Data-analytiikka ja Big Data liiketoiminnan kehittämisen työkaluina (3op)
Toteutuksen tunnus: C-02630-NN00HC13-3003
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
- 20.02.2026 - 30.06.2026
- Ilmoittautuminen toteutukselle on käynnissä.
- Ajoitus
- 01.04.2026 - 31.08.2026
- Toteutus on käynnissä.
- Opintopistemäärä
- 3 op
- Korkeakoulu
- Tampereen ammattikorkeakoulu, TAMK Pääkampus
- Opetuskielet
- suomi
- Paikat
- 0 - 40
- Opintojakso
- C-02630-NN00HC13
Toteutukselle Data-analytiikka ja Big Data liiketoiminnan kehittämisen työkaluina C-02630-NN00HC13-3003 ei valitettavasti löytynyt varauksia. Varauksia ei ole mahdollisesti vielä julkaistu tai toteutus on itsenäisesti suoritettava.
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää datan ja sen analysoinnin merkityksen liiketoiminnan kannalta. Opintojaksolla perehdytään keskeisimpiin tilastollisiin menetelmiin Python-ohjelmointikielen avulla sekä perehdytään Big Dataan käsitteenä, sitä tuottaviin internet-tietolähteisiin ja sen analysointiin visualisoinnin ja tekstianalyysin muodossa.
Sisältö
1. Data-analytiikka, liiketoiminta-analytiikka, tilastollisuus, tilastotiede, todennäköisyys, riski 2. Tilastollisten menetelmien soveltamista ja kuvioiden tuottamista Python-ohjelmointikielellä 3. Perehtyminen Big Dataan ja sitä tuottaviin tietolähteisiin 4. Perehtyminen Big Datan analysointiin; visualisointi, tekstianalyysi
Sisällön jaksotus
Itseopiskelua
Aika ja paikka
Kesätoteutus, verkossa.
Oppimateriaalit
Kaikki Moodle-kurssipohjalla.
Opetusmenetelmät
Virtuaalitoteutus TUNI Moodle -oppimisalustalla, https://moodle.tuni.fi.
Sisältää oppimateriaalin, ohjelmaesimerkkejä, analyysiesimerkkejä, harjoituksia, opetusvideoita ja sovittavissa olevia ohjaustapaamisia Zoom-kanavalla. Kanava löytyy Moodle-kurssipohjan alusta.
Moodle-kurssiavain: Data_is_our_oil
Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö
Ei ole.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Ei ole.
Kansainvälisyys
Ei ole.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Ei ole.
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
80 h opiskelijan työtä.
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Arvosanan määräytyminen:
0: Pistemäärä alle 50,0 % maksimista
1: Pistemäärä 50,0-59,9 % maksimista
2: Pistemäärä 60,0-69,9 % maksimista
3: Pistemäärä 70,0-79,9 % maksimista
4: Pistemäärä 80,0-89,9 % maksimista
5: Pistemäärä 90,0-100,0 % maksimista
Arviointiasteikko
0-5