Data-analytiikka (5 op)

Toteutuksen tunnus: TKI2HM002-3040

Toteutuksen perustiedot

Ilmoittautumisaika: 03.06.2024 - 23.08.2024; Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.

Ajoitus: 26.08.2024 - 13.12.2024; Toteutus on päättynyt.

Opintopistemäärä: 5 op

Toimipiste: Pasilan toimipiste

Opetuskielet: suomi

Paikkoja: 31 - 100

Koulutus: LUJOM Liiketoiminnan uudistamisen ja johtamisen koulutus; PAKEM Palveluliiketoiminnan johtamisen ja kehittämisen koulutus; LITEM Liiketoiminnan teknologiat -koulutus; STROM Strategiatyö organisaatioissa

Opettajat: Veijo Vänttinen

Ryhmät: MASTROM
Strategiatyö organisaatiossa, masterit, Pasila; MAICTF
ICT-palvelut ja tietojärjestelmät, masterit, Pasila; MALEAF
Johtajuus ja henkilöstövoimavarat, masterit, Pasila; MACOMF
Viestinnän ja markkinoinnin johtaminen, masterit, Pasila; MAEXPFHA
Elämystalous ja palveluiden kehittäminen, masterit, Haaga; MAENTF
Yrittäjämäinen liiketoiminnan johtaminen, masterit, Pasila; VIRTUAL
Virtuaalitoteutus; INSTRUCTED
Ohjattu virtuaalitoteutus; MADIGF
Digitaalisen liiketoiminnan mahdollisuudet, masterit, Pasila; MASTRF
Strateginen ajattelu ja johtaminen, masterit, Pasila; MASALF
Myynnin ja asiakaskokemuksen johtaminen, masterit, Pasila

Opintojakso: TKI2HM002

Arviointiasteikko

H-5

Toteutustavat, näyttö ja opinnollistaminen

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)".

Intro

Nykyajan organisaatioissa tieto on keskeinen johtamisen väline. Data-analytiikka on väline tiedon jalostamiseen liiketoiminnan tarpeisiin. Opintojakson tavoitteena on ymmärtää data-analytiikan prosessi ja menetelmiä sekä osata soveltaa niitä käytännön esimerkkien avulla. Opintojakso ei edellytä aikaisempaa ohjelmointiosaamista.

Oppimateriaalit

Materiaali kurssin Moodlesivuilla

Opetusmenetelmät ja ohjaus

Koulutuksen tilaajan (tutkinto-ohjelma) pyynnöstä, vuodesta 2024 alkaen, lähtökohtaksi on otettu "Pythonia kaikille" aikaisemman "data-analytiikkaa kaikille" sijaan.
Kurssi käsittelee seuraavia neljää aihealuetta materiaaleineen ja tehtävineen strukturoidun datan analysointiin.
- kuvaileva analytiikka
- diagnostinen analytiikka
- aikasarja-analyysi ja ennustaminen
- johdatus koneoppimiseen.
Moodlesta löytyy kaikki tarvittava materiaali kurssin suorittamiseen, mukaan lukien Q@A-osion, jossa opiskelijat voivat keskustella kurssiin liittyvistä asioista mm. tehtävistä.

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Neljä arvioitavaa oppimistehtävää kurssin kuluessa

Oppimistehtävät

Oppimistehtävät
- kuvaileva analytiikka
- diagnostinen analytiikka
- aikasarja-analyysi ja ennustaminen
- johdatus koneoppimiseen.

Arviointitavat

Neljä arvioitavaa oppimistehtävää
- kuvaileva analytiikka, (0 - 5 pistettä)
- diagnostinen analytiikka, (0 - 5 pistettä)
- aikasarja-analyysi ja ennustaminen, (0 - 5 pistettä)
- johdatus koneoppimiseen, (0 - 5 pistettä).