Omfattning: 400 Yhp
5 Yhp = 1 veckas heltidsstudier
Bunden

Yrkesroller

Data Scientist
Business Intelligence-analytiker
Dataanalytiker

Utbildningsbeskrivning:

Data Scientist är en utbildning inom dataanalys och beslutsstöd där den studerande lär sig att utvinna, hanterar och analyserar väldigt stora mängder data som underlag i verksamhetsbeslut. Som data Scientist underlättar du beslutsfattande på olika nivåer genom att analysera stora och komplexa datakällor med nya metoder, tankesätt och verktyg.

 Förkunskapskrav:

Grundläggande behörighet

Matematik 2 eller motsvarande

Programmering 1 eller motsvarande 

Efter avslutad utbildning ska den studerande ha kunskaper i/om

  • Specialiserade kunskaper inom teoretisk och praktisk dataanalys i yrkesrollen som Data Scientist
  • Kunskaper om och överblick över angränsande yrkes-och kompetensområden såsom programmering, statistik och databaser
  • Kunskaper om arbetsprocesser och kvalitetskriterier inom teoretisk och praktisk dataanalys i yrkesrollen som Data Scientist

Efter avslutad utbildning ska den studerande ha färdigheter i att

  • Planera, utföra samt identifiera resurser för att utföra specialiserade arbetsuppgifter inom dataanalys i yrkesrollen som Data Scientist
  • Lösa sammansatta problem inom dataanalys i yrkesrollen som Data Scientist
  • Kommunicera åtaganden och lösningar gällande dataanalys i yrkesrollen som Data Scientist på såväl svenska som engelska

Efter avslutad utbildning ska den studerande ha kompetenser för att

  • Bistå företag i att välja, implementera och använda rätt lösningar samt slutföra förelagda projekt inom yrkesrollen som Data Scientist
  • Självständigt behandla teoretiska och praktiska dataanalys-frågor på ett sådant sätt att det leder vidare till lärande och professionell utveckling i yrkesrollen som Data Scientist

Kursöversikt

Avancerad SQL, 25 YH-poäng
Self Service BI, 20 YH-poäng
Business Analytics, 20 YH-poäng
Data mining, 20 YH-poäng
Examensarbete, 30 YH-poäng
LIA 1, 70 YH-poäng
Lia 2, 70 YH-poäng
Projekt i data science, 25 YH-poäng
Python Programmering för big data, 30 YH-poäng
R Programmering för big data, 30 YH-poäng
Prediktiv Analys, 25 YH-poäng
Visuell dataanalys, 40 YH-poäng

Avancerad SQL, 25 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de kunskaper, färdigheter och kompetenser inom SQL som krävs för att kunna arbeta som Data Scientist.

Kursen syftar till att ge de studerande fördjupade kunskaper i hur man utför sökningar med hjälp av SQL för komplex dataanalys. De studerande kommer också få djupare kunskaper om indexering, optimering och isolationsnivåernas påverkan på ställda SQL frågor.

Kursinnehåll:

  • Beräkningar med hjälp av fönster funktioner
  • Analys och optimering av SQL frågor
  • Isolationsnivåer och samtidighet
  • Index
  • SQL Server Profiler och Extended events
  • Query plans

Self Service BI, 20 YH-poäng

Kursens syfte är l att ge den studerande en djup förståelse för hur man hanterar Self Service BI (SSBI). Kursen är uppbyggd i två delar. Första delen handlar mycket on‐prem lösningar (oftast det som användaren har lokalt). Andra delen handlar mycket om moln tjänster som t.ex Office 365, Power BI, Azure Marketplace osv.

Kursens mål är att den studerande lär sig hur organisationer kan använda business intelligence och explorativ analys av komplex data för att göra bättre analyser av intern och extern data.

Kursinnehåll:

  • Introduktion till Self‐Service Business Intelligence
  • Self‐Service Reporting
  • Self‐Service Data Modeling med PowerPivot
  • Importera Data med Power Query
  • Importera Data till Power Pivot
  • Skapa Calculated Measures och Incorporating Time Intelligence med DAX
  • Visualisera Data med Power View i Microsoft Excel
  • Visuallisera geografisk Data med Power Map
  • Gör Self‐Service BI skalbar med hjälp av SSAS Tabular Server Technologies
  • Moln samarbete med Power BI för Microsoft Office 365

Business Analytics, 20 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de kunskaper, färdigheter och kompetenser inom verksamhetsanalys som krävs för att kunna arbeta som Data Scientist.

