ADA511 Datavitenskap og data-drevet utvikling

Innhold og oppbygning

Data science spiller en stadig viktigere rolle i konstruksjonen og studien av komplekse systemer og prosesser, og bidrar til økende fokus på programvareutvikling også i tradisjonelle ingeniørretninger og i industrien. Kurset understreker rollen til data science på tvers av flere ingeniørdisipliner og for en rekke oppgaver - slik som prediktiv overvåkning og vedlikehold, avanserte produksjonslinjer, optimalisering av prosesser - og utdyper hva det betyr for prediksjoner og løsninger å være "data-drevet".

Kurset vil introdusere grunnlaget for inferens og prediksjon, sannsynlighetsteori, beslutningstaking, og Informasjonsteori, og se på hvilken betydning data har for disse. Dette grunnlaget vil vise hvordan spesielle egenskaper ved dataene kan føre til at en lykkes, men også mislykkes, i å løse gitte oppgaver. Faget vil gi kjennskap til disse egenskapene og forklare hvordan de kan vurderes, gjennom både grafiske og analytiske metoder. Fokus vil være på å unngå fallgruver i en slik vurdering, med konkrete eksempler fra ulike fagfelt og med gjesteforelesninger fra spesialister.

Den generelle fremgangsmåten bak data-drevet inferens og optimalisering vil bli forklart, og flere spesifikke modeller, spesielt fra maskinlæring - slik som nevrale nettverk, beslutningstrær, støttevektormaskiner - vil bli introdusert som tilnærmelser, som kun gjelder under visse omstendigheter, av den generelle fremgangsmåten. Et av hovedmålene med kurset er å gjøre studenten i stand til å vurdere hvorvidt spesifikke modeller er passende for de tilgjengelige dataene og for problemet som skal løses, og velge den optimale modellen. Dette gjennomføres med konkrete og realistiske hands-on eksempler og oppgaver.

En oversikt over hvordan mulige egenskaper og mangler i dataene, slik som bias, kan korrigeres for, og over mer avanserte inferensoppgaver på eksempelvis tidsserier, vil også bli gitt.

Kurset vi benytte flere ulike programmeringsspråk, blant annet Python, MatLab og R, og tilhørende programvarepakker som er tilpasset de ulike oppgavene som skal utføres.

Læringsutbytte

Kunnskap:

Studenten...

• Kan forklare rollen som data science spiller i studien av komplekse systemer og prosesser i forskning og utvikling
• Kjenner til grunnleggende konsepter og teknikker fra data science, deriblant data-utforskning og visualisering, sannsynlighetsteori, beslutningsteori
• Kan gi konkrete eksempler på extract-transform-load (ETL)-arbeidsflyt som er relevant for utvikling
• Forstår hvilke kriterier som er viktige for å koble sammen data, modeller og målsetninger på en god måte
• Har kjennskap til ulike datakilder i systemer for forskning og utvikling

Ferdigheter:

Studenten kan…

• Analysere og vurdere anvendelsesmulighetene av data science-teknikker i konkrete brukstilfeller
• Anvende data science-teknikker for å studere systemer og prosesser som oppstår i forskning og utvikling
• Designe data-drevne prosjekter innenfor forskning og utvikling
• Effektivt kommunisere resultater oppnådd gjennom data science og data-drevet modellering til både eksperter og til et generelt publikum

Generell kompetanse

Studenten kan…

• Arbeide effektivt sammen med andre på problemer innenfor data science
• Presentere problemer, analyser og konklusjoner basert på data-analyse og logiske argumenter til medstudenter, både muntlig og skriftlig

Krav til forkunnskaper

Ingen

Undervisnings- og læringsformer

Foredrag, eksempelstudier, gruppepresentasjoner og gruppeveiledning i forbindelse med prosjektarbeid, gjesteforelesninger fra spesialister.

Obligatorisk læringsaktivitet

En obligatorisk innlevering.

Arbeidskravet må være godkjent for at studenten skal få å gå opp til eksamen. 

Vurderingsform

1. Gruppeprosjektoppgave med sluttrapport, regnes som 50% av sluttvurderingen.

2. Muntlig eksamen basert på presentasjon av sluttrapport, regnes som 50% av sluttvurderingen.

Begge deler må være bestått for å få karakter i emnet.

Karakterskala A-F, der F svarar til ikkje bestått.

Hjelpemidler ved eksamen

Alle hjelpemiddel er tillatt.

Mer om hjelpemidler