Problemløsing ved bruk av programmeringsspråk med åpen kildekode: R og Python
Til høsten arrangerer Universitetet i Novi Sad et kurs hvor du lære om hvordan datahåndtering, statistisk analyse og maskinlæring er knyttet til programmering.
Datoer:
Fysisk: 23. okt. 2026 (11:00) – 24. okt. 2026 (15:30)
Nettbasert: 14. sep. 2026 (09:00) – 20. okt. 2026 (13:00)
Sted: Novi Sad, Serbia
Vertsuniversitet: Universitetet i Novi Sad (UNS)
Type arrangement / Modus: Blandet kurs
Målgrupper: Masterstudenter, stipendiater, bachelorstudenter
Varighet: Opptil én måned
Godkjenning: Transcript of Records – ECTS
Språk: Engelsk
Rekruttering av deltakere: Kvalitativ vurdering
Antall ledige plasser: 20
Deltakere kvalifiserer for internasjonalt sertifikat: Ja
Vurderingskriterier: 100 % – motivasjon
Søknadsfrist: 1. juli 2026
Dette kurset introduserer deltakerne for problemløsning ved bruk av de åpne kildekode-programmeringsspråkene R og Python.
Gjennom en kombinasjon av nettbaserte økter og et fysisk oppmøte ved Universitetet i Novi Sad vil deltakerne opparbeide seg praktiske ferdigheter i datamanipulering, visualisering, statistisk analyse og en innføring i maskinlæring.
Kurset er ment for studenter fra ulike fagbakgrunner som er interessert i å lære hvordan man analyserer data og løser reelle problemstillinger ved hjelp av moderne, åpne verktøy.
Ved slutten av kurset skal deltakerne kunne arbeide med data i R og Python, anvende grunnleggende analysemetoder og samarbeide om et praktisk prosjekt som integrerer kunnskap og ferdigheter tilegnet gjennom programmet.
Antall studiepoeng: 3 (ECTS)
Datoer: Kurset omfatter nettbaserte økter 14., 15., 21., 22., 28. og 29. september og 5., 6., 12., 13., 19. og 20. oktober, og et fysisk oppmøte ved Universitetet i Novi Sad fra 23. til 24. oktober.
Innhold og metodikk
I første uke blir deltakerne introdusert for programmeringsspråkene R og Python, inkludert oppsett av arbeidsmiljøet, grunnleggende syntaks, datatyper samt grunnleggende datamanipulering og analyse.
I andre uke vil fokuset være på inn- og utlesing av data (input/output), bruk av dplyr (R) og pandas (Python) for datamanipulering, samt ggplot2 (R) og matplotlib og seaborn (Python) for datavisualisering.
Den tredje uka vil konsentrere seg om statistisk analyse med R og Python og inkluderer en introduksjon til maskinlæring. Veiledede læringsalgoritmer som lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær og random forests vil bli presentert.
I avslutningsfasen skal deltakerne gjennomføre et prosjekt hvor de kan ta i bruk ferdighetene og konseptene de har tilegnet seg. I prosjektet skal de ta i bruk av R og/eller Python for å demonstrere hvilken kompetanse de har bygget opp når det gjelder verktøy og metoder som er gjennomgått i kurset.
