Data AnalyticsLaajuus (5 cr)

Learning objectives

Upon completion of the course, the student will:
• Identify data sources and assess their suitability for business needs.
• Understand the stages of data preparation, modeling, and forecasting.
• Understand the fundamental concepts of machine learning and artificial intelligence.
• Master methods of descriptive and explanatory analytics.
• Be able to utilize various visualization and reporting techniques.
• Understand the concept of information design.

Contents

Content
• Data analytics based on process thinking (CRISP-DM).
• Methods for descriptive and explanatory analytics.
• Analysis and forecasting of time series data.
• Models for predictive analytics and machine learning.
• Applied examples using Python.
• Tools for visualization and reporting.

Starting level and linkage with other courses

Opintojaksolla ei ole edeltävyysehtoja. Tämä opintojakso kuuluu ylemmän ammattikorkeakoulun (YAMK) opetussuunnitelmaan. Opintojakson suorittaminen edellyttää ylemmän ammattikorkeakoulun opiskeluoikeutta.

Implementation methods, demonstration and Work&Study

Toteutuksesta riippuen lähiopetusta, itsenäistä työskentelyä, pienryhmätyöskentelyä ja verkko-opintoja.

Aikaisemmin hankitun osaamisen tunnistaminen ja tunnustaminen (AHOT)
Jos opiskelija omaa työn, opintojen tai muun syyn (esim. sertifiointi) takia kurssin tuottaman osaamisen, voi hän osoittaa osaamisensa näytöllä toteutuksen vastuuopettajan kanssa sovittavalla tavalla. Lisätietoja näyttöprosessista löytyy: https://www.haaga-helia.fi/fi/osaamisen-tunnistaminen-ja-work-study katso kohta "Ohjeet osaamisen tunnistamiseen (master)".

Assessment criteria - grade 1

Opintojaksojen CONTACT, ONLINE ja BLENDED -toteutuksilla edellytämme läsnäoloa lukujärjestykseen merkityillä opetuskerroilla. Jos olet poissa opetuskerroilta yli 25% arvosanasi laskee yhdellä numerolla. Jos olet poissa opetuskerroilta yli 50%, opintojakso hylätään.

Opiskelija ymmärtää data-analytiikkaprosessin ja pystyy soveltamaan sitä liiketoiminnan kehittämisessä opettajan ohjeistuksen avulla. Opiskelija ymmärtää seuraavat käsitteet: deskriptiivinen, prediktiivinen ja preskriptiivinen analytiikka sekä edistyneen aineiston erityispiirteet. Opiskelija pystyy ratkaisemaan yksinkertaisen liiketoimintaan liittyvän ongelman opettajan ohjauksessa.

Opiskelija osaa tehdä johtopäätöksiä tuloksista ja visualisoida niitä sekä julkaista niitä käyttämällä sopivia digitaalisia työvälineitä. Opiskelija pystyy soveltamaan yhtä tai useampia ennakointialgoritmejä ratkaistakseen liiketoimintaan liittyvän ongelman, mutta tarvitsee siinä opettajan apua. Opiskelija osaa arvioida liiketoimintaraporttien luotettavuutta ja merkityksellisyyttä.

Assessment criteria - grade 3

Opiskelija ymmärtää data-analytiikkaprosessin ja pystyy soveltamaan sitä itsenäisesti liiketoimintaan kehittämisessä. Opiskelija ymmärtää seuraavat käsitteet: deskriptiivinen, prediktiivinen ja preskriptiivinen analytiikka sekä edistyneen aineiston erityispiirteet. Opiskelija pystyy ratkaisemaan yksinkertaisen liiketoimintaan liittyvän ongelman itsenäisesti.

Opiskelija osaa tehdä johtopäätöksiä tuloksista ja visualisoida niitä sekä julkaista niitä käyttämällä sopivia digitaalisia työvälineitä. Opiskelija pystyy soveltamaan yhtä tai useampia ennakointialgoritmejä ratkaistakseen itsenäisesti liiketoimintaan liittyvän ongelman. Opiskelija osaa arvioida liiketoimintaraporttien luotettavuutta ja merkityksellisyyttä.

Assessment criteria - grade 5

Opiskelija ymmärtää data-analytiikkaprosessin ja pystyy soveltamaan sitä itsenäisesti monimutkaisemmassakin liiketoiminnan kehittämistyössä. Opiskelija ymmärtää seuraavat käsitteet: deskriptiivinen, prediktiivinen ja preskriptiivinen analytiikka sekä edistyneen aineiston erityispiirteet. Opiskelija pystyy ratkaisemaan vaativan liiketoimintaan liittyvän ongelman itsenäisesti.

Opiskelija osaa tehdä johtopäätöksiä tuloksista ja visualisoida niitä sekä julkaista niitä käyttämällä sopivia digitaalisia työvälineitä. Opiskelija pystyy soveltamaan useampia ennakointialgoritmejä ratkaistakseen itsenäisesti liiketoimintaan liittyviä ongelmia. Opiskelija osaa arvioida liiketoimintaraporttien luotettavuutta ja merkityksellisyyttä.

Further information

Opintojakso korvaa edellisen opetussuunnitelman kurssit Kvantitatiivinen tutkimus sekä Tiedonhankinta ja –hallinta.