Course code BUS350

BUS350 Introduksjon til data analytics

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2020 - 2021.

Emneansvarlige: Joachim Scholderer, Atle Guttorm Guttormsen
Studiepoeng: 5
Ansvarlig fakultet: Handelshøyskolen
Frekvens: Årlig. Avlyst i 2020..
Undervises på språk: EN
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Undervises i periode:
Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.
Første gang: Studieår 2020-2021
Fortrinnsrett: -
Undervises hvor?: Campus Ås
Emnets innhold:

Målet med dette kurset er å forberede deltakerne til alle "analytics-tunge" spesialiseringsemner i våre masterprogrammer i økonomi og administrasjon, datavitenskap og entreprenørskap & innovasjon. Kurset vil bestå av seks deler:

  • Vanlige datastrukturer innen business analytics, økonomistyring og finans (hendelseslogger, tidsserier, RFM-data, relasjonsdata),
  • Databasestrukturer innen business analytics, økonomistyring og finans (relasjonelle databaser, datavarehus, datasjøer),
  • Analytics-plattformer (Python, R, SAS),
  • Viktige datatransformasjoner (log, logit, probit),
  • Dataaggregering og feature engineering (SQL, PCA, klustring),
  • Business intelligence og visualiseringsplattformer (Power BI, Tableau).
Læringsutbytte:

Kunnskaper:

  • Forstå egenskapene til rådatastrukturer og deres implikasjoner for bruk av analyseteknikker,
  • Kjenne til vanlige databasestrukturer og forstå deres implikasjoner for datahåndtering og datauttrekk,
  • Kjenne til viktige teknikker for aggregering og transformasjon av data,
  • Forstå deres effekt på målingsnivåer og deres implikasjoner for tolkningen av estimeringsresultater og prediksjoner.

Ferdigheter:

  • Kunne bruke generelle analytics-plattformer som Python, R og SAS,
  • Kunne bruke grunnleggende SQL-operasjoner for uttrekk og aggregering, av data
  • Kunne utføre grunnleggende  former av feature engineering (transformasjoner, PCA og gruppering) med tidsseriedata, aggregerte hendelsesloggdata og paneldata,
  • Kunne utvikle dashboards ved hjelp av plattformer som Power BI og Tableau.

Generell kompetanse:

  • Forstå viktigheten av analytics og informasjonssystemer i moderne datadrevne virksomheter,
  • Bli uavhengig og i stand til å utvikle dypere analytiske ferdigheter ved å gå videre fra et bredt grunnleggende fundament.
Læringsaktiviteter:
Forelesninger, flipped-classroom-aktiviteter, selvstendig arbeid med øvingsoppgaver.
Læringsstøtte:
Canvas, flipped-classroom-aktiviteter.
Pensum:
Pensum opplyses på kursets Canvas-side i begynnelsen av semesteret.
Forutsatte forkunnskaper:
MATH100 Brukerkurs i matematikk eller ECN102 Innføring i matematikk for økonomer; STAT100 Statistikk, eller tilsvarende emner fra annen utdanningsinstitusjon.
Anbefalte forkunnskaper:
INF120 Programmering og databehandling
Obligatorisk aktivitet:
Fire obligatoriske innleveringer og deltakelse i to en-timers flervalgsprøver.
Vurderingsordning:
Mappeeksamen, bestående av fire obligatoriske innleveringer (vekt: 15% hver) og to en-timers flervalgsprøver (vekt: 20% hver).
Sensor:
Ekstern sensor kvalitetssikrer pensum, eksamensoppgaver og prinsipper for evaluering og besvarelser.
Merknader:
Emnet blir undervist på engelsk. Innvekslingsstudenter kan ta kontakt med studieveiledere ved Handelshøyskolen (studieveileder-hh@nmbu.no) for å få vurdert om de kan få plass på emnet.
Normert arbeidsmengde:
150 timer. Dette er et arbeidsintensivt emne.
Undervisningstid:
To forelesningstimer per uke (september til desember). I tillegg intensivt arbeid med øvingsoppgavene.
Eksamensdetaljer: :