Opinto-opas

Tavoitteet

Opiskelija osaa asentaa ja konfiguroida sulautetun käyttöjärjestelmän valitsemaansa laitteistoon. Hän ymmärtää prioriteettipohjaisen preemptiviisen skeduloinnin periaatteen ja osaa kirjoittaa ohjelman moniajoympäristöön. Opiskelija osaa käyttää lukituksia ja toteuttaa prosessein välisen kommunikoinnin tavalla joka käyttä järjestelmän resursseja tehokkaasti. Opiskelija osaa konfiguroida ja kääntää käyttöjärjestelmän ytimen kohdejärjestelmään. Hän osaa mitata ja seurata sulautetun järjestelmän suoritukskykyä ja resurssien käyttöä.

Sisältö

- Sulautetun käyttöjärjestelmän asennus
- Käyttöjärjestelmän ytimen konfigurointi ja kääntäminen
- Verkkoasetukset ja laitteen liittäminen verkkoon
- Lukitukset moniajoympäritössä
- Prosessienvälinen kommunikointi
- Suorituskyvyn mittaaminen

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniiikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Tavoitteet

Microsoft’s ASP.NET Core is a cross-platform, high-performance web framework for building full stack web applications. This course will introduce students to the syntax and programmatic idioms of ASP.NET CORE using the C# programming language. In particular, students will build an e-commerce website that teaches the following skills
• Coding with focus on application scalability using a Repository Design Pattern
• Integrating Entity Framework along with code first database migrations
• Integrating Identity Framework for Authentication and Authorization
• Making API Calls and integrating 3rd party packages to enhance the User Experience
• Database Seeding
• Third Party Payment Processing and Social Media Integration
• Deployment of the web application to cloud hosting services

Sisältö

Session 1
Introduction to ASP.NET Core / Visual Studio IDE / NuGet Entity Framework / Repository Pattern / Data Models /Razor Pages / Dependency Injection / E-Mail Integration / Publication and Deployment

Session 2
Object Management

Session 3
Identity and Role Management / Sessions

Session 4
Payment Processing and Social Media Integration

Session 5
Enhancing User Experience

Lisätietoja opiskelijoille

Students need to bring their own laptop.

The following software is necessary: MS Visual Studio 2022 Community Edition. Slides, exercise handouts and design examples will be provided during sessions.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

More than 50% of points

Arviointikriteerit, hyvä (3)

More than 70% of points

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

More than 90% of points

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

40% of points

Esitietovaatimukset

Programming experience with an object-oriented language (C# or JAVA), Understanding of Relational Databases (SQL and Data Relations), Understanding of HTML, CSS, and JavaScript.

Tavoitteet

These are the learning outcomes for this course. After the completion of this course, the students will be able to:
- Understand and use basic C++ programming language constructs
- Evaluate the procedural program code for debugging and to identify and correct errors
- Design and develop procedural programs using advanced data types like structures and dynamic arrays
- Understand and implement basic sorting technique(s)

Sisältö

The course will introduce the computer programming fundamentals using C++ programming language and focus on practical skills that you need to develop your own programs. You will learn the fundamentals of structural programming and understand how the programs executes within the computer. This fast-paced foundational course will help you to understand the programming concepts that will help you in broader computing and information technology contexts.

Oppimateriaalit

Recommended Books:
Students looking for additional assistance should consult the following recommended books.
- Savitch, W. and Mock, K., Absolute C++, 6th ed., Boston: Pearson, 2016.
- Henkemans, D and Lee, M., C++ programming for the absolute beginner, 2nd ed., United
States: Cengage, 2009.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Assessment score: 50%-59%

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Assessment score: 60%-79%

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Assessment score: More than 80%

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Task-1: Hand Execution, 40 % weightage
Task-2: Concept Visualization and Demonstration, 60 % weightage

Esitietovaatimukset

Basic knowledge of any computer programming language.

Tavoitteet

Knowledge and understanding:

Learning a number of important advanced analog technologies used in modern-day electronics. This includes analog power amplifiers, Current Feedback OpAmps (CFO), Operational Transconductance Amplifiers (OTA), Phase Locked Loops (PLL) and Radio Receiver Architectures. Simulation examples in Microcap will be treated for each of these topics.

Understanding the trade-offs involved in the circuit design and acquiring insight into the details of operation. Understanding the unique possibilities created by certain advanced analog technologies.

Skills:

Simulation and analysis of circuits in Microcap (free software). Theoretical analysis of circuit properties, comparison to simulation, insightful interpretation of results.

Sisältö

Power amplifiers:
Class A amplifiers
- Theoretical maximum efficiency derivation
Class B amplifiers
- Derivation of theoretical maximum efficiency
- Lab demonstration
Class D amplifiers
- Use of power MOSFETs as switches. Properties and limits.
- Extensive overview of the principles of operation of class D amplifiers
* Half bridge and full bridge configuration
* Boost voltage for high-side NMOS
* Pulse width modulation (PWM)
* Power supply pumping effects
* Dead time and its tradeoff with distortion specifications
* Efficiency
* Output filter requirements
* DC offset problems
* Types of distortion
- Example of industry-standard fully integrated class D amplifier IC
- Lab demonstration

Current Feedback OpAmps (CFO’s):
- Model for Voltage Feedback OpAmp (VFO) and Current Feedback OpAmp (CFO)
-Derivation of frequency behavior for a non-inverting feedback amplifier with VFO versus CFO
- Why gain and bandwidth can be set independently from each other with a CFO.
- Stability issues with CFO’s.

