Introduction to Big Data AnalyticsLaajuus (5 cr)
Code: TX00EX95
Credits
5 op
Objective
After completing this course student knows concept of big data, basic capabilities of big data and data science methods, is familiar with the storage, retrieval, processing and analysing big data and analysis tools.
Content
Big data and analytical concepts
Ingest, store and secure data
Quering data store
Analyzing big data
Assessment criteria, satisfactory (1)
Student has achieved the course objectives. Student will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. Student understands the criteria and principles of the expertise development.
Assessment criteria, good (3)
Student has achieved the course objectives well, even though the knowledge and skills need improvement on some areas. Student is able to define the course concepts and models and is able to justify the analysis. Student is able to apply his/her knowledge in study and work situations. Student understands the importance of expertise in the field of information and communication technology and is able to analyze his/her own expertise.
Assessment criteria, excellent (5)
Student has achieved the objectives of the course with excellent marks. Student masters commendably the course subject area’s concepts and models. Student is able to make justified and fluent analysis and to present concrete development measures. Student is well prepared to apply his/her knowledge in study and work situations. Student is able to analyze expertise in the information and communication technology sector and the development of his/her own expertise.
Assessment criteria, approved/failed
Student has achieved the course objectives. Student will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. Student understands the criteria and principles of the expertise development.
Enrollment
06.05.2024 - 18.08.2024
Timing
21.10.2024 - 15.12.2024
Number of ECTS credits allocated
5 op
Mode of delivery
Contact teaching
Unit
School of ICT
Campus
Karaportti 2
Teaching languages
- English
Seats
0 - 35
Degree programmes
- Degree Programme in Information Technology
Teachers
- Rakel Peltola
Groups
-
ICT22-SI-NSmart IoT Systems: IoT and Networks
Objective
Opintojakson suoritettuaan opiskelija tuntee big datan käsitteen, tietää big datan ja data science -alueen menetelmien perusteet, on perehtynyt big datan tallennukseen, hakuun ja analyysiin sekä analyysityökaluihin.
Content
Big datan ja analytiikan perusteet
Tiedon hankinta, tallentaminen ja suojaaminen
Tietoaineiston kyselyt
Tietoaineiston analyysi
Evaluation scale
0-5
Assessment criteria, satisfactory (1)
Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.
Assessment criteria, good (3)
Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet hyvin, vaikka tiedoissa ja taidoissa onkin jollain alueilla vielä kehitettävää. Opiskelija osaa määritellä hyvin opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja pystyy tekemään perusteltua analyysiä. Opiskelijalla on valmiuksia soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tieto- ja viestintätekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.
Assessment criteria, excellent (5)
Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet kiitettävästi. Opiskelija hallitsee kiitettävästi opintojakson aihepiirin käsitteet ja mallit. Opiskelija osaa analysoida sujuvasti ja perustellusti sekä esittää käytännön kehittämistoimenpiteitä. Opiskelijalla on hyvät valmiudet soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tieto- ja viestintätekniikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.
Assessment criteria, approved/failed
Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.