Målet med kursen är att de studerande kan hantera en komplett process för verksamhetsanalys och flera olika metoder för projektstyrning. De studerande kommer att förbättra sin analysförmåga och får lära dig att använda ett ramverk för verksamhetsanalys och affärsutveckling. Under kursen får de studerande lära sig att hantera allt från uppstart, kravinsamling och hantering av intressenter till att skriva kravdokumentation, överlämna affärslösningar och validera resultat.

Kursinnehåll:

  • Definition av verksamhetsanalys
  • Genomföra strategianalys
  • Analysera och hantera intressenter
  • Definiera lösningar
  • Skapa ett business case
  • Ramverket kravhantering
  • Samla in kraven
  • Analysera kraven
  • Skriva kravdokumentationen
  • Presentera affärslösningen

Data mining, 20 YH-poäng

Kursen syftar till att ge den studerande specialiserade kunskaper i att med hjälp av historiska data lära sig bygga prediktiva analyslösningar med datamining lösningar i SQL Server Analysis services och de avancerade data mining verktygen i Excel.

Kursens mål är att den studerande utvecklar kunskap om och förståelse för data mining, dess syfte samt förståelse för sambandet mellan olika strukturer och dataanalysmetoder. Den studerande ska utveckla sina färdigheter i prediktiva analyslösningar och hur man tillämpar detta inom området data mining.

Kursinnehåll:

  • Microsoft SQL Analysis services
  • Microsoft Excels avancerade data mining verktyg
  • Skapa data mining strukturer och modeller
  • Bygga prediktiva analyslösningar med hjälp av SQL server analysis services

Examensarbete, 30 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de fördjupade kunskaper, färdigheter och kompetenser i utbildningen som helhet och nå utbildningens övergripande mål, vilka är kraven för att kunna arbeta som Data Scientist.

Målet är att den studerande efter genomförd kurs kan identifiera, formulera, analysera, lösa problem och utföra komplexa uppgifter kopplade till dataanalys. Den studerande ska fördjupa och/eller bredda sina kunskaper i områden som ryms inom utbildningsplanen och självständigt planera och genomföra uppgiften. Examensarbetet kan även vara en egen vald fördjupningsuppgift inom ramen för denna utbildning.

Examensarbetet ska ge insikt i hur man professionellt hanterar verkliga problemställningar.

Examensarbetet kan genomföras enskilt eller i grupp, i samarbete med ett företag eller annan extern kund och ska innehålla samtliga moment från inledande kunddialog, till genomförande, dokumentation och presentation.

Examensarbetet ska resultera i en examensrapport som ska innehålla beskrivning, resonemang, analys och reflektioner. Examensrapporten ska skrivas på svenska alternativt engelska och presenteras inför övriga studerande och eventuellt deltagande företag och kunder. I kursen ska den studerande också opponera på övriga studerandes examensarbete.

LIA 1, 70 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de specialiserade kunskaper, färdigheter och kompetenser och praktisk erfarenhet från samtliga av de tidigare kurserna och praktiskt tillämpa dem i denna näringslivsförlagda kurs.

Målet är att den studerande efter genomförd kurs kan applicera utbildningens metodik inom praktiskt analys och Self service BI i faktiska projekt och har tillägnat sig specialiserad kunskap om och förståelse för att självständigt kunna utföra arbetsuppgifter inom utbildningens område med hjälp av relevanta arbetsmetoder.

Den studerande ska kunna redogöra för metodik och processer runt utvecklingsprojekt, redogöra för kvalitetssäkringsarbetet och dokumentationsbehovet i ett skarpt utvecklingsprojekt och kunna beskriva de teknologier, plattformar och verktyg som används inom det aktuella företaget.

Den studerande ska inom ramen för kursen dela med sig av sina erfarenheter genom en skriftlig rapport.

Lia 2, 70 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de specialiserade kunskaper, färdigheter och kompetenser och praktisk erfarenhet från samtliga av de tidigare kurserna och praktiskt tillämpa dem i denna näringslivsförlagda kurs.

Målet är att den studerande efter genomförd kurs kan applicera utbildningens metodik inom avancerad dataanalys i faktiska projekt och har tillägnat sig specialiserad kunskap om och förståelse för att självständigt kunna utföra arbetsuppgifter inom utbildningens område med hjälp av relevanta arbetsmetoder.

Den studerande ska kunna redogöra för metodik och processer runt utvecklingsprojekt, redogöra för kvalitetssäkringsarbetet och dokumentationsbehovet i ett skarpt utvecklingsprojekt och kunna beskriva de teknologier, plattformar och verktyg som används inom det aktuella företaget.

Den studerande ska inom ramen för kursen dela med sig av sina erfarenheter genom en skriftlig rapport.

