Data analytiikan ja koneoppimisen käytänteet (4op)

Oppimateriaalit

Verkkomateriaali: teksti ja videot.

Arviointiasteikko

0-5

Virtuaaliosuus

4

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Yhden opintopisteen työmäärä vastaa 27 tunnin opiskelutyötä. Yhteensä opiskelutyömäärä (4 op) kurssilla on 108 tuntia.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

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)

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.

Opetuskieli

fi

Opetusmenetelmät

Opiskelija tutustuu aineistoihin. Mahdollisuus esittää kysymyksiä vastaanotolla.

Aika ja paikka

Marraskuu 2021.

Opintopistemäärä

4

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

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