Datan analysointi (3 op)
Toteutuksen tunnus: TZLM7300-3009
Toteutuksen perustiedot
Ilmoittautumisaika
20.11.2023 - 04.01.2024
Ajoitus
08.01.2024 - 19.05.2024
Opintopistemäärä
3 op
Virtuaaliosuus
3 op
Toteutustapa
Verkko-opetus
Yksikkö
Teknologiayksikkö
Toimipiste
Pääkampus
Opetuskielet
- Suomi
Paikat
0 - 30
Koulutus
- Logistiikka (AMK)
Opettaja
- Kalle Niemi
Ryhmät
-
UTIVERKKOUudistuvan teollisuuden instituutin verkko-opetus (konetekniikka, logistiikka, rakennustekniikka)
Tavoitteet
Opintojakson tarkoitus
Opintojakson käytyäsi ymmärrät, miten tilastollisen aineiston analysointi voi tukea liiketoiminnan päätöksentekoa.
Opintojakson osaamistavoite
Osaat käsitellä, havainnollistaa ja tulkita pientä ja suurta aineistoa ja tehdä sen perusteella ennusteita ja tilastollisia johtopäätöksiä.
Sisältö
Tilastollisen aineiston kuvaileminen, selittäminen ja ennustaminen
Luottamusväliestimointi ja hypoteesin testaus
Monen muuttujan regressiomalleja
Aikasarjan analysointi, tasoittaminen ja ennustaminen
Massiivisen aineiston käsittelyä tietokoneella
Excelin ja jonkin koneoppimisen ohjelman käyttö
Aika ja paikka
Kevätlukukausi 2024
Oppimateriaali ja suositeltava kirjallisuus
Nummenmaa, L., Holopainen, M. & Pulkkinen, P. 2019. Tilastollisten menetelmien perusteet. SanomaPro
Kananen, H. & Puolitaival, H. 2019. Tekoäly. Bisneksen uudet mahdollisuudet. Helsinki: Alma Talent
Kelleher, Mac Namee & D'Arcy 2020. Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics. Cambridge, MA: MIT Press
Shmueli, G., Bruce, P., Deokar, A. & Patel, N. 2023. Machine learning for business analytics. Hoboken, NJ: Wiley
Muu materiaali Moodlen kautta.
Opetusmenetelmät
Verkko-opetuksessa opiskelija työskentelee itsenäisesti tutustumalla teoriaan ja soveltamalla sitä käytäntöön ratkaisemalla harjoitustehtäviä tietokoneella. Ei ohjausta.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Tentin ajankohta ja suoritustapa ilmoitetaan opintojakson työtilassa.
Vaihtoehtoiset suoritustavat
Hyväksilukemisen menettelytavat kuvataan tutkintosäännössä ja opinto-oppaassa.
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Itsenäinen opiskelu noin 20 tuntia
Oppimistehtävät noin 40 tuntia
Lisätietoja opiskelijoille
Osaamisen arviointi perustuu oppimistehtäviin ja kokeeseen.
Arviointiasteikko
0-5
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
Välttävä 1
Olet saavuttanut tavoitellut osaamiset. Tunnet joitakin käsitteitä ja menetelmiä ja osaat soveltaa niitä itsellesi tutuissa tilanteissa, mutta usein päättelysi on puutteellista ja laskelmasi virheellisiä.
Tyydyttävä 2
Olet saavuttanut tavoitellut osaamiset. Tunnet useita käsitteitä ja menetelmiä ja osaat soveltaa niitä itsellesi tutuissa tilanteissa, mutta joskus päättelysi on puutteellista tai laskelmasi virheellisiä.
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
Hyvä 3
Olet saavuttanut tavoitellut osaamiset. Tunnet lähes kaikki käsitteet ja menetelmät ja osaat soveltaa niitä itsellesi tutuissa tilanteissa usein täydellisesti päätellen ja virheettömästi laskien.
Kiitettävä 4
Olet saavuttanut tavoitellut osaamiset. Tunnet lähes kaikki käsitteet ja menetelmät ja osaat soveltaa niitä myös itsellesi uusissa tilanteissa lähes aina täydellisesti päätellen ja virheettömästi laskien.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Erinomainen 5
Olet saavuttanut tavoitellut osaamiset. Tunnet kaikki käsitteet ja menetelmät ja osaat soveltaa niitä itsellesi uusissa tilanteissa asioita yhdistellen, täydellisesti päätellen ja virheettömästi laskien.
Esitietovaatimukset
Hallitset tilastomatematiikan perusteet ja niihin liittyvät Excelin toiminnot.