Kursplan för Projekt i dataanalys

Project in Data Science

  • 15 högskolepoäng
  • Kurskod: 1DL507
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Dataanalys A1F, Teknik A1F

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (G)
  • Inrättad: 2022-03-03
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: HT 2022
  • Behörighet:

    150 hp inklusive 30 hp dataanalys på avancerad nivå (inklusive Data, etik och rätt) samt inklusive 75 hp datavetenskap och matematik, varav minst 15 hp datavetenskap. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

  • Ansvarig institution: Institutionen för informationsteknologi

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

  • planera och genomföra ett projektarbete inom dataanalysområdet i en mindre grupp och inom givna tidsramar,
  • analysera en öppen teknisk problemställning, formulera delproblem, samt hitta och välja lösningar till dessa,
  • självständigt söka, värdera och använda vetenskaplig och teknisk information för att uppnå projektmålen,
  • demonstrera en fungerande lösning till en komplex dataanalysuppgift, samt visa att denna uppfyller given specifikation,
  • göra bedömningar med hänsyn till relevanta vetenskapliga, samhälleliga och etiska aspekter i tillämpning av dataanalys,
  • skriftligt och muntligt redovisa förutsättningar, argumentera för vald lösningsmetod samt presentera resultat.

Innehåll

Specialisering inom ett tekniskt tillämpningsområde. Projektarbete i grupper fokuserade på att arbeta på ett praktiskt dataanalysprojekt. Kursen har två möjliga inslag; dataanalysstudenter möter studenter från andra program som bidrar med problemställningar, ämneskompetens och data eller datakällor. Alternativt utförs projektet i en forskargrupp under ledning av en forskare vid Uppsala universitet. Kursen innehåller också generella färdigheter: etik, grupparbete, introduktion till projekt- och tidshantering samt presentationsteknik.

Undervisning

Föreläsningar, projektarbete, handledning.

Examination

Skriftlig rapport (10 hp) samt muntlig redovisning (5 hp) av projektet.

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.

Övriga föreskrifter

Kursen kan inte ing i samma examen som kurserna Projekt i dataanalys (1DL505) eller Projekt i data science (1DL506).

Litteratur

Uppgift om kurslitteratur saknas. Ta kontakt med ansvarig institution för mer information.

Skriv ut