Beräkningsmetoder för storskaliga data
Om utbildningen
Kursens mål är att fördjupa studenternas kunskaper och färdigheter inom den tekniska sidan av data science, inklusive de relevanta datamodellerna, samt lämpliga mjukvaru- och hårdvarumiljöer. Kursen kommer att introducera aspekter av design och implementation av storskaliga data science-lösningar.
Framför allt kommer kursen att innefatta:
- en överblick av datorarkitekturer, algoritmiska tillvägagångssätt, och högpresterande beräknings-infrastrukturer, med ett fokus på de begränsningar som finns vid behandling av storskaliga data,
- en introduktion i relevanta ramverk för klusterberäkning med storskaliga data,
- implementering av dataanalys-verktyg på ett kluster med hjälp av Python och lämpliga mjukvaruramverk,
- datastrukturer och algoritmer som exempelvis index-strukturer, som avsevärt kan accelerera beräkningar för storskaliga data.
Behörigheter och urval
Behörighet
För tillträde till kursen krävs att studenten har en examen på kandidatnivå inom något ämne, eller har minst 90 hp i datavetenskap, software engineering eller motsvarande. Specifikt krävs minst 15 hp avklarade kurser i programmering, varav minst 7.5 poäng i programmering python eller motsvarande. Därutöver krävs även att studenten har klarat en kurs i sannolikhetsteori eller statistik, exempelvis DIT862 eller MSG810 eller motsvarande.
Följande kunskapsnivå i Engelska krävs; Engelska 6/Engelska B eller motsvarande från ett erkänt internationellt test, t.ex. TOELF, IELTS.
Urval
Högskolepoäng, max 285 hp.
