Siirry suoraan sisältöön

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

06.04.2022 - 28.08.2022

Ajoitus

01.09.2022 - 20.12.2022

Laajuus

5 op

Virtuaaliosuus (op)

3 op

Toteutustapa

40 % Lähiopetus, 60 % Etäopetus

Toimipiste

Kouvolan kampus

Opetuskielet
  • Suomi
Tutkinto-ohjelma
  • Data-analytiikan koulutus
Opettaja
  • Atte Reijonen
Opiskelijaryhmät
  • VV2022-2023
    Valinnaiset 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.

Yksilölliset oppimisväylät

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.

Ilmoittautumisaika

23.08.2021 - 29.08.2021

Ajoitus

30.08.2021 - 17.12.2021

Laajuus

5 op

Virtuaaliosuus (op)

3 op

Toteutustapa

40 % Lähiopetus, 60 % Etäopetus

Yksikkö

Liiketalouden koulutusyksikkö, Kouvola

Toimipiste

Kouvolan kampus

Opetuskielet
  • Suomi
Opettaja
  • Atte Reijonen
  • Väinö Toots
Opiskelijaryhmät
  • VV2021-2022
    Valinnaiset opinnot 2021-2022

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.

Yksilölliset oppimisväylät

On aina sovittava erikseen opettajan kanssa

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.