Siirry suoraan sisältöön

Data-analytiikka liiketoiminnan kehittämisessäLaajuus (5 op)

Tunnus: BY00EG33

Laajuus

5 op

Osaamistavoitteet

Opit oikean tiedon merkityksen päätöksen teossa sekä arvioimaan data-analytiikan tarjoamia mahdollisuuksia organisaatiollesi. Ymmärrät suurten tietomassojen haasteet ja potentiaalin sekä tutustut suureten tietomassojen käsittelyssä käytettäviin työkaluihin ja menetelmiin.

Sisältö

Kuinka johtaa ja kehittää toimintaa oikean tiedon avulla?
Mitkä ovat data-analytiikan mahdollisuudet organisaatiollesi?
Kuinka käyttää tietomassoja päätöksen teon tukena?
Kuinka arvioida tiedon merkitystä ja oikeellisuutta?
Mitkä ovat datan käytön esteet ja rajoitteet?

Ilmoittautumisaika

07.11.2022 - 18.11.2022

Ajoitus

16.01.2023 - 07.05.2023

Laajuus

5 op

Virtuaaliosuus (op)

5 op

Toteutustapa

Etäopetus

Yksikkö

Rakennus- ja energiatekniikan koulutusyksikkö

Toimipiste

E-kampus

Opetuskielet
  • Suomi
Paikat

1 - 115

Opettaja
  • Matti Koivisto
  • Jukka-Pekka Skön
Vastuuhenkilö

Matti Koivisto

Opiskelijaryhmät
  • Master_eKampus
    Master-opinnot, eKampus

Tavoitteet

Opit oikean tiedon merkityksen päätöksen teossa sekä arvioimaan data-analytiikan tarjoamia mahdollisuuksia organisaatiollesi. Ymmärrät suurten tietomassojen haasteet ja potentiaalin sekä tutustut suureten tietomassojen käsittelyssä käytettäviin työkaluihin ja menetelmiin.

Sisältö

Kuinka johtaa ja kehittää toimintaa oikean tiedon avulla?
Mitkä ovat data-analytiikan mahdollisuudet organisaatiollesi?
Kuinka käyttää tietomassoja päätöksen teon tukena?
Kuinka arvioida tiedon merkitystä ja oikeellisuutta?
Mitkä ovat datan käytön esteet ja rajoitteet?

Opiskelumateriaali

Opintojakso muodostuu aloitustehtävästä ja sitä seuraavista neljästä osasta, jotka ovat:
- Osa 1: Johdanto data-analytiikkaan
- Osa 2: Data-analytiikan harjoitukset
- Osa 3: Data-analytiikan soveltaminen liiketoiminnan kehittämisessä
- Osa 4: Data-analytiikan projekti

Yksilölliset oppimisväylät

Opintoja nopeuttava oppimisväylä:
Opintojakso toteutetaan kokonaan verkossa annetun aikataulun mukasesti.
Opiskelija voi halutessaan suorittaa opintojakson myös nopeammassa tahdissa, sillä koko materiaali aukeaa aloitustehtävän jälkeen.

TKI ja työelämäyhteistyö

Opintojaksolla käytetään autentisia aineistoja ja yritysesimerkkejä.

Tentit ja muut määräajat

Opintojakson aikataulu on seuraava:
16.1.2023 Opintojakso alkaa
5.2.2023 Aloitustehtävän viimeinen palautuspäivä *
8.2.2023 Opintojakson aineisto avautuu aloitustehtävän tehneille opiskelijoille
5.3.2023 Osan 1 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
26.3.2023 Osan 2 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
16.4.2023 Osan 3 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
7.5.2023 Osan 4 projektiraportin viimeinen palautuspäivä ja opintojakso päättyy

* HUOM! Opiskelijat, jotka eivät ole palauttaneet aloitustehtävää määräaikaan mennessä poistetaan opintojaksolta eivätkä he voi suorittaa sitä.
Sen jälkeen kun aineisto on avattu opiskejoille, he voivat opiskella täysin omaan tahtiinsa pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät

Lisätietoja opiskelijoille

Opintojakso on tarjolla:
Tutkinto-opiskeljoille 40 paikkaa
CampusOnlinopiskelijoille 60 paikkaa
Avoimen AMKin opiskeljolle 15 paikkaa

Arviointiasteikko

1-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Opintojakson arviointi perustuu oppimisympäristössä oleviin tehtäviin, jotka opiskelija voi suorittaa itsenäisesti verkossa itselleen sopivana aikana pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät.

