2019 i backspegeln

2019 har varit ett spännande år, där jag fått möjlighet att hjälpa företag, myndigheter och forskare med ett gäng spännande problem. Jag har bland annat utvecklat prognosverktyg för företags omsättning, jobbat med att förbättrad infektionsdiagnostik vid indiska barnsjukhus, fortsatt arbetet med att bygga statistiska modeller för att förbättra mjölkningsrobotar och undersökt vilket som är det bästa sättet att söva älgar (…!). Mitt arbete med att hjälpa forskare har resulterat i en rad vetenskapliga artiklar, bland annat i Nature Communications.

Under året har jag haft förmånen att föreläsa om AI och hur utvecklingen där kommer att påverka oss, både för allmänheten och för mindre sällskap. Det här är något som ligger mig varmt om hjärtat, så räkna med att höra mer från mig på det temat nästa år.

Utöver konsultuppdrag och föredrag så har jag hunnit med att undervisa på ett antal kurser under 2019. I november besökte jag Lantmäteriet och gav min introduktionskurs i maskininlärning och AI, som de tio deltagarna gav 5,75 i snittbetyg på en 6-gradig skala. Under hösten har jag också lett och föreläst på en fördjupande kurs på samma tema på Uppsala universitet. Min onlinekurs i statistik vid University of Edinburgh gick för tredje gången nu under hösten. Kursen har fått högsta beröm av studenterna och jag jobbar nu för fullt med att utveckla två nya kurser åt universitetet. Någonstans mitt i allt det här hann jag med att föreläsa på en statistikkurs för ingenjörer också, även det vid Uppsala universitet.

Det har varit ett späckat år helt enkelt – men jag har redan börjat se fram emot nya spännande utmaningar under 2020. Har du frågor kring dataanalys? Kontakta mig så pratar vi om hur jag kan hjälpa er att få ut mer av era data.

Ny kurs om maskininlärning

Jag samarbetar sedan i vintras med Statistikakademin, som erbjuder kurser i statistik. Vi har nu utvecklat en ny endagskurs om maskininlärning och AI, där jag har konstruerat kursmaterialet och kommer vara lärare.

Kursen passar bra för dig som vill lära dig att använda maskininlärning för prognoser, klassificering och automatisering, eller bara vill få en bättre förståelse för vad maskininlärning och AI egentligen innebär – nog så viktig för beslutsfattare som bombarderas med budskap om hur data blir allt viktigare för verksamheten.

Du kan redan nu boka plats på någon av de schemalagda kurserna i vår:
6 februari i Uppsala
26 mars i Göteborg
7 maj i Stockholm

Anmälan sker via Statistikakademins webbplats.

Om ni är flera som är intresserade så kan jag också komma och ge kursen på plats hos er. Kontakta mig för att få veta mer.

Vad innebär automatiseringen för det livslånga lärandet? Fler behöver läsa statistik

Det pratas allt mer om automatisering och vad det kommer att innebära för framtidens arbetsmarknad. OECD bedömer att ungefär 8 % av de svenska jobben kan försvinna som en följd av automatisering – och att den siffran är betydligt högre i en del andra länder. Andelen jobb som på olika sätt kommer påverkas och förändras av automatisering är däremot betydligt högre. Det innebär också att vi i framtiden måste vara beredda på att kontinuerligt vidareutbilda oss, när automatiseringen gör att arbetsuppgifterna ständigt förändras.

Större företag kommer att erbjuda intern vidareutbildning för sina anställda (Disney är ett aktuellt exempel på det), medan mindre företag får förlita sig på externa lösningar – antingen erbjuder man lön under utbildningar för att behålla personalen eller så använder man frilansare, för vilka egenbekostade utbildningar blir en del av den nya gigekonomin.

Här kommer förstås också staten få en stor roll att spela, och stora nya krav kommer ställas på vuxenutbildningen. I februari gav regeringen därför Vinnova i uppdrag att ta fram korta kurser på avancerad högskolenivå, särskilt utformade för vidareutbildning av yrkesverksamma specialister och nyligen gavs sju universitet i uppdrag att satsa på AI-fortbildning.

Ett område som väldigt många kommer behöva vidareutbilda sig inom är databearbetning och statistik, inklusive artificiell intelligens. Dels för att kunna använda och jobba med de nya automatiserade verktyg som kommer, och dels för nya arbetsuppgifter knutna till desamma. Ett exempel på en arbetsuppgift som kommer bli allt vanligare är datastädning: system för artificiell intelligens och maskininlärning fungerar bara bra om de matas med bra data – så någon måste se till att data håller hög kvalitet och inte innehåller felaktigheter. Räkna med att personal inom exempelvis sjukvården kommer behöva lära sig mer om datastädning under det kommande årtiondet.

En region som redan kommit långt inom databearbetning och statistik är Edinburgh i Skottland, som nu satsar på att bli ”Europas datahuvudstad”. Jag jobbar sedan i vintras med att utveckla University of Edinburgh nya kurser i sannolikhetslära och statistik, nyckelkurser inom deras nystartade masterprogram i data science (statistik, programmering, datahantering och dataanalys) där all undervisning sker över nätet.

Cockburn street i Edinburgh - en av de första gatorna man stöter på som turist, samt skådeplats för delar av Avengers: Inifinity War

Det finns fler anledningar till att man väljer att förlägga undervisningen för de här programmen online – anledningar som rimmar väl med framtidens behov av kontinuerlig vidareutbildning:

  • Det gör det möjligt att på ett effektivt sätt erbjuda undervisning till stora grupper studenter,
  • Det gör det möjligt för studenter som av olika anledningar inte har möjlighet att flytta till en universitetsstad att vidareutbilda sig (dit kan exempelvis personer som har ett jobb, familj eller rörelsehinder höra),
  • Det demokratiserar utbildningen genom att ge studenter från alla delar av världen möjlighet att studera vid ett prestigefyllt brittisk universitet.

Värt att poängtera är att onlineundervisning är ett komplement till och inte en ersättning för den traditionella salsundervisningen vid lärosätet, som fortfarande kan förväntas vara det första steget för de allra flesta. Distansundervisning är för övrigt inget nytt i sig – men ambitionsnivån och skalan på de program som nu kommer skiljer sig åt från det vi tidigare har sett. Det ställs därför också högre krav, bland annat när det gäller:

  • Förbättrade möjligheter till interaktion mellan studenterna,
  • Examination som i större utsträckning är (just det!) automatiserad, utan att den för den sakens skull bara utgörs av flervalsfrågor,
  • Användande av AI för att utvärdera och stimulera studenternas lärande.

En stor del mitt projekt med University of Edinburgh har hittills handlat om att hitta bra lösningar på framförallt de två förstnämnda utmaningarna. Vår första kurs startar i lite mindre skala september, och kommer sedan följas av en storskalig kurs med start i januari. I samband med det kommer jag att återkomma till hur vi jobbar med AI, studentinteraktion och automatiserad examination.