Siirry suoraan sisältöön

Data analytiikan ja koneoppimisen käytänteet (4 op)

Toteutuksen tunnus: TTC8020-3002

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika

16.12.2021 - 09.01.2022

Ajoitus

11.04.2022 - 31.05.2022

Opintopistemäärä

4 op

Virtuaaliosuus

4 op

Toteutustapa

Verkko-opetus

Yksikkö

Teknologiayksikkö

Toimipiste

Lutakon kampus

Opetuskielet

  • Suomi

Paikat

0 - 30

Koulutus

  • Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)

Opettaja

  • Juha Peltomäki

Ryhmät

  • TTV19SM
    Tieto- ja viestintätekniikka
  • TTV19S1
    Tieto- ja viestintätekniikka
  • TTV20SM
    Tieto- ja viestintätekniikka
  • TTV19S3
    Tieto- ja viestintätekniikka
  • TTV19S2
    Tieto- ja viestintätekniikka
  • TTV19S5
    Tieto- ja viestintätekniikka
  • ZJA22KTIDA1
    Avoin AMK, tekniikka, ICT, Data-analytiikka1

Tavoitteet

Ymmärrät data-analytiikan ja koneoppimisen käytänteet ja projektin rakenteen ja kulun. Ymmärrät, millä tavalla datapohjainen projekti suunnitellaan, rakennetaan ja toteutetaan. Tunnistat myös datapohjaisten projektien keskeisen terminologian ja yleisimmät käytänteet. Ymmärrät datan visualisoinnin merkityksen. Tiedät opetus- ja testijoukon käsitteet ja yleisimmät tavat niihin jakamiseen. Saat perustiedot käytetyimmistä data-analytiikan ja koneoppimisen työkaluista.

EUR-ACE-osaamiset:
Tieto ja ymmärrys
Tekniikan soveltaminen käytäntöön

Sisältö

- Dataan pohjautuvan projektin rakenne ja toteutus
- Data-analytiikan ja koneoppimisen käytänteet
- Opetus- ja testijoukon käsitteet ja yleisimmät tavat niiden jakamiseen
- Datapohjaisen projektin dokumentointi ja visualisointi
- Esittely data-analytiikka ja koneoppimisen yleisimpiin työkaluihin ja niihin tarvittava käytännön osaaminen

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

Tyydyttävä 2: Tunnet data-analytiikka ja koneoppimisen projektin eri vaiheet. Osaat suunnitella data-analytiikan ja koneoppimisen projektin vaiheet. Lisäksi osaat pintapuolisesti toteutuksensa ja perustella johtopäätökset.

Välttävä 1: Tunnet data-analytiikka ja koneoppimisen projektin eri vaiheet. Osaat pintapuolisesti suunnitella data-analytiikan ja koneoppimisen projektin vaiheet. Lisäksi osaat arvioida suppeasti toteutuksensa ja tekemänsä johtopäätökset.

Arviointikriteerit, hyvä (3-4)

Kiitettävä 4: Tunnet data-analytiikka ja koneoppimisen projektin eri vaiheet ja osaa systemaattisesti edetä vaihe vaiheelta. Osaat suunnitella data-analytiikan ja koneoppimisen projektin vaiheet riippumatta ratkaistavasta ongelmasta. Lisäksi osaat monipuolisesti arvioida toteutuksensa ja perustella johtopäätökset.

Hyvä 3: Tunnet data-analytiikka ja koneoppimisen projektin eri vaiheet ja osaa edetä vaihe vaiheelta. Osaat suunnitella data-analytiikan ja koneoppimisen projektin vaiheet riippumatta ratkaistavasta ongelmasta. Lisäksi osaat monipuolisesti arvioida toteutuksensa ja perustella johtopäätökset.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Erinomainen 5: Tunnet data-analytiikka ja koneoppimisen projektin eri vaiheet ja osaa systemaattisesti edetä vaihe vaiheelta. Osaat suunnitella data-analytiikan ja koneoppimisen projektin vaiheet riippumatta ratkaistavasta ongelmasta. Lisäksi osaat arvioida kriittisesti toteutuksensa ja perustella johtopäätökset.