Siirry suoraan sisältöön

Syventäviä käytännön opintoja (2 op)

Toteutuksen tunnus: TX00GB42-3002

Toteutuksen perustiedot


Ajoitus
08.09.2025 - 07.11.2025
Toteutus ei ole vielä alkanut.
Opintopistemäärä
2 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
ICT ja tuotantotalous
Toimipiste
Karaportti 2
Opetuskielet
englanti
Koulutus
Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelma
Opettajat
Tino Kankkunen
Minna Kivihalme
Ryhmät
DATAINTEL_JOTPA
Data Intelligence Launchpad - Jotpa hankinta
Opintojakso
TX00GB42
Toteutukselle TX00GB42-3002 ei löytynyt varauksia!

Tavoitteet

Tiedolliset tavoitteet:
- Opiskelija saa syvemmän ymmärryksen datan tallennuksen, data-analytiikan ja koneoppimisen keskeisistä periaatteista sekä niiden merkityksestä nykyaikaisessa ohjelmistokehityksessä.

Taidot:
- Opiskelija osaa soveltaa itsenäisesti data-analytiikan työkaluja ja menetelmiä tiedon keräämiseen, esikäsittelyyn, analysointiin ja visualisointiin valittuja työkaluja käyttäen.
- Opiskelija osaa soveltaa yksinkertaisia koneoppimisen malleja.

Vastuu ja itsenäisyys:
-Opiskelija ymmärtää data-analytiikan ja tekoälyn eettiset ja yhteiskunnalliset vaikutukset ja osaa ottaa ne huomioon ammatillisessa työssä.

Sisältö

Opiskelija sisäistää kurssin käytyään seuraavat aiheet:
- Katsaus data-analyysin ja datatieteen orkestrointityökaluihin
- Tietovaraston toteuttaminen
- Lakehousen toteuttaminen
- Reaaliaikaisen älykkyyden toteuttaminen
- Datatieteen ja koneoppimisen ratkaisujen toteuttaminen
- Case-yritysesimerkki: Microsoft.

Arviointiasteikko

0-5

Osaamistavoitteet

Tiedolliset tavoitteet:
- Opiskelija saa syvemmän ymmärryksen datan tallennuksen, data-analytiikan ja koneoppimisen keskeisistä periaatteista sekä niiden merkityksestä nykyaikaisessa ohjelmistokehityksessä.

Taidot:
- Opiskelija osaa soveltaa itsenäisesti data-analytiikan työkaluja ja menetelmiä tiedon keräämiseen, esikäsittelyyn, analysointiin ja visualisointiin valittuja työkaluja käyttäen.
- Opiskelija osaa soveltaa yksinkertaisia koneoppimisen malleja.

Vastuu ja itsenäisyys:
-Opiskelija ymmärtää data-analytiikan ja tekoälyn eettiset ja yhteiskunnalliset vaikutukset ja osaa ottaa ne huomioon ammatillisessa työssä.

Sisältö

Opiskelija sisäistää kurssin käytyään seuraavat aiheet:
- Katsaus data-analyysin ja datatieteen orkestrointityökaluihin
- Tietovaraston toteuttaminen
- Lakehousen toteuttaminen
- Reaaliaikaisen älykkyyden toteuttaminen
- Datatieteen ja koneoppimisen ratkaisujen toteuttaminen
- Case-yritysesimerkki: Microsoft.

Siirry alkuun