Dataanalys

Nu för tiden är data viktigare än någonsin. Företag som Netflix, Amazon och Spotify samlar in användardata för att generera förutsägelser och rekommendationer för deras användare. För att analysera data som produceras av storskaliga vetenskapliga experiment som Human Genome-projektet, astronomiska diagram och partikelacceleratorer, behövs avancerade maskininlärningsalgoritmer och data engineering-plattformar.

Myndigheter och kommuner strävar efter att samla in och integrera data från flera olika typer av sensorer (som luftkvalitet, ljud och vattenkvalitet). I alla dessa exempel behövs en särskild yrkesroll för att förvandla information till insikt: dataanalytiker.

Ämnet dataanalys omfattar generella kunskaper och färdigheter som behövs hos en dataanalytiker, liksom avancerade kunskaper i maskininlärning, förstärkningsinlärning, datorintensiv statistik, informationsutvinning, data engineering, acceleratorbaserad programmering, och säkerhet.

Under masterprogrammet i dataanalys lär du dig att behandla data för distribuerade och högpresterande datorsystem; att göra avancerade statistiska analyser och arbeta med bästa tillgängliga maskininlärningsmetoder; få goda färdigheter inom både de matematiska grunderna till dataanalys och dess beräkningsaspekter; få möjlighet att samarbeta med internationellt kända forskargrupper inom dataanalys; fördjupa sig i de etiska och juridiska aspekterna av dataanalys.

Arbetsmarknadsprognoserna för dataanalytiker är goda, och yrket har länge haft en stark tillväxt. Dataanalys är en av de mest eftertraktade kompetenserna både i Sverige och internationellt, och grundforskning som bedrivs på universitet har stora behov av att kunna använda de data som genereras av anläggningar som SciLifeLab och MAX IV-laboratoriet.