•   Data-analytiikka TKI2HM002-3017 22.08.2022-14.10.2022  5   (MAICTF, ...) +-
    Lähtötaso ja sidonnaisuudet muihin opintojaksoihin
    Opintojaksolla ei ole edeltävyysehtoja.
    Sisältö
    - Prosessiajatteluun perustuva data-analytiikka
    - Deskriptiivinen, prediktiivinen ja preskriptiivinen analytiikka
    - Strukturoitu, strukturoimaton ja semistrukturoitu aineisto
    - Edistynyt/kehittynyt data-analytiikka
    - Data-analyysien algoritmit kuten koneoppimisen algoritmit ennakoinnissa
    - Merkittävyys, relevanssi ja muut tilastollisesti tärkeät käsitteet tulosten arvioinnissa
    - Data-analytiikan sovellusperheitä kuten Microsoft, SAP ja Qlik, SPSS
    - Analytiikan ohjelmointikieliä kuten R, Python, C, SQL
    - Sosiaalisen median analytiikka ja analyysityövälineet kuten Google Analytics ja SAP Predictive Analytics
    - Visualisoinnin ja raportoinnin työvälineitä
    Arviointikriteerit
    Arviointikriteeri - arvosana 1
    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.
    Arviointikriteeri - arvosana 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.
    Arviointikriteeri - arvosana 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.
    Lisätiedot
    Opintojakso korvaa edellisen opetussuunnitelman kurssit Kvantitatiivinen tutkimus sekä Tiedonhankinta ja –hallinta.
    Opetusmenetelmät ja ohjaus

    Videoluennoilla opetetaan datojen valmistelua, kuvailevaa analytiikkaa, selittävää analytiikkaa, ennakoivaa analytiikkaa ja mallintamista (koneoppimisen malleja).

    Opiskelija syventää oppimista omatoimisesti tehtävillä harjoituksilla, joiden aiheet ja datat opiskelija voi vapaasti valita. Jos opiskelijalla ei ole omia datoja, niin harjoittelun voi tehdä opettajan tarjoamilla datoilla.

    Opettaja ohjaa tarvittaessa omatoimisten harjoitusten tekemistä verkossa.

    Oppimateriaali ja suositeltava kirjallisuus

    https://tilastoapu.wordpress.com/python/

    Työelämäyhteydet

    Työssä käyviä opiskelijoita kannustetaan hyödyntämään omalta työpaikalta löytyviä datoja.

    Toimipiste

    Pasilan toimipiste

    Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

    Ei tenttiä.

    Opetuskieli

    Suomi

    Ajoitus

    22.08.2022 - 14.10.2022

    Oppimistehtävät

    Opiskelija analysoi omatoimisesti erilaisia datoja kurssilla opetettavia menetelmiä käyttäen.

    Ilmoittautumisaika

    13.06.2022 - 19.08.2022

    Aikataulu

    22.8. - 26.8. Johdanto data-analytiikkaan / Asenna Anaconda koneellesi
    29.8. - 2.9. Kuvaileva analytiikka
    5.9. - 9.9. Selittävä analytiikka
    12.9. - 16.9. Aikasarjat
    19.9. - 23.9. Aikasarjaennustaminen
    26.9. - 30.9. Luokittelumallit
    3.10. - 7.10. Regressiomallit

    Ryhmä
    • MAICTF
    • MALEAF
    • MAPO
    • MACOMF
    • MAEXPFHA
    • MAENTF
    • VIRTUAL
    • MADIGF
    • MASTRF
    • MASALF
    Opettaja

    Aki Taanila

    Paikkoja

    15 - 40

    Arviointitavat

    Arvosana määräytyy omien tuotosten perusteella. Jaossa on 20 pistettä neljästä eri osiosta (5 pistettä datan valmistelusta ja kuvailevasta analytiikasta, 5 pistettä selittävästä analytiikasta, 5 pistettä aikasarjoista, ja 5 pistettä mallintamisesta). Kurssin läpäisyyn vaaditaan vähintään 4 pistettä ja arvosana on eri osioiden pisteiden keskiarvo matemaattisesti pyöristettynä.

    Koulutus

    LUJOM Liiketoiminnan uudistamisen ja johtamisen koulutus, LITEM Liiketoiminnan teknologiat -koulutus, PAKEM Palveluliiketoiminnan johtamisen ja kehittämisen koulutus

    Virtuaaliosuus

    5 op

    Arviointiasteikko

    H-5