Mikäli opiskelija palauttaa tehtävän myöhässä, hän saa kyseisestä tehtävästä 0 pistettä.
Opiskelijan ei ole pakko tehdä kaikkia tehtäviä, vaan hänen arvosanansa määräytyy määräajassa palatutetuista tehtävistä saatujen pisteiden perusteella.

LIsätietoja arvioinnista saat opintojakson opintokuvauksesta, joka löytyy oppimisympäristöstä

Ilmoittautumisaika

03.01.2022 - 23.01.2022

Ajoitus

21.01.2022 - 15.05.2022

Laajuus

5 op

Virtuaaliosuus (op)

5 op

Toteutustapa

Etäopetus

Yksikkö

Rakennus- ja energiatekniikan koulutusyksikkö

Toimipiste

E-kampus

Opetuskielet
  • Suomi
Paikat

20 - 60

Opettaja
  • Matti Koivisto
Vastuuhenkilö

Matti Koivisto

Opiskelijaryhmät
  • Master_eKampus
    Master-opinnot, eKampus

Tavoitteet

Opit oikean tiedon merkityksen päätöksen teossa sekä arvioimaan data-analytiikan tarjoamia mahdollisuuksia organisaatiollesi. Ymmärrät suurten tietomassojen haasteet ja potentiaalin sekä tutustut suureten tietomassojen käsittelyssä käytettäviin työkaluihin ja menetelmiin.

Sisältö

Kuinka johtaa ja kehittää toimintaa oikean tiedon avulla?
Mitkä ovat data-analytiikan mahdollisuudet organisaatiollesi?
Kuinka käyttää tietomassoja päätöksen teon tukena?
Kuinka arvioida tiedon merkitystä ja oikeellisuutta?
Mitkä ovat datan käytön esteet ja rajoitteet?

Opiskelumateriaali

Opintojakso muodostuu aloitustehtävästä ja sitä seuraavista neljästä osasta, jotka ovat:
- Osa 1: Johdanto data-analytiikkaan
- Osa 2: Data-analytiikan harjoitukset
- Osa 3: Data-analytiikan soveltaminen liiketoiminnan kehittämisessä
- Osa 4: Data-analytiikan projekti

Kaikkien osien aineistot (videoluennot, harjoitustehtävät ja muu opiskelumateriaali) löytyvät Xamkin oppimisympäristöstä.

Yksilölliset oppimisväylät

Opintoja nopeuttava oppimisväylä:
Opintojakso toteutetaan kokonaan verkossa annetun aikataulun mukasesti.
Opiskelija voi halutessaan suorittaa opintojakson myös nopeammassa tahdissa, sillä koko materiaali aukeaa aloitustehtävän jälkeen.

TKI ja työelämäyhteistyö

Opintojaksolla käytetään autentisia aineistoja ja yritysesimerkkejä.

Tentit ja muut määräajat

Opintojakson aikataulu on seuraava:

21.1.2022 Opintojakso alkaa
6.2.2022 Aloitustehtävän viimeinen palautuspäivä *
8.2.2022 Opintojakson aineisto avautuu aloitustehtävän tehneille opiskelijoille
2.3.2022 Osan 1 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
23.3.2022 Osan 2 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
13.4.2022 Osan 3 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
8.5.2022 Osan 4 projektiraportin viimeinen palautuspäivä ja opintojakso päättyy

* HUOM! Opiskelijat, jotka eivät ole palauttaneet aloitustehtävää määräaikaan mennessä poistetaan opintojaksolta eivätkä he voi suorittaa sitä.

Sen jälkeen kun aineisto on avattu opiskejoille, he voivat opiskella täysin omaan tahtiinsa pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät.

Lisätietoja opiskelijoille

Opintojakso on tarjolla:
- Tutkinto-opiskelijoille
- Avoimen AMKin opiskelijoille
- CampusOnlineopiskelijoille

Arviointiasteikko

1-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Opintojakson arviointi perustuu oppimisympäristössä oleviin tehtäviin, jotka opiskelija voi suorittaa itsenäisesti verkossa itselleen sopivana aikana pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät.

