Datan esikäsittely (3 op)

Arviointiasteikko

0-5

Tavoitteet

Opiskelija ymmärtää data-analytiikka prosessin ja sen tuomat haasteet Opiskelija osaa tunnistaa erilaiset dataformaatit, yleisimmät rajapintaratkaisut ja datan esikäsittelyssä käytetyt työkalut ja menetelmät. Opiskelija osaa soveltaa datan esikäsittelyssä tarvittavia menetelmiä.

Sisältö

- Erilaiset IoT lähteet/formaatit, JSON, APIt, SQL:stä taulujen haku jne
- Muuttujatyypit
- Datan esikäsittely ennen analysointiohjelmaan tuomista
- Datan esikäsittely Pandasissa (Pandasin/DataFramen perusteet)
- Eri datalähteiden yhdistäminen
- Datan enkoodaus

Aika ja paikka

Verkossa (toteutus ei sisällä kontaktiopetusta)

Oppimateriaalit

Opintojakson verkkosivut (luentomateriaali, harjoitukset)

Opetusmenetelmät

Etäopiskelu (materiaaliin tutustuminen, harjoitukset)

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Etäopiskelu 81 h (materiaaliin tutustuminen, harjoitusten tekeminen, Git-repositorion pystyttäminen ja hallinta)

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Hylätty 0: Opiskelija ei hallitse aihealuetta

Välttävä 1: Opiskelija tietää ja ymmärtää datan merkityksen ja sen tuomat edut. Opiskelija tietää datan esikäsittelyn merkityksen ja yleisimmät menetelmät. Opiskelija osaa soveltaa samaansa dataan esikäsittelyssä käytettyjä yksinkertaisia menetelmiä.

Tyydyttävä 2: Opiskelija hallitsee datan hakemisen tietystä lähteestä. Opiskelija osaa toteuttaa datan esikäsittelyn datajoukoille. Opiskelija osaa soveltaa samaansa dataan esikäsittelyssä käytettyjä yksinkertaisia menetelmiä. Opiskelija osaa arvioida omia ratkaisujaan datan esikäsittelyssä.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Hyvä 3: Opiskelija hallitsee datan hakemisen useammasta lähteestä. Opiskelija osaa suunnitella ja toteuttaa datan esikäsittelyn datajoukoille. Opiskelija osaa soveltaa datan esikäsittelyssä käytettyjä menetelmiä. Opiskelija osaa arvioida ja perustella omia ratkaisujaan datan esikäsittelyssä.

Kiitettävä 4: Opiskelija hallitsee datan hakemisen erilaisista lähteistä. Opiskelija osaa suunnitella ja toteuttaa datan esikäsittelyn erilaisille datajoukoille. Opiskelija osaa soveltaa datan esikäsittelyssä käytettyjä menetelmiä laajasti. Opiskelija osaa arvioida ja perustella omia ratkaisujaan datan esikäsittelyssä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Erinomainen 5: Opiskelija hallitsee datan hakemisen erilaisista lähteistä. Opiskelija osaa suunnitella ja toteuttaa datan esikäsittelyn erilaisille datajoukoille. Opiskelija osaa soveltaa datan esikäsittelyssä käytettyjä menetelmiä erittäin laajasti. Opiskelija osaa kriittisesti arvioida ja perustella omia ratkaisujaan datan esikäsittelyssä.

Esitietovaatimukset

Tietotekniikan peruskäyttö taidot, ohjelmoinnin perusosaaminen ja Python-ohjelmointikielen tunteminen ja osaaminen.

Lisätiedot

AVOIN AMK 60
Arviointi tapahtuu palautettujen harjoitustehtävien perusteella.