Siirry suoraan sisältöön

Big Data and Data Analysis (5 op)

Toteutuksen tunnus: 5I00CV69-3001

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
28.11.2016 - 08.01.2017
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
Ajoitus
09.01.2017 - 14.12.2017
Toteutus on päättynyt.
Laajuus
5 op
Lähiosuus
2 op
Virtuaaliosuus
3 op
Toteutustapa
Monimuoto-opetus
Yksikkö
Tietotekniikka
Toimipiste
TAMK Pääkampus
Opetuskielet
suomi
Paikat
0 - 30
Koulutus
Master's Degree in Information Technology
Opettajat
Erkki Hietalahti
Pekka Pöyry
Vastuuhenkilö
Pekka Pöyry
Opintojakso
5I00CV69

Osaamistavoitteet (Opintojakso)

After completing this course student understands basic Big Data concepts, Big Data manipulation and analysis techniques.

Sisältö (Opintojakso)

Course covers data science concepts, Big Data basics and techniques and/or programming tools for handling Big Data all the way from source to end user visualizations.

Aika ja paikka

During year 2017 in A3-20 (TAMK premises).

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Both part are graded with a grade between 0 - 5 points. The course grade is the average of these two.
The reasoning behind an individual grade will be published to tabula. For example requirements are set for a lab work and the grade depends on how these requirements are met.

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Lectures, smaller programming projects as group work.

Oppimateriaalit

Lecturing material and other used material will be published to this courses tabula page and informed to the students.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Aproximately 135 hours for the students. This includes 24 hours lectures.

Sisällön jaksotus

The content of the course is divided to two parts:
- 1. part handles common Big Data principles and MapReduce paradigm and we will make a lab work of MapReduce in this part. The part contains three lecturer sessions.
- 2. part handles ... (Pekka write this!) ...

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

We will handle IoT and Big Data related things in the course that are applied in many local SW companies in Pirkanmaa area.

Arviointikriteerit - hylätty (0) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Has not done assigned duties or participated in class. Has not proven his/her competence.

Arviointikriteerit - tyydyttävä (1-2) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Knows course topics and has capabilities to demonstrate this. Course assignments do not contain considerable flaws and are mainly given on time. Passable group function skills.

Arviointikriteerit - hyvä (3-4) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Knows how to apply course topics in real life. Course assignments are mainly done according to specifications and returned on time. Good group working skills.

Arviointikriteerit - kiitettävä (5) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Extensive capabilities to utilize course topics in real life and capabilities to demonstrate these traits. Course assignments are done according to specifications and returned on time. Proactive group working skills.

Arviointikriteerit - hyväksytty/hylätty (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Final grade will be between 0 - 5 according to TAMKs grading principles.

Siirry alkuun