FORMÅl
Formålet med kurset er at udstyre den studerende til at udføre analyser, der muliggør værdiskabelse ud fra spatial, temporal, og spatio-temporal data. Sådanne data forekommer ofte i mange vigtige samfundsmæssige og industrielle miljøer og applikationer, f.eks. I relation til smart cities, transport, analyser af sociale medier, folketællingsdataprogrammer, forudsigelig vedligeholdelse og digital energi
metoder til aggregering og identifikation af mønstre: Eksempler omfatter spatial and temporal aggregering og identifikation af tidsmæssige og rumlige mønstre; og motiver, tendenser og periodicitet i tidsserier
metoder til identifikation af lighed og klynger: Eksempler omfatter forespørgsel fra nærmeste nabo om geografiske og rumlige data; gruppering af spatial and spatio-temporal data, såsom interessepunktdata og andre rumligt og tidsmæssigt kommenterede data; trajectory mining og klynge, såsom identifikation af sambevægelse, konvojer, flokke og sværme; og lighed og sammenhænge i tidsserier
metoder til identifikation af outliers: f.eks. Detektering af outlier i data af interessepunkter, tidsserier og baner
forudsigelsesmetoder: for eksempel forudsigelse af fremtidige tilstande fra nuværende og tidligere data i form af tidsserier, forudsigelse af fremtidige placeringer af baner
Undervisningen tilrettelægges i henhold til de generelle undervisningsformer for uddannelsen jf. § 17.
Det forventes at den studerende bruger 30 timer per ECTS, hvilket for denne aktivitet betyder 150 timer.
Prøvens navn | Spatial and Temporal Analytics |
Prøveform | Skriftlig eller mundtlig |
ECTS | 5 |
Bedømmelsesform | 7-trins-skala |
Censur | Intern prøve |
Vurderingskriterier | Vurderingskriterierne er angivet i Universitetets eksamensordning |
Kontakt: Studienævn for datalogi via cs-sn@cs.aau.dk eller 9940 8854
Engelsk titel | Spatial and Temporal Analytics |
Modulkode | DSNDVK302 |
Modultype | Kursus |
Varighed | 1 semester |
Semester | Efterår
|
ECTS | 5 |
Undervisningssprog | Dansk og engelsk |
Tomplads | Ja |
Undervisningssted | Campus Aalborg |
Modulansvarlig |
Uddannelsesejer | Cand.scient. i datavidenskab og machine learning |
Studienævn | Studienævn for Datalogi |
Institut | Institut for Datalogi |
Fakultet | Det Teknisk Fakultet for IT og Design |