Skip to main content

Data-analysis, Data Visualization and Artificial Intelligence (5 cr)

Code: NY00EK76-3006

General information


Enrolment period
05.06.2024 - 30.08.2024
Registration for the implementation has ended.
Timing
05.09.2024 - 05.10.2024
Implementation has ended.
Credits
5 cr
Local portion
0 cr
Virtual portion
5 cr
Mode of delivery
Online learning
Campus
TAMK Main Campus
Teaching languages
Finnish
Seats
0 - 40
Teachers
Esa Parkkila
Person in charge
Ossi Nykänen
Tags
ONLINE
CONTACT
HYBRID
Course
NY00EK76

Objectives (course unit)

The student knows the basics of data analysis and the most important methods. The student knows how to process, analyze and visualize data. The student knows the basics of artificial intelligence, the most important concepts and is able to interpret the results and know the limitations and possibilities of the methods.

Content (course unit)

The basics of data analysis and the main methods. Processing, analyzing and visualizing data. Basics of Artificial Intelligence, key concepts and methodology evaluation.

Assessment criteria, satisfactory (1-2) (course unit)

The student is able to process data, analyze and make visualizations. The student knows the basics of artificial intelligence and the most important concepts.

Assessment criteria, good (3-4) (course unit)

The student is able to process data, analyze and make visualizations. The student knows the basics of artificial intelligence, the most important concepts and knows the limitations and possibilities of methods.

Assessment criteria, excellent (5) (course unit)

The student is able to handle data in a versatile way, analyze and visualize. Students are familiar with the basics of artificial intelligence, the most important concepts and are able to interpret the results and know the limitations and possibilities of the methods.

Location and time

Opetus parillisina viikkoina alustavasti:

Lauantai 7.9 klo 9:00 - 16:30 (eka kerta la koska lähiopetus)
Perjantai 20.9 klo 9:00 - 16:00 (hybridi tai etä, toiveiden ja mahdollisuuksien mukaan)
Perjantai 4.10 klo 9:00 - 16:00 (hybridi tai etä, toiveiden ja mahdollisuuksien mukaan)

Exam schedules

Ei tenttiä.

Evaluation methods and criteria

Kurssin arvosana määräytyy harjoituksista ja harjoitustyöstä kerättävien suorituspisteiden perusteella. Läpäisyyn ja arvosanaan 1 vaaditaan vähintään 30% pisteistä, maksimiarvosanaan vähintään 90% pisteistä (muut arvosanat lineaarisesti tältä väliltä).

Assessment scale

0-5

Teaching methods

Kontakti-opetus, etäopetusta teamsissa, oppimistehtävinä opetusviikkojen teemoihin littyviä harjoituksia sekä harjoitustyö.

Learning materials

Materiaali moodlessa, sisältäen linkkejä aihepiirin englanninkieliseen aineistoon (mm. työkalujen ohjeet ja dokumentaatio).

Content scheduling

Kolme intensiivistä päivää ja näihin liittyviä harjoituksia, joista osa on tarkoitus tehdä itseopiskeluna.

Further information

Opetus parillisina viikkoina, to-pe-la.

Go back to top of page