Vedere University

Master of Science i anvendt datavitenskap og maskinlæring

Studentenes læringsutbytte er gruppert i kategoriene analytisk, teknisk og kommunikasjon, og det er et betydelig skjæringspunkt mellom kategoriene. Programmet er utformet slik at studentene skal kunne:

Analytiske kompetanser

• Bygg statistiske modeller og forstå deres makt og begrensninger.
• Design et eksperiment.
• Bruk problemløsningsstrategier på åpne spørsmål.

Teknisk kompetanse

• Skaff, rengjør og administrer data.
• Administrer og analyser massive datasett.
• Bruk maskinlæring og optimalisering for å ta beslutninger.
• Sett sammen beregningsrørledninger for å støtte datavitenskap fra allment tilgjengelige verktøy.

Kommunikasjonskompetanse

• Visualiser data for utforskning, analyse og kommunikasjon.
• Samarbeide innenfor og på tvers av funksjonelle team.
• Levere reproduserbar dataanalyse.
• Gjennomfør datavitenskapelige aktiviteter bevisst på og i henhold til retningslinjer, personvern, sikkerhet og etiske hensyn.

MSc i anvendt datavitenskap og maskinlæring er et 36 studiepoengs program som består av følgende 11 kurs og et Capstone-prosjekt.

Python for Data Science 1

På dette kurset vil du lære grunnleggende programmeringsferdigheter som gjør deg i stand til å søke og sortere data. Du vil bli introdusert til programmering i Python og lære hvordan du utvikler og kjører programmer i Jupyter Notebooks. Du vil lære viktige programmeringsprinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller bransjeproblemer ved å bruke data.

Python for Data Science 2

I dette kurset vil du lære grunnleggende programmeringsferdigheter som gjør deg i stand til å behandle tekst- og tidsserieinformasjon. Du vil videre lære programmeringskonsepter i Python. Du vil lære avanserte programmeringsprinsipper og vil øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller bransjeproblemer ved å bruke data. Forutsetning: Python for datavitenskap 1

Matematikk for datavitenskap 1

På dette kurset vil du lære grunnleggende statistiske ferdigheter som gjør deg i stand til å analysere data. Du vil bli introdusert for grunnleggende beskrivende og utforskende statistikk og vil lære hvordan du implementerer dem ved hjelp av programvarekode. Du vil lære viktige statistiske prinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller bransjeproblemer ved å bruke data.

Matematikk for datavitenskap 2

På dette kurset vil du lære grunnleggende statistiske ferdigheter som gjør deg i stand til å analysere data. Du vil bli introdusert for grunnleggende statistisk analyse med fokus på regresjonsmodeller og lære hvordan du implementerer dem ved hjelp av programvarekode. Du vil lære viktige statistiske prinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller bransjeproblemer ved å bruke data. Forutsetning: Matematikk for datavitenskap 1

Python for Data Science 3

På dette kurset vil du lære avanserte programmeringsferdigheter som gjør deg i stand til å behandle store datasett og få tilgang til eksterne databaser. Du vil videre lære programmeringskonsepter i Python. Du vil lære avanserte programmeringsprinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil ytterligere forbedre din evne til å løse forretnings- eller bransjeproblemer ved å bruke data. Forutsetning: Python for Data Science 2

Matematikk for datavitenskap 3

I dette kurset vil du lære avanserte statistiske ferdigheter som gjør deg i stand til å analysere paneldata. Du vil bli introdusert til avansert statistisk analyse og lære hvordan du bruker den ved hjelp av programvarekode. Du vil lære viktige statistiske prinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller bransjeproblemer ved å bruke komplekse datastrukturer. Forutsetning: Matematikk for datavitenskap 2

Matematikk for datavitenskap 4

På dette kurset vil du lære avanserte statistiske ferdigheter som gjør deg i stand til å utvikle eksperimenter og årsaksanalyse. Du vil bli introdusert for generaliserte lineære modeller og lære hvordan du bruker dem ved hjelp av programvarekode. Du vil lære avanserte statistiske prinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller industriproblemer ved å bruke komplekse statistiske teknikker. Forutsetning: Matematikk for datavitenskap 3

Analyse for beslutningstaking

I dette kurset vil du bruke konseptene, metodikkene og teknikkene fra tidligere kurs for å takle realistiske analytiske utfordringer. Du vil utvikle analytiske ferdigheter og kompetanse som kreves for å informere beslutningsprosesser i forretnings- og industrisammenheng. Dette kurset vil tillate deg å konsolidere dine analytiske ferdigheter og kompetanser. Forkunnskaper: Python for Data Science 3, Math for Data Science 3

Machine Learning for Data Science 1

På dette kurset vil du lære avanserte statistiske ferdigheter som gjør deg i stand til å klassifisere, forutse og finne mønstre i data. Du vil bli introdusert til klynging, prognoser og klassifiseringsteknikker og lære hvordan du bruker dem ved hjelp av programvarekode. Du vil lære grunnleggende maskinlæringsprinsipper og øve på å bruke dem på reelle forretnings- eller bransjeproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretnings- eller industriproblemer ved hjelp av maskinlæringsteknikker. Forkunnskaper: Python for Data Science 3, Math for Data Science 3

Machine Learning for Data Science 2

I dette kurset vil du lære avanserte teknikker som vil gjøre deg i stand til å bruke toppmoderne teknikker for å behandle bilder og tekst, klassifisere og forutse data og vil lære hvordan du bruker dem ved hjelp av programvarekode. Du vil lære avanserte maskinlæringsprinsipper og vil øve på å bruke dem på reelle forretningsproblemer. Disse ferdighetene vil danne grunnlaget for din evne til å løse forretningsproblemer ved å bruke avanserte maskinlæringsteknikker. Forutsetning: Maskinlæring for datavitenskap 1

Generativ AI for datavitenskap

I denne modulen lærer du hvordan du bruker generativ kunstig intelligens for å behandle og transformere komplekse, ustrukturerte datasett. Du vil bli introdusert for rask engineering og lære hvordan du bruker den til analytiske formål. Disse ferdighetene vil utfylle din evne til å behandle tekstinformasjon og trekke ut relevant innsikt fra den. Forkunnskaper: Python for Data Science 3, Math for Data Science 3

Capstone Project

I dette kurset vil du bruke konseptene, metodikkene og teknikkene fra tidligere kurs for å gi en løsning på en reell forretnings- eller bransjeutfordring. Dette kurset vil tillate deg å konsolidere dine analytiske ferdigheter og kompetanse og få reell erfaring som en aspirerende dataviter, analytiker eller ML-ingeniør.

Alongside delivering industry-aligned skills and competencies, we are dedicated to helping our students achieve their career goals and reach their full potential. As a student at Vedere University, your professional development will be supported by:

• Career coaching sessions with experienced counsellors
• Career workshops focused on industry trends and in-demand skills
• Industry-specific networking and informational events
• Curated information on relevant, up-to-date job opportunities in target fields