Big data and data driven decision making (5 cr)
Code: BY00DN21-3003
General information
Enrollment
08.11.2021 - 21.11.2021
Timing
17.01.2022 - 30.04.2022
Number of ECTS credits allocated
5 op
Virtual portion
5 op
Mode of delivery
Distance learning
Unit
Department of Construction and Energy Engineering
Campus
Ecampus
Teaching languages
- Finnish
Seats
20 - 50
Teachers
- Matti Koivisto
Teacher in charge
Matti Koivisto
Groups
-
Master_eKampusMaster-opinnot, eKampus
Objective
You know the meaning of big data and how to use it in data driven decision making. You understand how to manage and apply large datasets in decision making. You are familiar with data driven decision making techniques and know how to communicate efficiently with data. You can also be critical
Content
What is big data?
How to transform data to knowledge?
What is data driven decision making?
How to apply massive datasets in decision-making and in management?
Opiskelumateriaali
Opintojakso muodostuu aloitustehtävästä ja sitä seuraavista kolmesta osasta, jotka ovat:
- Osa 1: Big data ja sen soveltaminen
- Osa 2: Päätöksen teko
- Osa 3: Tietoon perustuvan päätöksenteon harjoitukset
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 todellisia aineistoja ja yritysesimerkkejä.
Tentit ja muut määräajat
Opintojakson aikataulu on seuraava:
17.1. 2022 Opintojakso alkaa
28.1.2022 Aloitustehtävän deadline*
1.2.2022 Oppimateriaali aukeaa aloitustehtävän suorittaneille
28.2.2022 Osan 1 deadline
31.3.2022 Osan 2 deadline
30.4.2022 Osan 3 deadline ja opintojakso päättyy
* HUOM! Opiskelijat, jotka eivät ole tehneet 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.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.
Further information
Opintojakso on tarjolla:
- Tutkinto-opiskelijoille
- Avoimen AMKin opiskelijoille
- CampusOnlineopiskelijoille
Evaluation scale
1-5
Assessment methods and criteria
Opintojakson arviointi perustuu oppimisympäristössä oleviin tehtäviin, jotka opiskelija voi suorittaa itsenäisesti verkossa itselleen sopivana aikana pitäen kuitenkin mielessä tehtävien viimeiset palautuspäivät.
Mikäli opiskelija palauttaa tehtävät määräajan jälkeen hän saa kyseisestä tehtävästä 0 pistettä. Opiskelijan ei ole pakko tehdä opintojakson kaikkia tehtäviä vaan arvosana määräytyy aikataulussa palautettujen tehtävien pisteiden perusteella.
LIsätietoja arvioinnista saat opintojakson opintokuvauksesta, joka löytyy oppimisympäristöstä
Assessment criteria, satisfactory (1-2)
Arvosana 1: vähintään 40 pistettä
Arvosana 2; vähintään 52 pistettä
Assessment criteria, good (3-4)
Arvosana 3: vähintään 65 pistettä
Arvosana 4; vähintään 77 pistettä
Assessment criteria, excellent (5)
Arvosana 5: vähintään 90 pistettä
Qualifications
No prerequisities