Informasjon
Om kurset
Data science og maskinlæring er en viktig drivkraft bak moderne forretningsbeslutninger. Dette kurset gir en grunnleggende forståelse for maskinlæring og hvordan det kan brukes i praksis – fra hva begrepene innebærer til hvilke muligheter teknologien gir.
Kursinnhold
- Hva er maskinlæring, datavitenskap og kunstig intelligens, og hvordan forholder de seg til statistikk og dataanalyse?
- Hvordan utvinne kunnskap fra data?
- Hva betyr Big Data, og hvordan analyseres det?
- Hvor og hvordan bruke maskinlæring på daglige forretningsproblemer?
- Bruk av datamønstre til å ta avgjørelser og spådommer – med eksempler fra virkeligheten
- Hvilke typer forretningsproblemer kan maskinlæring håndtere?
- De viktigste maskinlæringsalgoritmene og hvordan velge mellom dem
Målsetting
Etter kurset kan deltakerne skaffe seg innsikt i data, identifisere relevante egenskaper og kjenne til de viktigste maskinlæringsalgoritmene – et grunnlag for kontinuerlig forbedring av løsninger basert på maskinlæring.
Målgruppe og forkunnskaper
Ingen forkunnskaper kreves. Leveres kun som bedriftsinternt kurs. Ta kontakt med kurs@bouvet.no.
Gjennomføringer
Ofte stilte spørsmål
Hva er maskinlæring, og hvordan skiller det seg fra datavitenskap og kunstig intelligens?
Hvilke praktiske forretningsproblemer kan maskinlæring løse?
Hva er Big Data, og hvordan analyseres det?
Hvilke maskinlæringsalgoritmer dekkes i kurset, og hvordan velger man mellom dem?
Finnes det noen forkunnskaper eller forutsetninger for å ta dette kurset?
Hvordan utvinnes kunnskap fra data i praksis?
Om kursleverandøren
Bouvet Norge AS
Bouvet er et ledende norsk konsulentselskap innen IT og digital kommunikasjon, og en erfaren partner for virksomheter som ønsker å lykkes med digitalisering og utvikling. Med solid fagkompetanse, lang erfaring og en sterk tilstedeværelse i både Norge og Sverige, leverer Bouvet tverrfaglige team som skaper helhetlige og verdiskapende løsninger for både private og offentlige aktører. Bouvet jobber tett på kundene for å forstå behov og kontekst, og kombinerer teknologi, design og rådgivning for å utvikle løsninger som bidrar til effektivisering, innovasjon og fremtidens digitale samfunn.