Projekt i data science, 25 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de kunskaper, färdigheter och kompetenser inom praktisk dataanalys som krävs för att kunna arbeta som Data Scientist.

Målet med kursen är att de studerande efter avslutad kurs ska ha provat och omsatt teoretiska och praktiska kunskaper i ett större projekt.

Kursinnehåll:

  • Att utifrån en behovsspecifikation ta fram en välgrundad dataanalys med de tekniker som behandlats under föregående kurser

Python Programmering för big data, 30 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de kunskaper, färdigheter och kompetenser inom Python programmering som krävs för att kunna arbeta med kvalificerad dataanalys.

Målet med kursen är att de studerande introduceras i grundläggande datastrukturer, grunderna i Pythons syntax, textbaserade användargränssnitt och arbeta med styrstrukturer som slingor och if-satser, kommandotolken och objektorienterad programmering. Efter genomförd kurs kommer den studerande att kunna utveckla funktionsrika applikationer med Pythons uttryck, funktioner, variabler och datatyper.

Kursinnehåll:

  • Användning av Pythons inbyggda typer
  • Organisera och strukturera kod
  • Implementera klasser och objekt
  • Redigera filsystem
  • Ansluta till relationsdatabaser
  • GUI-utveckling
  • Utveckla webbapplikationer

R Programmering för big data, 30 YH-poäng

Kursen syftar till att ge den studerande specialiserade kunskaper i att använda språket R för programmering, grafer och effektiv dataanalys.

R är ett verktyg för statistik och datamodellering. Språket R är elegant, mångsidig och syntaxen är uppbyggd kring att arbeta med data. Men R är mer än så, den innehåller också mycket kraftfulla grafikfunktioner.

Målet med kursen är att de studerande lär sig både hur man programmerar i R och hur man använder R för effektiv dataanalys. De får också lära sig att installera och konfigurera den programvara som krävs för att kunna jobba i en statistisk programmeringsmiljö.

Kursinnehåll:

  • Programmering i språket R
  • Effektiv dataanalys med R
  • Statistika beräkningar i R
  • Profilering av R kod

Prediktiv Analys, 25 YH-poäng

Kursen syftar till att ge den studerande specialiserade kunskaper i att förstå och använda olika statistiska metoder för att analysera historisk information för att på så sätt förutspå framtida händelser samt få färdigheter i att använda de vanligaste prediktiva modellerna, regression och klassificering.

Målet med kursen är att de studerande  får lära sig hur prediktiv analys används inom olika statistiska metoder för att utvinna information från befintliga datamängder i syfte att fastställa mönster och förutsäga framtida utfall och trender. Prediktiv analys kan inte berätta vad som kommer att hända i framtiden. Prediktiv analys förutspår vad som kan hända i framtiden med en acceptabel nivå av tillförlitlighet. Prediktiva modeller och analyser används vanligtvis för att förutsäga framtida sannolikheter.

I den här kursen kommer vi att bekanta oss med två vanliga typer prediktiva modeller; regression och klassificering. Regression innebär att förutsäga ett svar, såsom kvantitet såld, aktiekurser, eller avkastning på investeringen. Klassificeringen innebär att förutsäga ett kategoriskt svar. T.ex. vilket märke kommer att köpas? Kommer konsumenten att köpa produkten eller inte? Kommer kontohavaren betala av lånet eller inte? Är denna banktransaktion sann eller bedräglig?

Kursinnehåll:

  • Prediktiv analys för Big Data
  • Regression
  • Klassificering
  • Prediktiva analys algoritmer
  • Prediktiva analys modeller
  • Visualiering av prediktiva analyser

Visuell dataanalys, 40 YH-poäng

Syftet med kursen är att den studerande ska få de kunskaper, färdigheter och kompetenser inom visuell dataanalys som krävs för att kunna arbeta som Data Scientist.

Att analysera stora datamängder för att hitta mönster och trender som kan vara underlag för beslutsfattande kan vara en utmanande process. Data- och informationsvisualiseringsmetoder stödjer denna process och tillåter beslutsfattarna att härleda analysresultat från data. Kursen ger en introduktion till informationsvisualisering, visual data mining och visual analytics.

Kursens mål är att den studerande utvecklar kunskap om och förståelse för Visuell dataanalys, dess funktion samt förståelse för sambandet mellan analysresultat och beslutsfattande. Den studerande ska utveckla sina färdigheter i informationsvisualisering och kunna välja lämpliga sätt att presentera resultatet av en dataanalys.

Kursinnehåll:

  • visualisering av tvärsnittsdata
  • visualisering av tidsutveckling
  • interaktiva diagramtyper
  • statistiska programvaror
Dela sidan: