Kurssitoteutuksella on oppitunteja viikoittain. Tunneilla opitaan opettajan johdolla Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa. Osa tunneista on kohdennettu kurssitehtävien tukemiseen. Erityisesti jokaista kurssitehtävää kohden on siihen liittyvä luento- ja myös ohjausosuus.
Kurssitoteutuksella suhtaudutaan myönteisesti asioiden itsenäiseen opiskeluun valmiiden esimerkkien ja videoiden avulla, Haaga-Helia amk:n linjausten puitteissa.
Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
Oppimateriaali jaetaan pääasiassa Moodle-oppimisympäristön kautta. Kurssi kokoaa yhteen tärkeimmät tarvittavat data-analytiikan perusteiden tekniikat. Se tarjoaa myös työvälineitä analytiikkaa soveltavaan opinnäytetyöhön. Tällaiset asia muuttuvat koko ajan ja kurssilla hyödynnetään pääsääntöisesti opettajan tekemää ja muuten ajantasaista materiaalia.
Lisämateriaalia: https://tilastoapu.wordpress.com/python
Opintojakson kurssitoteutukset on tarkoitettu työelämään lähivuosina siirtyville tai siellä jo vaikuttaville opiskelijoille. Kurssin sisältö huomioi alalla käytettävät sisällöt.
Pasilan toimipiste
Tentistä ja uusintamahdollisuuksista päätetään toteutuksen osallistujien kesken.
Koe ja uusintakokeet tehdään läsnäkokeena, joissa varmistetaan kokeen tekijän henkilöllisyys.
Kokeissa tekijällä on laaja materiaalien käyttömahdollisuus ja internet-yhteyden hyödyntäminen. Näin ollen koetta ei ole mahdollista tehdä Exam-kokeena.
Suomi
Data-analytiikan osaaminen on kansainvälistä osaamista. Menetelmäosaaminen on kansainvälistä osaamista.
18.08.2025 - 12.12.2025
Kurssilla luennoilla esiteltyjä asioita opitaan tekemällä niihin liittyviä tehtäviä. Tehtäviä palautetaan kurssin aikana säännöllisesti, pääsääntöisesti muutaman viikon välein. Tehtävät annetaan ja palautetaan oppimisympäristö Moodlen kautta välityksellä. Tehtävät koostuvat seuraavista aihealueista: kuvaileva analytiikka, selittävä analytiikka, aikasarjat ja aikasarjaennustaminen, ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit.
14.05.2025 - 22.05.2025
Kurssilla on tunteja viikoittain lukujärjestyksen mukaisesti. Yksityiskohtainen viikkoaikataulu tulee saataville Moodle-oppimisympäristöön, mikäli tutkintojohtaja päättää tämän toteutuksen perustaa. Palautettavien oppimistehtävien aikataulu noudattaa luentojen aikataulua.
Oppimiselle ei oikoteitä juuri ole ja siinä oleellista on työn tekeminen. Muita tapoja suorituksen saamiseksi Haaga-Helia amk:n opintosuoritusrekisteriin tulee tiedustella opintojakson vastaavalta opettajalta.
Juha Nurmonen
15 - 45
Toteutuksen arvosanan määräytyminen ilmoitetaan toteutuksen alussa.
TRALI Tradenomi liiketalous
0.00 op
2.50 op
H-5
Opiskellaan opettajan johdolla Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa.
Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
https://tilastoapu.wordpress.com/python
Opintojaksolla ei ole tenttiä
Suomi
18.08.2025 - 12.12.2025
Toteutuksen tehtävät liittyvät seuraaviin aiheisiin: 1. Kuvaileva analytiikka 2. Selittävä analytiikka 3. Aikasarjat ja aikasarjaennustaminen 4. Ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit
14.05.2025 - 22.05.2025
Toni Ernvall
15 - 60
Toteutuksen arvosana tehtävien pistemäärien keskiarvo matemaattisesti pyöristettynä
TRATI Tradenomi tietojenkäsittely, TRALI Tradenomi liiketalous
0.00 op
3.00 op
H-5
Opiskellaan opettajan johdolla Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa.
Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
https://tilastoapu.wordpress.com/python
Pasilan toimipiste
Opintojaksolla ei ole tenttiä
Suomi
13.01.2025 - 16.05.2025
Toteutuksen tehtävät liittyvät seuraaviin aiheisiin: 1. Kuvaileva analytiikka 2. Selittävä analytiikka 3. Aikasarjat ja aikasarjaennustaminen 4. Ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit
02.01.2025 - 10.01.2025
Toni Ernvall
15 - 60
Toteutuksen arvosana on tehtävien pistemäärien keskiarvo matemaattisesti pyöristettynä
TRATI Tradenomi tietojenkäsittely
0.00 op
0.00 op
H-5
Kurssitoteutuksella on oppitunteja viikoittain. Tunneilla opitaan opettajan johdolla Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa. Osa tunneista on kohdennettu kurssitehtävien tukemiseen. Erityisesti jokaista kurssitehtävää kohden on siihen liittyvä luento- ja myös ohjausosuus.
Kurssitoteutuksella suhtaudutaan myönteisesti asioiden itsenäiseen opiskeluun valmiiden esimerkkien ja videoiden avulla, Haaga-Helia amk:n linjausten puitteissa.
Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
Oppimateriaali jaetaan pääasiassa Moodle-oppimisympäristön kautta. Kurssi kokoaa yhteen tärkeimmät tarvittavat data-analytiikan perusteiden tekniikat. Se tarjoaa myös työvälineitä analytiikkaa soveltavaan opinnäytetyöhön. Tällaiset asia muuttuvat koko ajan ja kurssilla hyödynnetään pääsääntöisesti opettajan tekemää ja muuten ajantasaista materiaalia.
Lisämateriaalia: https://tilastoapu.wordpress.com/python
Opintojakson kurssitoteutukset on tarkoitettu työelämään lähivuosina siirtyville tai siellä jo vaikuttaville opiskelijoille. Kurssin sisältö huomioi alalla käytettävät sisällöt.
Pasilan toimipiste
Tentistä ja uusintamahdollisuuksista päätetään toteutuksen osallistujien kesken.
Koe ja uusintakokeet tehdään läsnäkokeena, joissa varmistetaan kokeen tekijän henkilöllisyys.
Kokeissa tekijällä on laaja materiaalien käyttömahdollisuus ja internet-yhteyden hyödyntäminen. Näin ollen koetta ei ole mahdollista tehdä Exam-kokeena.
Suomi
Data-analytiikan osaaminen on kansainvälistä osaamista. Menetelmäosaaminen on kansainvälistä.
13.01.2025 - 16.05.2025
Kurssilla luennoilla esiteltyjä asioita opitaan tekemällä niihin liittyviä tehtäviä. Tehtäviä palautetaan kurssin aikana säännöllisesti, pääsääntöisesti prin, muutaman viikon välein. Tehtävät annetaan ja palautetaan oppimisympäristö Moodlen kautta välityksellä. Tehtävät koostuvat seuraavista aihealueista: kuvaileva analytiikka, selittävä analytiikka, aikasarjat ja aikasarjaennustaminen, ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit.
02.01.2025 - 10.01.2025
Kurssilla on tunteja viikoittain lukujärjestyksen mukaisesti. Yksityiskohtainen viikkoaikataulu tulee saataville Moodle-oppimisympäristöön, mikäli tutkintojohtaja päättää tämän toteutuksen perustaa. Palautettavien oppimistehtävien aikataulu noudattaa luentojen aikataulua.
Oppimiselle ei oikoteitä juuri ole ja siinä oleellista on työn tekeminen. Muita tapoja suorituksen saamiseksi Haaga-Helia amk:n opintosuoritusrekisteriin tulee tiedustella opintojakson vastaavalta opettajalta.
Juha Nurmonen
15 - 45
Toteutuksen arvosanan määräytyminen ilmoitetaan toteutuksen alussa.
TRALI Tradenomi liiketalous
0.00 op
0.00 op
H-5
Opiskellaan opettajan johdolla Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa. Opiskelija voi oppia myös itsenäisesti valmiiden esimerkkien ja videoiden avulla.
Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
https://tilastoapu.wordpress.com/python
Pasilan toimipiste
Opintojaksolla ei ole tenttiä
Suomi
19.08.2024 - 13.12.2024
Toteutuksen tehtävät liittyvät seuraaviin aiheisiin: 1. Kuvaileva analytiikka 2. Selittävä analytiikka 3. Aikasarjat ja aikasarjaennustaminen 4. Ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit
03.06.2024 - 16.08.2024
Toni Ernvall
15 - 60
Toteutuksen arvosana tehtävien pistemäärien keskiarvo matemaattisesti pyöristettynä
TRATI Tradenomi tietojenkäsittely
0.00 op
0.00 op
H-5
Opiskellaan opettajan johdolla Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa.
Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
Pasilan toimipiste
Tenttiä ei ole.
Suomi
15.01.2024 - 17.05.2024
Toteutuksen tehtävät liittyvät seuraaviin aiheisiin: 1. Kuvaileva analytiikka 2. Selittävä analytiikka 3. Aikasarjat ja aikasarjaennustaminen 4. Ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit
02.01.2024 - 12.01.2024
Toni Ernvall
15 - 60
Toteutuksen arvosana määräytyy tehtävien arvosanojen perusteella niiden keskiarvona.
TRATI Tradenomi tietojenkäsittely
0.00 op
0.00 op
H-5