Operational Transconductance Amplifiers (OTA’s):
- Internal workings and model of an OTA
-Use of OTA’s in the linear region or in saturation
- Many circuit examples with OTA’s, such as:
* Variable gain amplifiers
* Analog multipliers
* Voltage controlled oscillators
* Voltage controlled resistors
* Voltage controlled filters
* Schmitt-trigger with adjustable hysteresis

Phase Locked Loops (PLL’s):
- Working principles of a PLL
- Stability of crystal reference oscillators
- Derivation of loop control equation
- Properties of loop filters
- Different types of phase detectors
- Use of a PLL for signal detection
- Use of a PLL for FM or PM demodulation
- Examples of PLL IC’s
- GPS disciplined oscillators (GPSDO)
- Lab demonstration of a PLL

Radio Receiver Architectures:
- Direct Conversion Receivers
* Different examples and their benefits
* Drawback of direct conversion receivers
- Super-heterodyne receivers
* Basic principles
* Fixed frequency crystal, ceramic and SAW filters and their advantages
* Double and triple conversion superheterodyne receivers
* Mirror frequencies
* Use of PLL’s versus Direct Digital Synthesizers (DDS) in radio receivers
* Properties of mixers, IP3 and 1 dB compression point
- Super-regenerative receivers

Lisätietoja opiskelijoille

Please bring your own laptop.

For the simulations, a laptop running Microcap 12 software is necessary. Microcap 12 is freeware and can be installed by the students before the start of the course via http://www.spectrum-soft.com/download/download.shtm

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students’ active attendance to the classes and to the simulation exercises in Microcap.

Written theory exam at the end of the course. The handouts of the slides can be used for the exam, as the exam will focus on insight and application instead of memorization.

Esitietovaatimukset

Good understanding of electrical circuit theory.

Basic academic knowledge of diodes, OpAmps, bipolar transistors and MOSFETs.

Basic engineering mathematics: complex numbers, algebra.
For some parts: limits, derivatives, integrals, Laplace transform (analysis in the S-domain).

Tavoitteet

The Java programming language steadily integrates new language features, to adjust with evolving requirements. These features render Java a more expressive, more effective, and safer language.

This course covers a selection of advanced features that are commonly underused. Students learn how to make best use of them, to solve real-world problems, and learn about these features' respective advantages and limitations.

Sisältö

Topics discussed are:
* Records, immutability and mutability, delegation and inheritance.
* Nested types, their application for factories and object pooling;
Inner classes for tightly coupled objects;
Local and anonymous types for one-shot use.
* Functional interfaces, Lambdas and method references.
* Streams and their application of lambdas;
Streams as an alternative to loops, and Optional vs null.
* Generic types and methods, Wildcard types and type variances,
the Java compiler's type inference.
* Enhanced Switch statements and Type patterns, deconstruction of records.

Lisätietoja opiskelijoille

Students need to bring their own laptop.

Participants require a computer with an installation of
* Java JDK (version 19),
* IDE IntelliJ/Idea (community edition)

Both are freely available for Windows, MacOS and Linux.
Simple tests to validate the environment setup are provided prior to course beginning.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Each topic includes hands-on programming assignments, at various and selectable levels of difficulty. Successful solutions of exercises correspond to assessment levels.

Esitietovaatimukset

Moderate Java programming proficiency is required, as well as an understanding of object oriented key concepts, like classes, inheritance and interfaces.

Tavoitteet

After the course the student is able to use Office products to increase her/his productivity.

Sisältö

Products to learn:
- Word
- Excel
- Access
- Powerpoint

Aika ja paikka

Course is delivered via LabSim -environment and timetable is totally up to student. Course can be done in own pace.

Oppimateriaalit

Online in LabSim environment.

Opetusmenetelmät

100% online Self-study course. All you need is web browser and working network connection.

You have two choices for completion. You can do couple of exercises from each module, and or you can do the test. This test can be found from the environment.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Up to Student her-/himself.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

You have two choices for completion. You can do couple of exercises from each module, and or you can do the test. This test can be found from the environment.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

User Interface:
- the student understands every office program's user interface and is able to optimize it with the
instructor's help;

Basic Functions:
- the student is able to do basic operations with every office program with the instructor's help;

Advanced functions:
- the student is able to write simple macro programs and automate operations with office programs with the instructor's help;

Joint operation with other office programs:
- the student is able to create office documents which benefit other office programs, with the instructor's help;

Arviointikriteerit, hyvä (3)

User Interface:
- the student understands every office program's user interface and is able to optimize it;
- the student shows independent solutions.

Basic Functions:
- the student is able to do basic operations with every office program;
- the student shows independent solutions.

Advanced functions:
- the student is able to write relatively complex macro programs and automate operations with office programs;
- the student shows independent solutions.

Joint operation with other office programs:
- the student is able to create office documents which benefit other office programs;
- the student shows independent solutions.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

User Interface:
- the student understands every office program's user interface and is able to optimize it;
- the student shows independent solutions and critical evaluation.

Basic Functions:
- the student is able to do basic operations with every office program;
- the student shows independent solutions and critical evaluation.

Advanced functions:
- the student is able to write relatively complex macro programs and automate operations with office programs;
- the student shows independent solutions and critical evaluation.

Joint operation with other office programs:
- the student is able to create office documents which benefit other office programs;
- the student shows independent solutions and critical evaluation.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

You have two choices for completion. You can do couple of exercises from each module, and or you can do the test. This test can be found from the environment.

Tavoitteet

AWS - Clound Computing Architecture perustuu AWS Academyn kurssisuunnitelmaan joka auttaa kehittämään pilvipalveluosaamista ja tarjoaa mahdollisuuden harjoitella AWS CSA - Associate sertifikaattikoetta varten. Kurssin suorittamisen jälkeen opiskelija tietää AWS-järjestelmän tarjoamat mahdollisuudet, julkisen pilvipalveln tarjoamat edut, AWS-järjestelmän keskeisimmät komponentit, järjestelmän skaalaamisen, migraation, vikasietoisuuden ja liiketoiminnan jatkuvuuteen vaikuttavat seikat. Kurssin suorittamisen jälkeen opiskelija tuntee AWS:n pilvipalveluiden suunnittelumalleja ja hänellä on valmiuksia suunnitella sekä toteuttaa julkisia pilvipalveluita.

Sisältö

Johdanto pilvipalveluarkkitehtuureihin ja AWS-järjestelmien suunnitteluun
AWS-järjestelmän palvelut, komponentit ja hallintatyövälineet
Vikasietoisen AWS-järjestelmän suunnittelu
Infrastruktuurin automatisointi ja irrotaminen
Hyvän arkkitehtuurin viitekehys
Vianhaku
Suunnittelumalleja ja esimerkkejä arkkitehtuurista

Aika ja paikka

Etäopetus iltaisin

Oppimateriaalit

AWS Academy kurssimateriaali

Opetusmenetelmät

Esittävä luento
Laboratorioharjoitukset
Oppimistehtävät

Kansainvälisyys

AWS Academy

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

AWS Solutions Architect - Associate sertifikaatti ja harjoitustyö
AWS Solutions Architect - Professional sertifikaatti ja harjoitustyö

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Oppimistehtävät
Teoriakoe
Projektityö

Esitietovaatimukset

Amazon-pilvipalvelujen perusteet tai vastaavat tiedot pilvipalveluiden perusteista

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää miten antureita käytetään tiedon keräämiseen erilaisissa ympäristöissä ja opiskelija tietää yleisimpien antureiden sähköiset ja fysikaaliset ominaisuudet. Lisäksi opiskelija osaa käyttää antureita erilaisissa käytännön sovelluksissa.

Sisältö

- Peruselektroniikan kertaus
- Antureiden ominaisuudet
- Mittaamisen fysikaaliset periaatteet
- Liitäntäelektroniikan kytkennät
- Antureiden sovelluskohteet

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Tavoitteet

As an outcome of the course, the participants will:
- Gain a basic understanding of cloud technologies for business applications across a wide range of platforms (SAP, Microsoft, Amazon, Google and others)
- Learn how to architect a solution starting from a business problem statement and articulate the value and business case to business stakeholders
- Get practical experience in low code no code application development
- Understand what a career in professional IT services looks like and be prepared to enter the labor market

Sisältö

The course content will cover 20h of lectures covering the following topics, split into modules:

Cloud Business Applications Architecture:
- Market overview – Who are the big players?
- Cloud first – why do companies adopt a cloud first strategy?
- The building blocks of the cloud – What is out there to support the enterprise?
- Welcome to the multi-cloud – Cloud selection strategies
- The composable enterprise – Architecting for market differentiation
- Digital transformation – How do we migrate to the cloud?
- Architecting for resilience – How do we ensure business continuity?
- Welcome to the intelligent enterprise - Machine learning 101 and the practical application in business processes
- Custom applications – From pro code to low code to no code
- Business analytics – From insights to action
- Security in the cloud – How do we secure the cloud and operate it in a secure way?
- Cloud operations – Now we are there, how do we operate our landscape?
- The sovereign cloud – Regulatory compliance and geopolitical aspects
- Sustainability and the cloud – Architecting for sustainability, from infra to apps
- Waves and trends in technology – Buzz versus reality
- Welcome to the metaverse – From web 1.0 to web 3.0 and the potential of the metaverse

Career in professional services demystified:
- Overview of the market – what are the career options out there?
- Case study: from junior analyst to global director
- The continuous learning journey
- Inclusion and diversity

Arviointiasteikko

0-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

1 group assignment (size of subgroups will be determined based on the number of participants) – graded 1/3 of the credits

1 low code no code application to be built – working application yields 1/3 of the credits

Final exam with 20 questions with two open questions and 18 multiple choice – 1/3 of the credits

Participants need to reach a 50% score to pass

Esitietovaatimukset

We conceived this course purposefully to be as open as possible. Therefore, the only pre-requisites are:
- An interest in cloud technologies
- A potential interest in a career in professional IT services
- Active participation and attendance

Technical pre-requisites:
- Laptop
- Microsoft Teams client (or browser)
- Google Chrome or Microsoft Edge (latest version)
- SAP Universal ID (we will create one at the start of the course)
- Google Docs

Practical pre-requisites:
- If you don’t have one yet, create a LinkedIn profile
- Pre-meet the faculty on LinkedIn
- Connect on LinkedIn with the faculty – please mention that you will be attending the course

Tavoitteet

At the end of this introductory course, students will be better informed about the increasing role of Artificial Intelligence (AI) in business management and their lives. This course will motivate students to examine their life and work aspirations as AI is displacing many jobs and will continue to do so. At the end of this course, students will be able to
- Explain what artificial intelligence is and what is the role it is playing in our lives,
- Appreciate the impact AI is making in various industries from health to manufacturing,
- Reflect on the pros and cons of AI and start a dialogue on how to mitigate possible negatives,
- Form an opinion on the ethical component of AI,
- Comment on how European Union and the world should scale up AI initiatives,
- Give better informed commentary on the increasing role of AI in business world and our lives,
- Acquire motivation to examine our life and work aspirations as AI is displacing many jobs and will continue to do so,
- Demonstrate better understanding of the skills which would be required in the future of work and plan accordingly.

Sisältö

Technologies have changed the way we live, work and play. One of such technology which is making huge impacts is Artificial Intelligence.This introductory course will sensitise participants to the advancing role of AI in various industries. The advantages of AI will be discussed together with areas to be careful about. The inclusion of this course is timely as European Union is deliberating on the role of ethics and trusting AI.

