Data-analytiikka (3op)

Osaamistavoitteet (Opintojakso)

Hyvän suorituksen osaamistavoitteet:
Opiskelija osaa suunnitella datan keräämisen ja sen analysoinnin eri vaiheet.
Opiskelija osaa arvioida raporttien ja analyysien luotettavuutta.

Hyväksytyn suorituksen osaamistavoitteet:
Opiskelija tuntee analyysimenetelmien perusperiaatteet.
Opiskelija osaa kerätä ja muokata dataa, sekä esittää havainnollisesti saamansa tulokset.

Sisältö (Opintojakso)

Ydinkysymyksiä sisällöstä:
Miten luotettavaa tietoa tuotetaan datasta?
Miten dataa kerätään ja mitä erilaisia menetelmiä voidaan käyttää sen analysoinnissa?
Miksi tutkimusraportteja on osattava lukea kriittisesti?

Aika ja paikka

17.8. - 18.12. lk. C3-21
10 opetuskertaa sisältäen 1. tentin

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Tentti ilmoitetaan toteutuksen aikana. Uusintatentit (2 kpl) ilmoitetaan 1. tentin jälkeen.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Tentti ja harjoitustyöt suoritettava hyväksytysti. Erityisen hyvin tehdyt harjoitustyöt voivat nostaa loppuarvosanaa.

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Lähi- ja/tai etäopetus, harjoitukset, harjoitustyöt, tentti

Oppimateriaalit

Tabula-kurssipohjalla olevat materiaalit

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

3 op = 80 h opiskelijan työtä

Sisällön jaksotus

1. Data-analytiikka, liiketoiminta-analytiikka, tilastollisuus, tilastotiede
2. Tilastollisten menetelmien käyttöä SPSS-tilasto-ohjelmalla
3. Tilastollisten menetelmien käyttöä Python-ohjelmointikielellä

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Ei ole

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Ei ole

Kansainvälisyys

Ei ole.

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

Tentti tai yksikin harjoitustyö suorittamatta hyväksytysti

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

Opiskelijalla on auttava käsitys data-analytiikasta, liiketoiminta-analytiikasta ja niiden merkityksestä. Hän kykenee tuottamaan tyydyttävätasoisen analyysiraportin SPSS-tilasto-ohjelmalla ja tekemään datan käsittelyä tyydyttävätasoisesti Python-ohjelmointikielellä.

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

Opiskelijalla on hyvä ja kehittynyt käsitys data-analytiikasta, liiketoiminta-analytiikasta ja niiden merkityksestä. Hän kykenee tuottamaan hyvätasoisen analyysiraportin SPSS-tilasto-ohjelmalla ja tekemään datan käsittelyä hyvätasoisesti Python-ohjelmointikielellä.

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

Opiskelijalla on erinomainen ja erittäin hyvin kehittynyt ja jäsentynyt käsitys data-analytiikasta, liiketoiminta-analytiikasta ja niiden merkityksestä. Hän kykenee tuottamaan erittäin korkeatasoisen ja menetelmällisesti kattavan analyysiraportin SPSS-tilasto-ohjelmalla ja tekemään datan käsittelyä erittäin korkeatasoisesti ja haastaviakin ongelmia ratkoen Python-ohjelmointikielellä.