Mikäli opiskelija palauttaa tehtävän myöhässä, hän saa kyseisestä tehtävästä 0 pistettä.
Opiskelijan ei ole pakko tehdä kaikkia tehtäviä, vaan hänen arvosanansa määräytyy määräajassa palatutetuista tehtävistä saatujen pisteiden perusteella.

LIsätietoja arvioinnista saat opintojakson opintokuvauksesta, joka löytyy oppimisympäristöstä

Ilmoittautumisaika

14.12.2020 - 14.01.2021

Ajoitus

11.01.2021 - 31.07.2021

Laajuus

5 op

Virtuaaliosuus (op)

5 op

Toteutustapa

Etäopetus

Yksikkö

Rakennus- ja energiatekniikan koulutusyksikkö

Toimipiste

E-kampus

Opetuskielet
  • Suomi
Paikat

0 - 50

Opettaja
  • Matti Koivisto
Vastuuhenkilö

Matti Koivisto

Opiskelijaryhmät
  • Master_eKampus
    Master-opinnot, eKampus

Tavoitteet

Opit oikean tiedon merkityksen päätöksen teossa sekä arvioimaan data-analytiikan tarjoamia mahdollisuuksia organisaatiollesi. Ymmärrät suurten tietomassojen haasteet ja potentiaalin sekä tutustut suureten tietomassojen käsittelyssä käytettäviin työkaluihin ja menetelmiin.

Sisältö

Kuinka johtaa ja kehittää toimintaa oikean tiedon avulla?
Mitkä ovat data-analytiikan mahdollisuudet organisaatiollesi?
Kuinka käyttää tietomassoja päätöksen teon tukena?
Kuinka arvioida tiedon merkitystä ja oikeellisuutta?
Mitkä ovat datan käytön esteet ja rajoitteet?

Opiskelumateriaali

Opintojakso muodostuu aloitustehtävästä ja sitä seuraavista neljästä osasta, jotka ovat:
- Osa 1: Johdanto data-analytiikkaan
- Osa 2: Data-analytiikan harjoitukset
- Osa 3: Data-analytiikan soveltaminen liiketoiminnan kehittämisessä
- Osa 4: Data-analytiikan projekti

Kaikkien osien aineistot (videoluennot, harjoitustehtävät ja muu opiskelumateriaali) löytyvät Xamkin oppimisympäristöstä.

Yksilölliset oppimisväylät

Opintoja nopeuttava oppimisväylä:
Opintojakso toteutetaan kokonaan verkossa annetun aikataulun mukasesti.
Opiskelija voi halutessaan suorittaa opintojakson myös nopeammassa tahdissa, sillä koko materiaali aukeaa aloitustehtävän jälkeen.

Tentit ja muut määräajat

Opintojakson aikataulu on seuraava:

18.1.2021 Opintojakso alkaa
1.2.2021 Aloitustehtävän viimeinen palautuspäivä *
8.2.2021 Opintojakson aineisto avautuu aloitustehtävän tehneille opiskelijoille (viimeistään)
1.3.2021 Osan 1 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
22.3.2021 Osan 2 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
12.4.2021 Osan 3 harjoitusten ja kertauskysymysten viimeinen palautuspäivä
7.5.2021 Osan 4 projektiraportin viimeinen palautuspäivä ja opintojakso päättyy

* HUOM! Opiskelijat, jotka eivät ole palauttaneet aloitustehtävää määräaikaan mennessä poistetaan opintojaksolta eivätkä he voi suorittaa sitä.

Sen jälkeen kun aineisto on avattu opiskejoille, he voivat opiskella täysin omaan tahtiinsa pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät.

Arviointiasteikko

1-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Opintojakson arviointi perustuu oppimisympäristössä oleviin tehtäviin, jotka opiskelija voi suorittaa itsenäisesti verkossa itselleen sopivana aikana pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät.

Mikäli opiskelija palauttaa tehtäviä myöhässä, hänen kyseisestä tehtävästä saaduista pisteistä vähennetään 20 prosenttia jokaista alkavaa myöhästymisviikkoa kohti. Mikäli opiskelija on yli 5 viikkoa myöhässä tai ei palauta tehtävää lainkaan hän saa kyseisestä tehtävästä 0 pistettä.

LIsätietoja arvioinnista saat opintojakson opintokuvauksesta, joka löytyy oppimisympäristöstä