Oppimateriaalit

Course website: http://tashfeen.pbworks.com
All learning material is available on the course website.

Opetusmenetelmät

Teaching methods include:
- Lectures
- Videos
- Discussions
- Case Analysis

Lisätietoja opiskelijoille

Course website: http://tashfeen.pbworks.com
Please feel free to contact the lecturer via email: mrtashfeen@hotmail.com

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

- Students’ active attendance (3 classes)
- Students’ active participation in class discussions (3 classes)
- Students’ submission of exercises (3 classes)

Arviointikriteerit, hyvä (3)

- Students’ active attendance (4 classes)
- Students’ active participation in class discussions (4 classes)
- Students’ submission of exercises (4 classes)

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

- Students’ active attendance (5 classes)
- Students’ active participation in class discussions (5 classes)
- Students’ submission of exercises (5 classes)

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

- Students’ active attendance (3 classes)
- Students’ active participation in class discussions (3 classes)
- Students’ submission of exercises (3 classes)

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

The course assessment is based on
- Active attendance
- Active participation in class discussions
- Submission of assignments

Esitietovaatimukset

No prerequisite

Tavoitteet

This course is designed for network and security administrators and those with similar job functions which have two years of experience with general networking and basic security knowledge. After the course, the student has basic knowledge of information security and what is the meaning of information security for the companies. He or she knows the basic concepts and how basic security mechanisms work. He or she knows different cryptographic methods from the past to now.

Sisältö

The course consists of three topics: information security, cryptology and applications security. The course gives assurance that you can handle setting up secure environments and handle the challenging situations surrounding security breaches, including the following skills:

Security fundamentals
Basic risk identification and analysis
Threat identification and assessment
How to secure IT infrastructure security
Cryptography
Operational security and general security processes
Incident response and business continuity

Aika ja paikka

Course is delivered in Metropolia's Moodle environment and you can do this course in your own pace.

Oppimateriaalit

The course lessons are based on Metropolia lecture handouts, CEH9, Cisco Learning, Microsoft Learning, and other Internet documents.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (Self-Study) course. The theory is studied by own pace using course Moodle lessons and course literature.

At the end of the course final tests are taken (on-line Moodle tests).

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Up to Student her-/himself.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

ENROLMENT

Metropolia's Degree Students

Go to: https://moodle.metropolia.fi/course/view.php?id=2863
Enrolment key: turva

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

The theory is studied by own pace using course Moodle lessons and course literature.

At the end of the course final tests are taken (on-line Moodle tests).

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

The minimum passing score for the Final test is 700/1000. If not achieved, the student needs to retake the test.

Final test will be taken remotely and the course is graded Pass/Fail.

Tavoitteet

Opiskelija tuntee C++ -kielen ja osaa käyttää sitä olio-suuntautuneiden ohjelmistojen toteuttamiseen. Hän pystyy hyödyntämään standardikirjastoa ja muita rajapintoja, sekä tuntee muutamia oliosuuntautuneita suunnittelumalleja. Opiskelija osaa käyttää virheenjäljitintä ja muita ohjelmointityökaluja.

Sisältö

C++ -kieli
• käännös- ja suoritusympäristö, virheenjäljitys
• muuttujat ja kontrollirakenteet
• osoittimet ja referenssit
• muistinhallinta
• operaattorit
• geneerinen ohjelmointi
• standardikirjasto, API:t
• suorituskyky, hyvät käytänteet, tyypilliset virheet

Olio-ohjelmointi
• oliot
• luokat
• perintä
• polymorfismi
• johdatus oliosuunnitteluun, UML:ään ja suunnittelumalleihin

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija hallitsee C++ -kielen perusteet ja osaa toteuttaa yksinkertaisia olio-suuntautuneita ratkaisuja. Hän osaa käyttää ohjelmointityössään virheenjäljitintä.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija hallitsee C++ -kielen hyvin. Hän osaa suunnitella ja arvioida olio-suuntautuneita ratkaisuja, sekä osaa soveltaa muutamia suunnittelumalleja käytännössä. Hän osaa käyttää ohjelmointityössään virheenjäljitintä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija hallitsee C++ -kielen erinomaisesti. Hän osaa suunnitella ja arvioida olio-suuntautuneita ratkaisuja, sekä osaa soveltaa useita suunnittelumalleja käytännössä. Hän osaa käyttää ohjelmointityössään virheenjäljitintä tehokkaasti.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija hallitsee C++ -kielen perusteet ja osaa toteuttaa yksinkertaisia olio-suuntautuneita ratkaisuja. Hän osaa käyttää ohjelmointityössään virheenjäljitintä.

Esitietovaatimukset

Ensimmäisen vuoden opinnot (orientaatio tieto- ja viestintätekniikkaan) tai vastaavat tiedot.

Tavoitteet

This course is an review course that contains information security concepts and industry best practices, covering the 8 domains of the CISSP Common Body of Knowledge (CBK)®:
• Security and Risk Management
• Asset Security
• Security Engineering
• Communications and Network Security
• Identity and Access Management
• Security Assessment and Testing
• Security Operations
• Software Development Security

This course will expand upon your knowledge by addressing the essential elements of those eight domains that comprise a Common Body of Knowledge (CBK)® for information systems security professionals. The course offers a job-related approach to the security process and will prepare you to pass the 2015 version of the CISSP® exam.

Sisältö

In this course, you will identify and reinforce the major security subjects from the eight domains of the (ISC)2 CISSP CBK.


