Statusmelding

Emnebeskrivelsen for semesteret du ønsket å se, er ikke publisert. Du ser nå den sist tilgjengelige versjonen.

EITDDAK 01TD55E Analyser og visualisering

EITDDAK 01TD55E Analyser og visualisering

  • Emnebeskrivelse
    • Emnekode
      EITDDAK 01TD55E
    • Studieprogram
      Dataanalytiker
    • Studiepoeng
      10
    • Studiested
      Kongsberg
    • Studienivå
      Fagskole nivå 5.2
    • Emneansvarlig
      Gry Brubakk Fossan
Undervisningssemestere
2025 Høst
2026 Vår
2026 Høst
2027 Vår
Emnets innhold

Temaer

Data analyse

  • Anomalier og ekstremverdier
  • Klynging og segmentering
  • K-means og K-nærmeste nabo
  • Validering av analyse

Data visualisering

  • Data visualisering og tolkning
  • Tolkning vha. data visualisering
     
Læringsutbytte
Kunnskap

Studenten:

  • Har kunnskap om metoder for å identifisere og håndtere anomalier og ekstremverdier i datasett
  • Har kunnskap om klynging og segmentering som teknikker i dataanalyse
  • Har kunnskap om sentrale algoritmer og deres anvendelser
  • Har kunnskap om prinsippene for validering av analyseresultater
  • Har kunnskap om avanserte teknikker for datavisualisering og deres betydning i dataanalyse
  • Kan oppdatere sin yrkesfaglige kunnskap om analysemetoder og identifisere faglige problemstillinger knyttet til analyseprosesser
Ferdigheter

Studenten

  • Kan anvende metoder for å identifisere og håndtere anomalier og ekstremverdier i datasett
  • Kan anvende relevante verktøy for klynging og segmentering i dataanalyse
  • Kan anvende K-means og nærmeste nabo-algoritmer for å analysere og segmentere data
  • Kan utføre validering av analyseresultater ved hjelp av faglig kunnskap og relevante verktøy
  • Kan anvende avanserte visualiseringsverktøy for å presentere komplekse data og analyseresultater effektivt
  • Kan finne informasjon for å analysere data og trekke meningsfulle konklusjoner
Generell kompetanse

Studenten

  • Har utviklet en etisk grunnholdning for juridiske problemstillinger knyttet til dataanalyse og -bruk
  • Har forståelse for egen faglig utøvelse og kan justere denne under veiledning
  • Kan bygge relasjoner og samarbeide effektivt i tverrfaglige team for å løse datarelaterte utfordringer
  • Kan utvikle arbeidsmetoder for innovasjon og forbedring av analyse- og visualiseringsprosesser i en organisasjon
Arbeidsinnsats

Arbeidskrav

  • Gjennomføre obligatoriske innleveringsoppgaver
  • Studentene får grundig tilbakemelding på arbeidskrav og vurderes bestått/ikke bestått
  • Arbeidskravene må være bestått for å gjennomføre kurset/få avsluttende vurdering
Vurdering

Det gjennomføres obligatoriske arbeidskrav i emnet. Disse vurderes til godkjent/ikke godkjent. Antall arbeidskrav fremkommer i emnets fremdriftsplan.

Det foretas en helhetlig vurdering i emnet. Emnekarakter fastsettes basert på ett eller flere vurderingstellende elementer. Det fremkommer i emnets fremdriftsplan hva som er vurderingstellende arbeid.

Arbeids- og læringsaktiviteter

Nettbaserte forelesninger, individuelle oppgaver, gruppearbeid, presentasjoner, refleksjoner og diskusjoner

Litteraturliste

Litteraturliste oppdateres og kunngjøres ved studiestart på fagskolens nettsider innen 10. august.