Data Analytics (5cr)
Code: C-10056-TKI2HM002-3044
General information
- Enrollment
- 15.12.2025 - 09.01.2026
- Registration for introductions has not started yet.
- Timing
- 12.01.2026 - 15.05.2026
- The implementation has not yet started.
- Number of ECTS credits allocated
- 5 cr
- Institution
- Haaga-Helia University of Applied Sciences Ltd., Verkkokampus
- Teaching languages
- Finnish
- Seats
- 0 - 5
- Course
- C-10056-TKI2HM002
Unfortunately, no reservations were found for the realization Data Analytics C-10056-TKI2HM002-3044. It's possible that the reservations have not yet been published or that the realization is intended to be completed independently.
Evaluation scale
H-5
Objective
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.
Methods of completion
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)".
Methods of completion
In modern organizations, information is a crucial tool for management. Data analytics is a means of refining information for business needs. The objective of this course is to understand the process and methods of data analytics and to be able to apply them through practical examples. This course does not require prior programming skills.
Content
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.
Materials
https://tilastoapu.wordpress.com/python
Teaching methods
Python-koodauksen käyttöä data-analytiikassa opitaan opettajan johdolla. Aiempaa kokemusta koodauksesta ei tarvita.
Exam schedules
Opintojaksolla ei ole tenttiä
Student workload
Toteutuksen tehtävät liittyvät seuraaviin aiheisiin: Tehtävä 1: Kuvaileva analytiikka Tehtävä 2: Selittävä analytiikka Tehtävä 3: Aikasarjat ja aikasarjaennustaminen Tehtävä 4: Ennakoiva analytiikka ja koneoppimisen mallit
Qualifications
Opintojaksolla ei ole edeltävyysehtoja. Tämä opintojakso kuuluu ylemmän ammattikorkeakoulun (YAMK) opetussuunnitelmaan. Opintojakson suorittaminen edellyttää ylemmän ammattikorkeakoulun opiskeluoikeutta.