Course Content

Module 1: Security and Risk Management
Module 1.1: Security Governance Principles
Module 1.2: Compliance
Module 1.3: Professional Ethics
Module 1.4: Security Documentation
Module 1.5: Risk Management
Module 1.6: Threat Modeling
Module 1.7: Business Continuity Plan Fundamentals
Module 1.8: Acquisition Strategy and Practice
Module 1.9: Personnel Security Policies
Module 1.10: Security Awareness and Training

Module 2: Asset Security
Module 2.1: Asset Classification
Module 2.2: Privacy Protection
Module 2.3: Asset Retention
Module 2.4: Data Security Controls
Module 2.5: Secure Data Handling
Module 3: Security Engineering
Module 3.1: Security in the Engineering Lifecycle
Module 3.2: System Component Security
Module 3.3: Security Models
Module 3.4: Controls and Countermeasures in Enterprise Security
Module 3.5: Information System Security Capabilities
Module 3.6: Design and Architecture Vulnerability Mitigation
Module 3.7: Vulnerability Mitigation in Embedded, Mobile, and Web-Based Systems
Module 3.8: Cryptography Concepts
Module 3.9: Cryptography Techniques
Module 3.10: Site and Facility Design for Physical Security
Module 3.11: Physical Security Implementation in Sites and Facilities

Module 4: Communications and Network Security
Module 4.1: Network Protocol Security
Module 4.2: Network Components Security
Module 4.3: Communication Channel Security
Module 4.4: Network Attack Mitigation

Module 5: Identity and Access Management
Module 5.1: Physical and Logical Access Control
Module 5.2: Identification, Authentication, and Authorization
Module 5.3: Identity as a Service
Module 5.4: Authorization Mechanisms
Module 5.5: Access Control Attack Mitigation

Module 6: Security Assessment and Testing
Module 6.1: System Security Control Testing
Module 6.2: Software Security Control Testing
Module 6.3: Security Process Data Collection
Module 6.4: Audits

Module 7: Security Operations
Module 7.1: Security Operations Concepts
Module 7.2: Physical Security
Module 7.3: Personnel Security
Module 7.4: Logging and Monitoring
Module 7.5: Preventative Measures
Module 7.6: Resource Provisioning and Protection
Module 7.7: Patch and Vulnerability Management
Module 7.8: Change Management
Module 7.9: Incident Response
Module 7.10: Investigations
Module 7.11: Disaster Recovery Planning
Module 7.12: Disaster Recovery Strategies
Module 7.13: Disaster Recovery Implementation

Module 8: Software Development Security
Module 8.1: Security Principles in the System Lifecycle
Module 8.2: Security Principles in the Software Development Lifecycle
Module 8.3: Database Security in Software Development
Module 8.4: Security Controls in the Development Environment
Module 8.5: Software Security Effectiveness Assessment

Aika ja paikka

Riippuu opiskelijasta itsestään koska kyseessä on itseopiskeltava verkkokurssi.

Oppimateriaalit

Löytyy oppimisympäristöstä.

Opetusmenetelmät

100% netin kautta itsenäisesti suoritettava verkkokurssi.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Tiedot löytyvät kurssin oppimisympäristöstä.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Riippuu opiskelijasta itsestään.

Sisällön jaksotus

Riippuu opiskelijasta itsestään.

Lisätietoja opiskelijoille

ILMOITTAUTUMINEN

Avoimen AMK:n sekä CampusOnline opiskelijat: e-lomake

Metropolian tutkinto-opiskelijat:

- Go to https://moodle.metropolia.fi/course/view.php?id=144
- Enrollment key for the course: cissp
- Password for final exam: cissp

Please review the course modules 1-8 material and then do the Final exam.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Kurssin hyväksytty suorittaminen vaatii kurssikokeesta yli 70% vastauksista oikein. Kurssikoe koostuu monivalintatehtävistä.

Tavoitteet

After completion of this course the student will understand how to calibrate a computer aided measurement device. He will understand to separate systematic errors and random errors, correct systematic errors and describe random errors with fundamental statistical methods. He should be able to create a visualisation of rows of measurements. The student is able to calculate the average error of the mean and to calculate error propagations.

Sisältö

1. Introduction
2. Systematic errors and random errors, separation of them
3. Movement and correction of a linear / non linear characteristic
4. Example for calibration of a device and determination of the random error
5. Range and Precision and error propagation
6. Evaluation of series of measurements

Oppimateriaalit

All learning material is published online in course web-page.
• lecture as pdf or printed out

Kansainvälisyys

Course teachers are Prof. Dr. Jörg Hoffmann & Mr. Werner Trentmann from Osnabrück University of Applied Sciences, Germany.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

- Student understands the principles of calibration
- Student has run the lab experiment with right results
- Student has more the 50% of the points of the written exam

Arviointikriteerit, hyvä (3)

- Student understands the principles of calibration and pre calibration
- Has run the lab experiment with right results and can calculate the precision of the device.
- Student has more the 70% of the points of the written exam

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

in addition to the previous,
- Student understands the principles of calibration and pre calibration
- Has run the lab experiment with right results and can calculate the precision of the device.
- Student has more the 70% of the points of the written exam

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

The course assessment is based on
- active attendance
- active calculation of examples by the students during the lecture
- assessment of the lab experiment
- written examination over 60 minutes

Esitietovaatimukset

1. Fundamentals of mathematics
2. Basics of technical science and physics

Tavoitteet

The visual perception certainly is the dominant information source for humans. Color again is a major part of visual perception. For centuries scientists have tried to understand the human color perception. Since the 19th century their work yields mathematically based models which became the basis of our modern systems for technical color reproduction. Nowadays color is omnipresent as prints or electronic imaging and we take color correctness for granted. But color perception still is not completely understood yet and only a few people really look deeper into the foundations. This, however, is important to understand and solve problems related to color reproduction systems.

