Siirry suoraan sisältöön

Data-analyysi 4Laajuus (5 op)

Tunnus: DA00DG99

Laajuus

5 op

Opetuskieli

  • suomi

Osaamistavoitteet

Osaat big datan hyödyntämisen.
Osaat soveltaa robotiikkaa ja tekoälyä liiketoiminnassa.
Osaat tulevaisuustutkimuksen menetelmiä ja niiden soveltamista.
Osaat toteuttaa laajan useaa analyysimenetelmää vaativan projektin.

Sisältö

Miten voit hyödyntää big dataa liiketoiminnassa?
Miten robotiikka ja tekoäly voi auttaa ja tehostaa liiketoimintaa?
Miten voit ennustaa tulevaisuutta ja varautua siihen?
Miten toteutetaan laaja, useaa analyysimenetelmää vaativa projekti?

Esitietovaatimukset

Datan hankinta 1, Data-analyysi 1, Visualisointi ja viestintä 1.
Datan hankinta 2, Data-analyysi 2, Visualisointi ja viestintä 2.
Datan hankinta 3, Data-analyysi 3, Visualisointi ja viestintä 3.

Oppimateriaalit

Datan hankinta 4 ja visualisointi ja viestintä 4.

Ilmoittautumisaika

06.04.2022 - 22.04.2022

Ajoitus

01.08.2022 - 31.12.2022

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Liiketalouden koulutusyksikkö

Toimipiste

Kouvolan kampus

Opetuskielet
  • Suomi
Paikat

15 - 40

Koulutus
  • Liiketoiminnan data-analytiikan ja visualisoinnin koulutus
Opettaja
  • Atte Reijonen
  • Väinö Toots
  • Jarkko Ansamäki
Ryhmät
  • DAKV20SP
    Data-analytiikka, päivätoteutus

Tavoitteet

Osaat big datan hyödyntämisen.
Osaat soveltaa robotiikkaa ja tekoälyä liiketoiminnassa.
Osaat tulevaisuustutkimuksen menetelmiä ja niiden soveltamista.
Osaat toteuttaa laajan useaa analyysimenetelmää vaativan projektin.

Sisältö

Miten voit hyödyntää big dataa liiketoiminnassa?
Miten robotiikka ja tekoäly voi auttaa ja tehostaa liiketoimintaa?
Miten voit ennustaa tulevaisuutta ja varautua siihen?
Miten toteutetaan laaja, useaa analyysimenetelmää vaativa projekti?

Opiskelumateriaali

Kurssilla käytetään kurssin aikana ilmoitettavia verkkomateriaaleja.

Opiskelumuodot ja -menetelmät

Opiskelija voi keskustella kurssin opettajien kanssa esimerkiksi omalta työpaikaltaan tulevien toimeksiantojen hyödyntämisestä kurssia suoritettaessa.

TKI ja työelämäyhteistyö

Opintojaksolla saattaa olla yhteisesti yrityksille tehtäviä toimeksiantoja tai opiskelijakohtaisesti sovittuja toimeksiantoja.

Opiskelijan työmäärä

1 op = 27 tuntia työtä

Arviointiasteikko

1-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Kurssilla on monta opettajaa ja kurssin kokonaisarvosana perustuu opettajien omalta kohdaltaan määrittelemiin kriteereihin (harjoitustehtävät, tentit) ja isompiin harjoitustyö-/projektipalautuksiin.

Esitietovaatimukset

Datan hankinta 1, Data-analyysi 1, Visualisointi ja viestintä 1.
Datan hankinta 2, Data-analyysi 2, Visualisointi ja viestintä 2.
Datan hankinta 3, Data-analyysi 3, Visualisointi ja viestintä 3.