Kursplan

Arbetsplatsförlagd utbildning i Data Science

Kurskod
AMI23J
Poäng
7,5 högskolepoäng
Nivå
Avancerad nivå
Institution
Institutionen för information och teknik
Ämnestillhörighet
Mikrodataanalys (XYZ)
Ämnesgrupp
Övriga tvärvetenskapliga studier
Utbildningsområde
Naturvetenskapliga området, 100%
Kursen kan ingå i följande huvudområde(n)
Mikrodataanalys1
Fördjupningsbeteckning för respektive huvudområde
1A1F
Fastställd
Fastställd 2019-11-07.
Kursplanen gäller fr.o.m. 2019-12-01.

Lärandemål

Det övergripande målet med kursen är att studenten ges möjlighet att i en professionell miljö tillämpa sina kunskaper och förmågor i Data Science. Efter avslutad kurs skall studenten kunna:

  • beskriva organisationen och dess aktiviteter och arbetsflöden
  • ta personligt ansvar, värdera förmågan av resultatinriktat arbete och samarbetsförmåga
  • visa förmåga att använda sin utbildning för att analysera och lösa organisationens affärsproblem
  • redogöra för förslag och lösningar i dialog med olika grupper
  • reflektera över sin framtida yrkesroll och sina kunskaper och förmågor med särskild tonvikt på hållbarhet, affärsrelationer, och etiska aspekter inom Data Science-området
  • identifiera sitt behov av mer kunskap och färdigheter relaterat till arbetsplatsens verksamhet och arbetsflöden

Innehåll

Kursen innehåller arbetsplatsförlagt arbete vid en organisation vars verksamhet knyter an till studentens huvudområde som här är Data Science. Praktiken skall innehålla varierande arbetsuppgifter och skall ge möjlighet till insyn i organisationens verksamhet och arbetsflöden. Lämpliga uppgifter kan vara att planera, utforma, testa eller utvärdera organisationens datalager. Annat lämpligt uppdrag kan vara att utföra prediktiv analys som stöd till verksamhetens beslutsfattande eller för verksamhetens koordinering med andra organisationer som de har produktions-, kund-, eller leverantörsrelationer till.

Examinationsformer

Obligatoriskt förberedande seminarium, arbetsplatsförlagd praktik och individuellt skriven rapport.

Arbetsformer

Förberedande seminarium och Data Science-relaterat arbete i organisationen som sammantaget uppgår till minst 150 timmar. Organisationen bistår med handledare under praktikperioden, med kursansvarig på Högskolan som stöd.

Betyg

Som betygsskala används U–G.

Förkunskapskrav

  • 30 hp på avancerad nivå inom huvudområdet Mikrodataanalys

Övrigt

Det är studentens ansvar att hitta lämplig organisation för den arbetsplatsförlagda praktiken samt att få den godkänd. För godkännande krävs en beskrivning av praktikuppgiften som ställes till kursansvarig. Av organisationen skall en handledare utses. Studenten skall ha kontinuerlig kontakt med handledaren i organisationen och med kursansvarig på Högskolan. Inför praktiken ska en överenskommelse undertecknas av studenten, organisationen och Högskolan.
Det står organisationen eller annan part fritt att ersätta studenten för praktikarbetet eller dennes omkostnader. Högskolan har dock inget finansiellt ansvar i samband med praktikplatsen.
Tidfönstret då praktikplatser kan godkännas samt examineras framgår av kurshandboken.