Expected learning outcomes:
Knowledge of scientific methods and theoretical foundations of color perception and visualization with focus on relevant applications in multimedia. Self-contained ability to design and implement color analysis and synthesis in color critical applications. Selection, optimization and evaluation of appropriate hardware and software.

Sisältö

- Human eye and visual perception
- Radiation and optical physics
- Historical background
- Colorimetry, color-matching functions, standard colorimetric system
- Tristimulus color spaces, color gamuts, meaning of optimal colors
- Elementary color mixing methods
- Relation between analysis and synthesis of color
- Technical systems for color measurement, color image capture and reproduction
- Uniform color scales, color order systems, color difference formulae
- Color measurement & management systems, color calibration, gamut mapping
- Hands-on measurements

Arviointiasteikko

0-5

Esitietovaatimukset

Multimedia basics, basics of signal processing, applied mathematics (vector calculus, coordinate transformations, infinitesimal calculus), physics (geometrical and physical optics, radiation physics), fundamentals of computer engineering, basic concepts of physiology

Tavoitteet

In this course you will learn the basics about containerization and orchestration. You might already have heard about topics such as virtualization (virtual machines), dependency hell, virtual environments (venv), microservices, DevOps, … We will see how containers can solve these kinds of challenges.

After learning about the basics, you will deep dive into the Docker ecosystem. Together we will write a container build file, namely a Dockerfile. You will also learn how to optimize such files. Combining multiple containers (called services) is something which we can do with Docker Compose. And last but not least, if you want to deploy containers on a large scale: Kubernetes is what you need.

Sisältö

We always start with somewhat theoretical background, so you know what’s happening and why we do it the way we do. To bring things into practice, there will be a lot of hands-on exercises!

• Introduction to containers: what is it, architecture and problems solved by containers.
• Docker:
o Why is it popular? The eco-system explained in detail.
o Under the hood: namespaces and cgroups, how is the kernel shared?
o Differences between virtualization and containerization.
o Images, images layers, building containers (Dockerfiles), optimizations, …
o How to interact with containers?
• Docker Compose:
o Why do we need this extra layer?
o The core components and some best practices.
o Combining multiple services.
• Kubernetes:
o The absolute basics!
o The building blocks to set-up a scalable orchestration platform

Lisätietoja opiskelijoille

Please bring your own laptop.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

participating in all the sessions, completing all the exercises on time.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

being able to solve more complex problems without much assistance.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

finishing the extra exercises.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

participating in all the sessions, completing all the exercises on time.

Esitietovaatimukset

You need at least some basic IT skills; you should know the absolute basics about networking and programming. Knowing Python and being familiar with the Linux command line is a plus.

Tavoitteet

By the end of this course of study, student will be able to:
- Identify the key success factors of Start-up Business in Clean-Tech Industry
- Create effectively innovative Ideas in Clean-Tech Industry to start your own Business
- Modify the Start-up Business Idea to be successful in real world pitches, due to the fact that they know, how potential Investors judge and evaluate Star-up Business in Clean-Tech Industry
- Increase the value of the Start-up Business by using intellectual property

Sisältö

This course focuses on introducing students on how to create new sustainable ventures in Clean-Tech industries that maximize value for all their stakeholders, as well as, how to scale and grow them once they have been founded. The course will also introduce information technologies and business applications such as Microsoft Excel to analyze and present business ideas. The course will also include some personal exploration of entrepreneurial mindset and skills. In addition students will understand how intellectual property can drive the value of the company. Students will learn how to create, protect, and preserve intellectual capital.

Opetusmenetelmät

The course will be facilitated through lectures, classroom presentations, theory and practical demonstrations, case studies, discussions, assignments and exercises

Arviointiasteikko

0-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Quiz 1 (10%)
Excel-Tool (20%)
Project documentation (50%)
Management Presentation incl. Elevator Pitch (10%)

Tavoitteet

Opiskelija tuntee digitaalisen signaalin käsittelyn yleisimmät operaatiot. Opiskelija pystyy soveltamaan perusteita tyypillisten signaalinkäsittelyn ongelmien ratkaisuun.

Opiskelija pystyy soveltamaan näitä käsitteitä lineaarisen digitaalisen suodattimen toteutukseen (IIR ja FIR).

Sisältö

- Signaalien ominaisuudet
- Järjestelmien ominaisuudet
- Järjestelmien vasteet
- FIR suotimen suunnittelu
- IIR suotimen suunnittelu

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Opiskelija tuntee DSP-algoritmien toteutusperiaatteita, osaa perustellen valita tarkoitukseen sopivan työkallun ja osaa kirjoittaa DSP ongelmanratkaisuun soveltuvia ohjelmia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Opiskelija tuntee DSP-algoritmien toteutusperiaatteita, osaa perustellen valita tarkoitukseen sopivan työkallun ja osaa kirjoittaa DSP ongelmanratkaisuun soveltuvia ohjelmia.

Opiskelija ymmärtää DSP algoritmien laskennallisen problematiikan ja pystyy analysoimaan algoritmien laskennallista vaativuutta.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Esitietovaatimukset

Ohjelmointi (mikä tahansa ohjelmointikieli)

Tavoitteet

Learning outcomes of the course: After completing the course, student will learn the fundamentals of data analysis with Python. Student will know how to read data from sources like CSVs and SQL, and how to use libraries like Numpy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn to process and visualize data.

Sisältö

- ES6
- Regular Expressions
- Debugging
- Basic Data Structures
- Basic Algorithm Scripting
- Object Oriented Programming
- Functional Programming
- Intermediate Algorithm Scripting

Aika ja paikka

Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace. Study environments are Metropolia's Viope and Moodle.

Oppimateriaalit

Online in study environments Metropolia's Viope and Moodle.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Depends on the student's baseline.

