Todennäköisyys ja tilastomatematiikkaLaajuus (5 op)
Tunnus: TX00DT17
Laajuus
5 op
Osaamistavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää kuinka vaikeaa on tietää kaikkea varmuudella. Opiskelija osaa tunnistaa todennäköisyyksiin tai tilastotieteisiin liittyvän kysymyksen tai ongelman, kerätä asiaankuuluvaa dataa, analysoida sitä ja muodostaa päätelmiä analyysiin perustuen.
Sisältö
- Todennäköisyyslaskenta
- Tilastotieteen perusteet
- Diskreetin matematiikan perusteet
Esitietovaatimukset
Tietotekniikan ensimmäisen vuoden opintokokonaisuuksien suorittaminen tai vastaavat tiedot ja taidot.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelija tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
Opiskelija kykenee yhdistelemään eri asiakokonaisuuksista omaksumiaan tietoja, ja pystyy tältä pohjalta ratkaisemaan myös vaativampia matemaattisia ongelmia.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelija osoittaa opintojakson sisältöjen perusteellisen hallinnan lisäksi myös kykyä ja motivaatiota hyödyntää tietojaan osaamisensa itsenäiseen kehittämiseen.
Ilmoittautumisaika
23.05.2022 - 31.07.2022
Ajoitus
24.10.2022 - 18.12.2022
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
ICT ja tuotantotalous
Toimipiste
Karaportti 2
Opetuskielet
- Englanti
Paikat
0 - 40
Koulutus
- Degree Programme in Information Technology
Opettaja
- Timo Salin
- Sakari Lukkarinen
Ryhmät
-
ICT21-SI1Smart IoT Systems, group 1
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää kuinka vaikeaa on tietää kaikkea varmuudella. Opiskelija osaa tunnistaa todennäköisyyksiin tai tilastotieteisiin liittyvän kysymyksen tai ongelman, kerätä asiaankuuluvaa dataa, analysoida sitä ja muodostaa päätelmiä analyysiin perustuen.
Sisältö
- Todennäköisyyslaskenta
- Tilastotieteen perusteet
- Diskreetin matematiikan perusteet
Arviointiasteikko
0-5
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelija tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
Opiskelija kykenee yhdistelemään eri asiakokonaisuuksista omaksumiaan tietoja, ja pystyy tältä pohjalta ratkaisemaan myös vaativampia matemaattisia ongelmia.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelija osoittaa opintojakson sisältöjen perusteellisen hallinnan lisäksi myös kykyä ja motivaatiota hyödyntää tietojaan osaamisensa itsenäiseen kehittämiseen.
Esitietovaatimukset
Tietotekniikan ensimmäisen vuoden opintokokonaisuuksien suorittaminen tai vastaavat tiedot ja taidot.
Ilmoittautumisaika
23.05.2022 - 31.07.2022
Ajoitus
24.10.2022 - 18.12.2022
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
ICT ja tuotantotalous
Toimipiste
Karaportti 2
Opetuskielet
- Englanti
Paikat
0 - 40
Koulutus
- Degree Programme in Information Technology
Opettaja
- Timo Salin
- Sakari Lukkarinen
Ryhmät
-
ICT21-SI2Smart IoT Systems, group 2
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää kuinka vaikeaa on tietää kaikkea varmuudella. Opiskelija osaa tunnistaa todennäköisyyksiin tai tilastotieteisiin liittyvän kysymyksen tai ongelman, kerätä asiaankuuluvaa dataa, analysoida sitä ja muodostaa päätelmiä analyysiin perustuen.
Sisältö
- Todennäköisyyslaskenta
- Tilastotieteen perusteet
- Diskreetin matematiikan perusteet
Arviointiasteikko
0-5
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelija tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
Opiskelija kykenee yhdistelemään eri asiakokonaisuuksista omaksumiaan tietoja, ja pystyy tältä pohjalta ratkaisemaan myös vaativampia matemaattisia ongelmia.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelija osoittaa opintojakson sisältöjen perusteellisen hallinnan lisäksi myös kykyä ja motivaatiota hyödyntää tietojaan osaamisensa itsenäiseen kehittämiseen.
Esitietovaatimukset
Tietotekniikan ensimmäisen vuoden opintokokonaisuuksien suorittaminen tai vastaavat tiedot ja taidot.