Datan analysointi ja visualisointiLaajuus (5 op)
Tunnus: TT00CE00
Laajuus
5 op
Opetuskieli
- suomi
- englanti
Vastuuhenkilö
- Juha Peltomäki,
Osaamistavoitteet
Datan analysointia ja visualisointia tarvitaan sekä datapohjaisten että koneoppimisen ongelmien ratkaisuissa. Tutustut tilastollisiin menetelmiin, puhdistat ja esikäsittelet dataa, sekä visualisoit dataa. Opit datan analysointia ja visualisointia käytännön sovelluksissa.
EUR-ACE Tieto ja ymmärrys
Ymmärrät datan esikäsittelyn toteutustavat.
EUR-ACE Tekniikan soveltaminen käytäntöön
Osaat käyttää tilastollisia analyysimenetelmiä. Osaat esittää datan ymmärrettävästi, ja tehdä johtopäätöksiä analyysin tuloksista. Osaat valita tietylle datalle sopivat kaaviotyypit ja esittää datan visuaalisesti.
Sisältö
Datan analysointimenetelmät
Datan suodattaminen ja järjestäminen
Datan puhdistus ja esikäsittely indeksointi
Datan visualisointi
Kaavioiden luonti
Statistiikka
Korrelaatio
Ristiintaulukointi
Analyysin luominen
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Välttävä (1)
Osaat datan esikäsittelyn perusteet. Tunnet joitakin tilastollisia analyysimenetelmiä. Osaat esittää dataa. Tunnet erilaisia kaaviotyyppejä.
Tyydyttävä (2)
Osaat esikäsitellä dataa. Tunnet tilastollisia analyysimenetelmiä. Osaat esittää dataa eri tavoilla. Osaat tuottaa joitakin kaaviotyyppejä.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
Hyvä (3)
Osaat datan esikäsittelyn. Osaat käyttää ja soveltaa joitakin tilastollisia analyysimenetelmiä. Osaat esittää datan ymmärrettävästi, ja tehdä suppeita johtopäätöksiä tuloksista. Osaat tuottaa erilaisia kaaviotyyppejä.
Kiitettävä (4)
Osaat datan esikäsittelyn ja vertailla saatuja tuloksia. Osaat käyttää ja analysoida tilastollisia analyysimenetelmiä. Osaat esittää datan ymmärrettävästi, ja tehdä johtopäätöksiä tuloksista. Osaat tuottaa erilaisia kaaviotyyppejä.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Erinomainen (5)
Osaat datan esikäsittelyn ja tulkita saatuja tuloksia. Osaat tulkita tilastollisten analyysimenetelmien antamia tuloksia. Osaat esittää datan ymmärrettävästi, ja tehdä johtopäätöksiä tuloksista kriittisesti. Osaat valita datalle sopivimmat kaaviotyypit ja perustella valinnat.