Kursplan för
Dataanalys: statistisk inlärning och visualisering
Data Analysis: Statistical Learning and Visualization
FMSF86, 6 högskolepoäng, G2 (Grundnivå, fördjupad)
Gäller för: Läsåret 2023/24
Fakultet: Lunds tekniska högskola
Beslutad av: Programledning I
Beslutsdatum: 2023-04-14
Allmänna uppgifter
Huvudområde: Teknik.
Obligatorisk för: I2
Undervisningsspråk: Kursen ges på engelska
Syfte
Kursen inleds med en överblick av grundläggande datahantering
och visualisering, med fokus på att kunna identifiera och
illustrera olika egenskaper och särdrag hos data.
Därefter presenteras viktiga metoderna inom modern statistisk
inlärning. Stor vikt läggs vid dimensionsreduktion, övervakade
och oövervakade inlärning. Problemen med att anpassa flera olika
modeller (multiple-testing) och metodernas relation till regression
diskuteras. Datorbaserade laborationer och projekt utgör en viktig
lärandeaktivitet.
Mål
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall studenten
- Beskriva olika sätt att aggregera, sammanfatta och visualisera
data.
- Förklara principerna för dimensions reduktion
- Förklara principerna några olika typer övervakad och
oövervakad inlärning.
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall studenten
- kunna hantera, presentera och visualisera data för att belysa
viktiga egenskaper och kännetecken i ett komplext
datamaterial.
- kunna utföra dimensions reduktion och imputation av saknad
data.
- kunna använda vanliga metoder för klassificering, övervakad
inlärning och oövervakad inlärning
- kunna dra slutsatser om data baserat på resultaten från
metoder för klassificering och inlärning.
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs skall studenten
- Reflektera över den valda modellens och metodens
begränsningar samt möjliga alternativa lösningsmetoder.
- Reflektera över eventuella problem med att anpassa flera olika
modeller till samma datamaterial.
Kursinnehåll
- Grundläggande datahantering och vanliga visualisering metoder
för data.
- Metoder för data reduktion som PrincipalKomponentAnalys (PCA)
och deras användning för imputation av saknad data.
- Metoder för oövervakad och övervakad
inlärning/klassificering som: StödVektorMaskin (SVM), klustring
(K-means), hierarkisk klustring, enklare regressionsmetoder samt
metoder med beslutsträd (bagging, boosting och random
forests).
- Multiple-testning och lösningar som Benjamini-Hochberg och
Bonferroni.
Kursens examination
Betygsskala: UG - (U,G) - (Underkänd, Godkänd)
Prestationsbedömning: Godkänt på samtliga laborationsrapporterna.
Om så krävs för att en student med varaktig funktionsnedsättning ska ges ett likvärdigt examinationsalternativ jämfört med en student utan funktionsnedsättning, så kan examinator efter samråd med universitetets avdelning för pedagogiskt stöd fatta beslut om alternativ examinationsform för berörd student.
Delmoment
Kod: 0123. Benämning: Datorlaboration 1.
Antal högskolepoäng: 2. Betygsskala: UG. Prestationsbedömning: Skriftlig rapport. Delmomentet omfattar: Datahantering and visualisering.
Kod: 0223. Benämning: Datorlaboration 2.
Antal högskolepoäng: 2. Betygsskala: UG. Prestationsbedömning: Skriftlig rapport. Delmomentet omfattar: Övervakad inlärning.
Kod: 0323. Benämning: Datorlaboration 3.
Antal högskolepoäng: 2. Betygsskala: UG. Prestationsbedömning: Skriftlig rapport. Delmomentet omfattar: Oövervakad inlärning.
Antagningsuppgifter
Förkunskapskrav:
- FMAB30 Flerdimensionell analys eller FMAB35 Flerdimensionell analys med vektoranalys eller FMSF20 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF25 Matematisk statistik - kompletterande projekt eller FMSF32 Matematisk statistik eller FMSF45 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF50 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF55 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF70 Matematisk statistik eller FMSF75 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF80 Matematisk statistik, allmän kurs
- FMAA20 Linjär algebra med introduktion till datorhjälpmedel eller FMAA21 Linjär algebra med numeriska tillämpningar eller FMAB20 Linjär algebra eller FMSF20 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF25 Matematisk statistik - kompletterande projekt eller FMSF32 Matematisk statistik eller FMSF45 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF50 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF55 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF70 Matematisk statistik eller FMSF75 Matematisk statistik, allmän kurs eller FMSF80 Matematisk statistik, allmän kurs
Förutsatta förkunskaper: En grundkurs i matematisk statistik samt kunskaper i linjär algebra
Begränsat antal platser: Nej
Kursen överlappar följande kurser: FMSF90, FMAN45, EDAN96
Kurslitteratur
- Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R (2ed, 2021 Edition). Springer, 2021, ISBN: 978-1071614174. Finns som e-bok: https://web.stanford.edu/~hastie/ISLRv2_website.pdf.
- Jake VanderPlas: Python Data Science Handbook, Essential Tools for Working with Data. O’Reilly, 2016, ISBN: 978-1491912058. Finns som e-bok.
Kontaktinfo och övrigt
Studierektor: Johan Lindström, studierektor@matstat.lu.se
Hemsida: https://www.maths.lu.se/utbildning/civilingenjoersutbildning/matematisk-statistik-paa-civilingenjoersprogram/
Övrig information: Ges tillsammans med FMSF90. Endast en av kurserna FMSF86 och FMSF90 får ingå i examen. Kursen överlappar EDAN96.