EP2420 Nätverksanalys 7,5 hp

Network Analytics

This project course introduces students to data-driven engineering of networks and cloud systems. Using methods from statistical learning, students will develop and evaluate, for instance, models for prediction and forecasting of Key Performance Indicators (KPIs) and for anomaly detection. The models will be fitted and evaluated using testbed measurements or traces from operational systems. The functions built from these models are designed for real-time execution.

To develop the models, tools and packages from data science will be used, e.g., Jupyter notebook, scikit-learn, TensorFlow.

The course is structured as two consecutive project blocks. Each block starts with introductory lectures that give background and discuss concepts for the specific project, followed by project execution, writing of a short report, and interview. 

Visa kursinformation utifrån vald termin och kursomgång:

Kursomgång och genomförande

Ingen kursomgång är vald

Välj termin och kursomgång ovan för att få information från rätt kursplan och kursomgång.

Kursinformation

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll *

Det här är en projektkurs där studenterna utför analysprojekt enskilt eller i mindre grupp. Projekten använder data från verkliga system, exempelvis driftdata från nätverk eller datormoln. 

Kursen innefattar:

- inledande lektioner om de utvalda maskininlärningstekniker som används i projekten

- introduktion till verktygen som ska användas

- projekt utförda av studenterna med stöd av meddelandetavlor och projektmöten

- föreberedelse inför studenternas projektrapporter

Projektuppgifterna kan komma att ändras från år till år.

Lärandemål *

Studenterna ska kunna följande efter avslutad kurs.

- modellera en uppgift för nätanalys

- förprocessera data och skapa modeller för prediktion baserade på maskininlärningstekniker och -verktyg 

- utvärdera, tolka samt tillämpa resultaten, när möjligt 

- skriva rapport som beskriver och förklarar projektresultaten 

Kursupplägg

Ingen information tillagd

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet *

För fristående kursstuderande: 120hp samt engelska B eller motsvarande

Rekommenderade förkunskaper

Basic knowledge in statistics, machine learning, networking, and computing systems. The projects require programming in Python.

Utrustning

Studenter antas ha tillgång till datorer.

Kurslitteratur

Kapitlar från läroböcker, onlinematerial och forskningshandlingar relaterade till det specifika projektet kommer att väljs ut och göras tillgängliga för studenterna.

Examination och slutförande

Betygsskala *

A, B, C, D, E, FX, F

Examination *

  • PRO1 - Projektuppgift, 7,5 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s samordnare för funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Betygsättningen baseras på projektrapporten och projektintervjuen.

Rapporten och intervjun kommer att ha lika stor vikt för betyget.

I projektrapporten utvärderas projektresultatet med avseende på korrekthet och fullständighet, och presentationen utvärderas med avseende på struktur och läsbarhet.

I intervjun ska eleverna utvärderas för att de ska förstå projektets mål, tillvägagångssätt och resultat.

Grad A betyder att studenten har genomfört det fullständiga projektet, har erhållit korrekta resultat och har gjort en läsbar och kortfattad rapport. Vidare har studenten svarat bra på alla intervjufrågor.

För att klara kursen har studenten genomfört det fullständiga projektet, erhållit korrekta resultat för viktiga projektdelar, har producerat en läsbar rapport och har korrekt svarat på de flesta intervjufrågor.

Övriga krav för slutbetyg *

För att bli godkänd på kursen krävs det att studenten avklarat båda projekten inom kursen och en projektintervjue med godkänt resultat.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Rolf Stadler

Ytterligare information

Kurswebb

Ytterligare information om kursen kan hittas på kurswebben via länken nedan. Information på kurswebben kommer framöver flyttas till denna sida.

Kurswebb EP2420

Ges av

EECS/Datavetenskap

Huvudområde *

Elektroteknik

Utbildningsnivå *

Avancerad nivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Etiskt förhållningssätt *

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Övrig information

Course documentation and background literature will be available through the course web site.

Replacing EP2400 Network Algorithms.

I denna kurs tillämpas EECS hederskodex, se:
http://www.kth.se/eecs/utbildning/hederskodex.