Skip to main content

Datan analysointi (3 op)

Toteutuksen tunnus: TZLM7300-3015

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika

18.11.2024 - 09.01.2025

Ajoitus

13.01.2025 - 19.05.2025

Opintopistemäärä

3 op

Virtuaaliosuus

3 op

Toteutustapa

Verkko-opetus

Yksikkö

Teknologiayksikkö

Toimipiste

Pääkampus

Opetuskielet

  • Suomi

Paikat

20 - 45

Koulutus

  • Logistiikka (AMK)

Opettaja

  • Kalle Niemi

Ryhmät

  • UTIVERKKO
    Uudistuvan teollisuuden instituutin verkko-opetus (konetekniikka, logistiikka, rakennustekniikka)

Objectives

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.

Content

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

Time and location

Syyslukukausi 2024

Learning materials and recommended literature

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.

Teaching methods

Verkko-opetuksessa opiskelija työskentelee itsenäisesti tutustumalla teoriaan ja soveltamalla sitä käytäntöön ratkaisemalla harjoitustehtäviä tietokoneella. Ei ohjausta.

Exam dates and retake possibilities

Tentin ajankohta ja suoritustapa ilmoitetaan opintojakson työtilassa.

Alternative completion methods

Hyväksilukemisen menettelytavat kuvataan tutkintosäännössä ja opinto-oppaassa.

Student workload

Itsenäinen opiskelu noin 20 tuntia
Oppimistehtävät noin 40 tuntia

Further information for students

Osaamisen arviointi perustuu oppimistehtäviin ja kokeeseen.

Jos toteutukselle ilmoittautunut opiskelija ei kolmen viikon aikana osoita aktiivisuutta toteutuksella, ilmoittautuminen hylätään.

Evaluation scale

0-5

Evaluation criteria, satisfactory (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.

Evaluation criteria, good (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.

Evaluation criteria, excellent (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.

Prerequisites

Hallitset tilastomatematiikan perusteet ja niihin liittyvät Excelin toiminnot.