"False"
Hoppa direkt till innehållet
printicon
Huvudmenyn dold.

Maskininlärning med R, del 1

  • Antal högskolepoäng 7,5 hp
  • Nivå Grundnivå fortsättningskurs
  • Studieform Distans
  • Starttid Hösttermin 2024

Om kursen

This course is the perfect opportunity for you to gain practical skills in the rapidly growing field of machine learning. With 7.5 credits, this course covers the fundamental concepts and techniques of machine learning using the R programming language. By the end of the course, you will have a foundation in machine learning and be able to apply these skills to real-world problems. If you are interested in data-driven methods for predicting or decision-making, then this course is for you.

Machine learning with R, part 1, is running at 50% study pace and is given in English.

Anmälan och behörighet

Maskininlärning med R, del 1, 7,5 hp

Visa tillfällen för föregående termin Hösttermin 2024 Det finns inga senare terminer för kursen

Startar

1 november 2024

Slutar

19 januari 2025

Studieort

Ortsoberoende

Undervisningsspråk

Engelska

Studieform

Dagtid, 50%, Distans

Antal obligatoriska träffar

2 st

Antal övriga träffar

Inga

Behörighetskrav

7.5 hp i statistik med inslag av regressionsanalys. Engelska B/6.

Urval

Högskolepoäng avklarade per sista anmälningsdag (för utbildning på grundnivå 1-165 hp, för avancerad nivå 30-285 hp)

Studieavgift

Gäller endast medborgare utanför EU, ESS och Schweiz. Anmälningsavgift: 900 kr. Studieavgift, första inbetalningen: 13 700 kr. Total studieavgift: 13 700 kr. Anmälnings- och studieavgifter

Anmälningskod

UMU-27818

Anmälan

Sista anmälningsdag var den 15 april 2024. Du kan göra en sen anmälan via Antagning.se.

Kontaktformulär

Kontaktformulär

Tänk på att universitetet är en statlig myndighet och att det du skriver här kan bli en allmän handling. Var därför försiktig med att skriva känsliga eller personliga frågor här i kontaktformuläret. Alla uppgifter behandlas enligt dataskyddsförordningen (GDPR)

Kontaktpersoner för kursen är:
Studievägledare, Enheten för statistik, Handelshögskolan vid Umeå universitet