Skip to main content

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_eKampus
    Master-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