Sisällön jaksotus

Up to student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Students have achieved the course objectives well, even though the knowledge and skills need improvement on some areas. Students are able to define the course concepts and models and are able to justify the analysis. The student is able to apply their knowledge in study and work situations. The student understands the importance of expertise in the field of information and communication technology and is able to analyze his/her own expertise.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Students have achieved the objectives of the course with excellent marks. Students master commendably the course subject area’s concepts and models. Students are able to make justified and fluent analysis and to present concrete development measures. The students are well prepared to apply their knowledge in study and work situations. Students are able to analyze the information and communication technology sector expertise and the development of their own expertise.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Tavoitteet

By the end of the module, students should be able to:
- Develop an appreciation for what is involved in machine learning (data mining) from data
- Understand a wide variety of learning algorithms
- Understand how to evaluate models generated from data
- Apply the algorithms to solve real problems, optimize the models learned and report on the expected performance

Transferable skills:
- Mathematical analysis of learning methods.
- Evaluation of algorithms.
- Programming skills in Python

Sisältö

This course aims to provide students with an in-depth introduction to the main topics of Machine Learning.

It will cover some of the main models and algorithms for regression, classification and clustering. Topics such as linear and logistic regression, classification trees, rules, SVMs, neural networks, clustering, feature selection and dimensionality reduction. Visualisation and evaluation of machine
learning models.

Oppimateriaalit

Bibliography
Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook,
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Ian Witten, Eibe Frank, Mark Hall and Chris Pal, Data Mining: Practical Machine Learning Tools
and Techniques, 4th Edt, 2016

Other bibliography
Mitchell T, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
S. Rogers and M. Girolami, A first course in Machine Learning, CRC Press, 2011
C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2007
D. Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning, 2012

Other online references
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition

Lisätietoja opiskelijoille

Students should bring their own laptop.

Arviointiasteikko

0-5

Esitietovaatimukset

The course will use Python and/or R programming languages.
Some familiarity with linear algebra, probability theory.

Tavoitteet

Learning outcomes of the course: After completing the course, student will learn how to build charts, graphs, and maps to present different types of data with the D3.js library. Student will learn also Javascript Object Notation (JSON) and how to use data online using an Application Programming Interface (API).

Sisältö

- Data Visualization with D3
- JSON APIs and AJAX

Aika ja paikka

Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace. Study environments are Metropolia's Viope and Moodle.

Oppimateriaalit

Online in study environments Metropolia's Viope and Moodle.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Depends on the student's baseline.

Sisällön jaksotus

Up to student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Students have achieved the course objectives well, even though the knowledge and skills need improvement on some areas. Students are able to define the course concepts and models and are able to justify the analysis. The student is able to apply their knowledge in study and work situations. The student understands the importance of expertise in the field of information and communication technology and is able to analyze his/her own expertise.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Students have achieved the objectives of the course with excellent marks. Students master commendably the course subject area’s concepts and models. Students are able to make justified and fluent analysis and to present concrete development measures. The students are well prepared to apply their knowledge in study and work situations. Students are able to analyze the information and communication technology sector expertise and the development of their own expertise.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Tavoitteet

After having successfully completed this course, the student will:
... be familiar with the theoretical basics of systematic innovation management
... have become acquainted with phase models for the successful implementation of innovations
... be able to apply selected systematic methods of innovation management in practice, such as Design-Thining and Corss-Industry Innovation
... be able to describe an innovation as a business model and market it
... have experienced the learning curve of an innovation project themselves

Sisältö

1. Introduction to the importance of innovation management
2. Introduction to Design Thinking and Design Thinking tools
3. Design Thinking phase 1 – Inspiration (Understand Design Challenge, observe users, define point of view of the problem)
4. Design Thinking phase 2 – Ideation (Generation of ideas with systematic tools, prototype generation, testing of prototype)
5. Design Thinking phase 3 – Implementation (Development of a business model)
6. Final presentation (Elevator pitch and team presentation)

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

The students work in teams on the solution of a design challenge. The results will be presented on the last day. For this purpose, a one-minute elevator pitch and a 10-minute presentation of results per team are to be created. The innovations are evaluated according to the criteria economic viability, technical feasibility and desirability of the solution. In order to pass the course, it must be clearly and comprehensibly demonstrated that the project result is an innovation with an associated business model that has a market, can be produced in an economically viable manner and is technically solvable.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

The students work in teams on the solution of a design challenge. The results will be presented on the last day. For this purpose, a one-minute elevator pitch and a 10-minute presentation of results per team are to be created. The innovations are evaluated according to the criteria economic viability, technical feasibility and desirability of the solution. In order to pass the course, it must be clearly and comprehensibly demonstrated that the project result is an innovation with an associated business model that has a market, can be produced in an economically viable manner and is technically solvable.

Esitietovaatimukset

Students should have a basic understanding of how a business works. Students are also expected to be willing to deal with new and unfamiliar ideas and approaches. Participants should also be willing to be grouped into innovation teams on the basis of a scientific test.

Lisätiedot

Prof. Dr.-Ing. Christian Köhler, MBA
• Professor of Industrial Engineering and Management at HTW SAAR (Saarland University of Applied Sciences, Saarbrucken/Germany)
• Scientific Director of the Industrial Engineering and Management Research Institute @ HTW SAAR
• Vice-Dean of HTW SAAR Business School
• Member of German Engineers Association (VDI), Junior Chamber International and The Design Society

Tavoitteet

Kurssin suoritettuaan opiskelija ymmärtää digitaalisen signaalin käsittelyn perusteet. Opiskelija tuntee digitaalisen signaalin käsittelyn yleisimmät operaatiot. Opiskelija ymmärtää näytteistyksen tärkeyden ja sen tärkeimmät ominaisuudet alipäästö- ja kaistanpäästösignaaleille. Uudelleenmuodostus esitellään myös.

