seleccione algoritmos de aprendizaje automático adecuados para resolver un problema determinado de análisis de datos predictivos.
  • Explore datos y produzca conjuntos de datos adecuados para el modelado analítico.
  • Conceptos básicos del aprendizaje automático para análisis predictivos.

Requisitos de entrada

  • 90 créditos de los cuales al menos 60 créditos en Informática o equivalente, incluyendo 15 créditos en programación así como 2,5 créditos en teoría de probabilidad básica y 2,5 créditos en álgebra lineal o equivalente.
  • Además, se requiere un curso de inglés A / curso de inglés 6.

También puede postularse para el curso y evaluar su elegibilidad en función de los conocimientos adquiridos de otras maneras, como experiencia laboral, otros estudios, etc.

Título del curso en sueco

Análisis de datos prediktiv

Información de la aplicación

Después de enviar su solicitud electrónica, el siguiente paso es enviar la documentación para demostrar su elegibilidad para el curso que ha solicitado. Para documentar su elegibilidad, debe proporcionar su diploma de escuela secundaria y expediente académico universitario y prueba de su dominio del idioma inglés.

Requisitos de entrada

Para cumplir con los requisitos de ingreso a este curso es necesario tener titulación académica previa (estudios universitarios). Encontrará los requisitos de entrada específicos arriba.

¿Sin titulación académica?

Si no tiene las calificaciones académicas formales necesarias para un curso específico, puede solicitar el curso y evaluar su elegibilidad en función de los conocimientos adquiridos de otras formas, como experiencia laboral, otros estudios, etc. Esto también se conoce como validación de aprendizajes previos.

El reconocimiento del aprendizaje previo significa el mapeo de una evaluación de la competencia y las calificaciones de un individuo, independientemente de cómo, dónde o cuándo se adquirieron: en el sistema educativo formal o de alguna otra manera en Suecia o en el extranjero, recientemente o hace mucho tiempo. hace.

Si cree que sus conocimientos y competencias lo calificarán para este curso, deberá cargar lo siguiente con su solicitud:

  • CV con una descripción de su formación académica y profesional. Su CV debe describir sus conocimientos y competencias en relación con los requisitos de ingreso.
  • Si se refiere a experiencia laboral, debe cargar un certificado de empleador.

Si necesitamos más información, nos comunicaremos contigo.

FutureE

Los cursos son parte del proyecto FutureE donde MDH ofrece cursos en línea en las áreas de IA, Ingeniería Ambiental y Energética, Ingeniería de Software y Sistemas Computacionales.

Última actualización Oct 2020

Acerca del centro educativo

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 ... Leer más

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. Leer menos
Västerås , Eskilstuna + 1 Más Menos