Avancerad Data Mining
Kursen ger kunskap om hantering av datavetenskapliga problem. Kursen fokuserar på maskininlärningstekniker, klassificering mha beslutsträd och logistisk regression, Expectation Maximization, Support Vector Machines, Markov och Bayesian network.
För programstudenter
LTU-17565
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, LuleåNormalBlandad undervisningstid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Luleå
Studieform:Blandad undervisningstid 50%
Språk:Engelska
Anmälningskod:LTU-17565
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Obligatorisk kurs i följande program:
LTU-17054
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, LuleåNormalDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Luleå
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Anmälningskod:LTU-17054
Sista ansökningsdag:2026-04-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Kursen kan sökas som valfri kurs av programstudent vid LTU.
Obligatorisk kurs i följande program:
LTU-17055
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, OrtsoberoendeDistansDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Ortsoberoende
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Träffar på studieort:Obligatoriska: 0
Genomförande:Inga obligatoriska träffar på campus. Tillgång till egen dator samt möjlighet eller behörighet att få program installerade krävs. Internetanslutning (minst 0,5 Mbps), samt tillgång till headset med mikrofon och webbkamera.
Anmälningskod:LTU-17055
Sista ansökningsdag:2026-04-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Kursen kan sökas som valfri kurs av programstudent vid LTU.
Obligatorisk kurs i följande program:
Anmälan till fristående kurs
LTU-17543
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, OrtsoberoendeDistansDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Ortsoberoende
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Träffar på studieort:Obligatoriska: 0
Genomförande:Inga obligatoriska träffar på campus. Tillgång till egen dator samt möjlighet eller behörighet att få program installerade krävs. Internetanslutning (minst 0,5 Mbps), samt tillgång till headset med mikrofon och webbkamera.
Anmälningskod:LTU-17543
Sista ansökningsdag:2026-01-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Erbjuds som fristående kurs.
LTU-17054
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, LuleåNormalDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Luleå
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Anmälningskod:LTU-17054
Sista ansökningsdag:2026-04-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Enstaka fristående platser finns. Kursen ingår i ett program.
Kursen ger kunskap om hantering av datavetenskapliga problem. Kursen fokuserar på maskininlärningstekniker, klassificering mha beslutsträd och logistisk regression, Expectation Maximization, Support Vector Machines, Markov och Bayesian network.
För programstudenter
LTU-17565
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, LuleåNormalBlandad undervisningstid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Luleå
Studieform:Blandad undervisningstid 50%
Språk:Engelska
Anmälningskod:LTU-17565
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Obligatorisk kurs i följande program:
LTU-17054
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, LuleåNormalDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Luleå
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Anmälningskod:LTU-17054
Sista ansökningsdag:2026-04-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Kursen kan sökas som valfri kurs av programstudent vid LTU.
Obligatorisk kurs i följande program:
LTU-17055
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, OrtsoberoendeDistansDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Ortsoberoende
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Träffar på studieort:Obligatoriska: 0
Genomförande:Inga obligatoriska träffar på campus. Tillgång till egen dator samt möjlighet eller behörighet att få program installerade krävs. Internetanslutning (minst 0,5 Mbps), samt tillgång till headset med mikrofon och webbkamera.
Anmälningskod:LTU-17055
Sista ansökningsdag:2026-04-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Kursen kan sökas som valfri kurs av programstudent vid LTU.
Obligatorisk kurs i följande program:
Anmälan till fristående kurs
LTU-17543
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, OrtsoberoendeDistansDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Ortsoberoende
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Träffar på studieort:Obligatoriska: 0
Genomförande:Inga obligatoriska träffar på campus. Tillgång till egen dator samt möjlighet eller behörighet att få program installerade krävs. Internetanslutning (minst 0,5 Mbps), samt tillgång till headset med mikrofon och webbkamera.
Anmälningskod:LTU-17543
Sista ansökningsdag:2026-01-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Erbjuds som fristående kurs.
LTU-17054
Stängd
Anmälan Avancerad Data Mining
Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4, LuleåNormalDagtid 50%Höst 2026
Period:Period 1 - 1, v. 36 2026 - v. 44 2026, schemamodul 2+4
Studieort:Luleå
Studieform:Dagtid 50%
Språk:Engelska
Anmälningskod:LTU-17054
Sista ansökningsdag:2026-04-15
Förkunskapskrav:Minst 120 hp varav minst 60 hp i något av ämnena systemvetenskap eller datavetenskap. Studierna skall ha inkluderat introduktion i programmering (exempelvis D0009E Introduktion till programmering, 7,5hp eller D0024E Programutveckling med Java II, 7,5hp) och grunderna inom databaser (exempelvis D0004N Databaser I, 7,5hp eller D0018E Databasteknik, 7,5hp) samt genomförd kurs i grundläggande Data Mining, såsom exempelvis D0025E Data Mining, 7,5hp.
Goda kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6/nivå 2
Urval:Urvalet grundas på 30-285 högskolepoäng
Sökinformation:
Enstaka fristående platser finns. Kursen ingår i ett program.
Kontakt
Rajkumar Saini
- Universitetslektor
- 0920-493503
- rajkumar.saini@ltu.se
- Rajkumar Saini
Uppdaterad:
Sidansvarig: Studentrekryteringen