Skip to main content

Qualitative data analysisLaajuus (5 cr)

Code: DA00EW52

Credits

5 op

Teaching language

  • Finnish

Objective

You know how to collect and analyze qualitative data.
You can use software and artificial intelligence to analyze qualitative data.

Content

How can qualitative data be collected in different ways?
How is qualitative data analyzed?
How can different programs be utilized in the collection and analysis of qualitative data?
How can artificial intelligence be utilized in the analysis of qualitative data?

Enrollment

06.11.2023 - 17.11.2023

Timing

02.02.2024 - 24.05.2024

Number of ECTS credits allocated

5 op

Virtual portion

5 op

Mode of delivery

Distance learning

Unit

Liiketalouden koulutusyksikkö

Campus

Ecampus

Teaching languages
  • Finnish
Seats

20 - 50

Degree programmes
  • Degree Programme in Data Analytics
Teachers
  • Satu Peltola
Teacher in charge

Satu Peltola

Groups
  • DAKV22SM
    Data analytics, part-time

Objective

You know how to collect and analyze qualitative data.
You can use software and artificial intelligence to analyze qualitative data.

Content

How can qualitative data be collected in different ways?
How is qualitative data analyzed?
How can different programs be utilized in the collection and analysis of qualitative data?
How can artificial intelligence be utilized in the analysis of qualitative data?

Opiskelumateriaali

Itsenäistä tiedonhakua ja datan keruuta opettajan ilmoittaman materiaalin lisäksi. Materiaali on Learnissa sähköisinä linkkeinä.

Yksilölliset oppimisväylät

Voit suorittaa opintojakson oman aikataulun mukaan annettujen määräaikojen puitteissa. Määräaikoja tulee noudattaa, joten lue ohjeistus erittäin huolellisesti. Ei läsnäolopakkoa lähiopetuksessa, mutta ei myöskään hybridiä/tallenteita.

TKI ja työelämäyhteistyö

Voit halutessasi tehdä TKI ja työelämäyhteistyötä esimerkiksi tekemällä työelämälähtöisen toimeksiannon.

Tentit ja muut määräajat

Ei tenttiä, oppimistehtäviä, jotka tulee palauttaa määräaikoja noudattaen.

Kansainvälinen yhteistyö

Ei ole. Voit halutessasi käyttää englanninkielistä materiaalia oppimistehtävien lähdemateriaalina.

Opiskelijan työmäärä

135h, johon sisältyy muutama työpaja kampuksella, joissa työstetään oppimistehtäviä, pääosin itsenäistä opiskelua. Työpajoihin osallistuminen ei ole pakollista.

Further information

Opinnot toteutuvat Learn- oppimisympäristössä. Jos olet ilmoittautunut opintojaksolle ilmoittautumisaikana siirryt automaattisesti Learniin. Opintojakso avautuu/näkyy listoillasi vasta, kun opintojakso AUKEAA. Odottele siis rauhassa opintojakson alkamispäivää ja ellei se aukeamista seuraavana päivänä näy sinulla, ota yhteyttä opintojakson opettajaan.

Evaluation scale

1-5

Assessment methods and criteria

Arvointi perustuu oppimistehtäviin ja kriteerit ovat opintojakson Learnissa. Opintojaksolla noudatetaan Xamkin yhteisiä arviointimalleja.