Data-analytiikan ohjelmointiLaajuus (5 op)
Tunnus: VV00EJ14
Laajuus
5 op
Opetuskieli
- suomi
Vastuuhenkilö
Osaamistavoitteet
Kurssin päätavoitteena on oppia tekemään decision tree -koneoppimismalleja Python-ohjelmointikieltä hyödyntäen. Samalla opetellaan Python-ohjelmoinnin perusteita datan käsittelyyn ja visualisointiin liittyen.
Sisältö
Kurssi alkaa Python-ohjelmoinnin perusteista, painottuen datan käsittelyyn ja visualisointiin. Tämän jälkeen edetään decision tree -koneoppimismalleihin. Näitä malleja tarkastellaan teoreettisesti ja laskennallisesti Python-ohjelmaa hyödyntäen. Kurssin aikana käytetään muun muassa Pandas-, Scikit-learn- ja Seaborn-kirjastoja.
Ilmoittautumisaika
06.04.2023 - 06.09.2023
Ajoitus
01.09.2023 - 31.12.2023
Opintopistemäärä
5 op
Virtuaaliosuus
5 op
Toteutustapa
Etäopetus
Yksikkö
Yhteisten opintojen koulutusyksikkö
Toimipiste
Kouvolan kampus
Opetuskielet
- Suomi
Paikat
20 - 50
Opettaja
- Atte Reijonen
Ryhmät
-
VV2023-2024Valinnaiset opinnot 2023-2024
Tavoitteet
Kurssin päätavoitteena on oppia tekemään decision tree -koneoppimismalleja Python-ohjelmointikieltä hyödyntäen. Samalla opetellaan Python-ohjelmoinnin perusteita datan käsittelyyn ja visualisointiin liittyen.
Sisältö
Kurssi alkaa Python-ohjelmoinnin perusteista, painottuen datan käsittelyyn ja visualisointiin. Tämän jälkeen edetään decision tree -koneoppimismalleihin. Näitä malleja tarkastellaan teoreettisesti ja laskennallisesti Python-ohjelmaa hyödyntäen. Kurssin aikana käytetään muun muassa Pandas-, Scikit-learn- ja Seaborn-kirjastoja.
Opiskelumateriaali
Ilmoitetaan opintojakson alkaessa.
Opiskelumuodot ja -menetelmät
Verkkototeutus
TKI ja työelämäyhteistyö
-
Opiskelijan työmäärä
1 op = 27 tuntia opiskelijan työtä
Lisätietoja opiskelijoille
Ohjelmointiosaaminen (esim. Python- tai R-ohjelmoinnista) helpottaa kurssin suorittamista, mutta kurssin pystyy suorittamaan myös ilman aiempaa ohjelmointikokemusta.
Arviointiasteikko
Hyväksytty/Hylätty
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Ilmoitetaan opintojakson alkaessa.
Ilmoittautumisaika
06.04.2022 - 28.08.2022
Ajoitus
01.09.2022 - 20.12.2022
Opintopistemäärä
5 op
Virtuaaliosuus
3 op
Toteutustapa
40 % Lähiopetus, 60 % Etäopetus
Yksikkö
Liiketalouden koulutusyksikkö
Toimipiste
Kouvolan kampus
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Data-analytiikan koulutus
Opettaja
- Atte Reijonen
Ryhmät
-
VV2022-2023Valinnaiset opinnot 2022-2023
Tavoitteet
Kurssin päätavoitteena on oppia tekemään decision tree -koneoppimismalleja Python-ohjelmointikieltä hyödyntäen. Samalla opetellaan Python-ohjelmoinnin perusteita datan käsittelyyn ja visualisointiin liittyen.
Sisältö
Kurssi alkaa Python-ohjelmoinnin perusteista, painottuen datan käsittelyyn ja visualisointiin. Tämän jälkeen edetään decision tree -koneoppimismalleihin. Näitä malleja tarkastellaan teoreettisesti ja laskennallisesti Python-ohjelmaa hyödyntäen. Kurssin aikana käytetään muun muassa Pandas-, Scikit-learn- ja Seaborn-kirjastoja.
Opiskelumateriaali
Ilmoitetaan opintojakson alkaessa.
Opiskelumuodot ja -menetelmät
On aina sovittava erikseen opettajan kanssa
TKI ja työelämäyhteistyö
-
Opiskelijan työmäärä
1 op = 27 tuntia opiskelijan työtä
Lisätietoja opiskelijoille
Ohjelmointiosaaminen (esim. Python- tai R-ohjelmoinnista) helpottaa kurssin suorittamista, mutta kurssin pystyy suorittamaan myös ilman aiempaa ohjelmointikokemusta.
Arviointiasteikko
Hyväksytty/Hylätty
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Ilmoitetaan opintojakson alkaessa.