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
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.