Opiskelija ymmärtää lineaarisen kvantisoinnin perusteet ja käsitteen signaali/kvantisointi kohina-suhde. Lineaarinen aikamuuttumaton järjestelmä, differenssiyhtälö, impulssivaste ja diskreettikonvoluutio esitellään sekä stabiilisuuden ja taajuusvasteen käsitteet.

Opiskelija pystyy soveltamaan näitä käsitteitä lineaarisen digitaalisen suodattimen toteutukseen (IIR ja FIR). Z-muunnos esitellään ja sitä myös käytetään.

Sisältö

1. Aika ja taajuus taso
2. Analoginen ja digitaalinen signaali
3. Kertominen/Konvoluutio
4. Yhtenäinen näytteistys, Shannon.
6. Näytteistyksen virhe, vasta-laskostumis suodatin
7. Lineaari kvantisointi, SQNR.
8. Digitaaliset sekvenssit
9. Lineaariset aikamuuttumattomat järjestelmät, impulssivaste, differenssiyhtälöt, konvoluutio
10. Aika tason vaste
11. Taajuus vaste
12. Stabiilisuus kriteerit
13. Z muunnos, siirtofunktio H(z), ominaisuudet
14. Digitaalinen suodatus
15. FIR and IIR toteutukset, perusmenetelmä toteutukseen

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Opiskelija tuntee DSP-algoritmien toteutusperiaatteita, osaa perustellen valita tarkoitukseen sopivan työkallun ja osaa kirjoittaa DSP ongelmanratkaisuun soveltuvia ohjelmia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija ymmärtää lineaaristen DSP järjestelmien perusominaisuudet ja osaa käyttää olemassa olevia valmiita signaalinkäsittelykirjastojen tarjoamia työkaluja DSP ongelmanratkaisussa.

Opiskelija tuntee DSP-algoritmien toteutusperiaatteita, osaa perustellen valita tarkoitukseen sopivan työkallun ja osaa kirjoittaa DSP ongelmanratkaisuun soveltuvia ohjelmia.

Opiskelija ymmärtää DSP algoritmien laskennallisen problematiikan ja pystyy analysoimaan algoritmien laskennallista vaativuutta.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

.

Esitietovaatimukset

Ohjelmointi (mikä tahansa ohjelmointikieli)

Tavoitteet

Knowledge and understanding:
- The students will know the basic properties of digital signal processing systems. They are able to analyze signal processing systems and to understand the background of filter design software.
Skills:
- The student is able to use basic signal processing tools for analyzing and modifying existing digital signal processing systems.

Sisältö

Core content level:
Basics of Digital Signal Processing: discrete signals and their properties, properties of sampled linear systems, difference equation, convolution, correlation, analysis of linear discrete-time systems: impulse and step responses, transfer function, frequency response,
Discrete Fourier Transform (DFT), z-Transform, pole-zero- diagram. basic audio signal processing

Additional content:
Training material including solved problems are provided.

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Exam of 90 minutes duration held about two weeks after the end of the course.

Kansainvälisyys

Course teacher is Prof. Dr. Manfred Jungke from Frankfurt University of Applied Sciences, Germany.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija ymmärtää digitaalisen signaalinkäsittelyn perusteet

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija osaa hyödyntää digitaalisen signaalinkäsittelyn menetelmiä perustehtävien ratkaisussa.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osaa hyödyntää digitaalisen signaalinkäsittelyn menetelmiä osana järjestelmäkehitystä.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija ymmärtää digitaalisen signaalinkäsittelyn perusteet

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Exam of 90 minutes duration held about two weeks after the end of the course.

Esitietovaatimukset

Basic mathematics and complex numbers, C programming language

Tavoitteet

After completing the course the student knows the basic concepts of logic, set theory, relations, and their relationships to applications. He/she can construct and perceive structures in information technology with the aid of models offered by discrete mathematics.

Sisältö

1. Logic
2. Set theory
3. Relations
4. Funcitons
5. Nets

Aika ja paikka

Because course is 100% online (Self-Study) course, study place and timetable is up to Student her-/himself.

Oppimateriaalit

Can be find on study environment.

Opetusmenetelmät

100% online (Self-Study) course.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

ENROLLING
Open UAS and CampusOnline Student via https://hakija.oma.metropolia.fi/

Metropolia's Degree Student: https://vw4.viope.com/login?org=metropolia
- Register to system -> Click the link “Enroll on the course”
- Choose any course of (NonStop).
- Fill the others fields

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

After 80% of course has been completed.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

When you have done at least 80% of tasks, please send email to viopesupport@metropolia.fi

Tavoitteet

1. Polynomial functions and equations
3. Vectors
4. Analytic geometry
5. Differential Calculus
6. Trigonometry
7. Exponential models and logarithms
8. Integral Calculus
9. Statistics and Probability
10. Number theory
11. Algorithms in mathematics

Sisältö

1. Polynomial functions and equations
3. Vectors
4. Analytic geometry
5. Differential Calculus
6. Trigonometry
7. Exponential models and logarithms
8. Integral Calculus
9. Statistics and Probability
10. Number theory
11. Algorithms in mathematics

Aika ja paikka

Koska kyseessä on 100% itsenäisesti suoritettava kurssi, riippuu opiskelupaikka ja -aika opiskelijasta itsestään.

Oppimateriaalit

Löytyy kurssin oppimisympäristöstä.

Opetusmenetelmät

100% netin kautta itsenäisesti suoritettava kurssi.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Löytyy kurssin oppimisympäristöstä.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Riippuu opiskelijasta itsestään.

Sisällön jaksotus

Riippuu opiskelijasta itsestään.

Lisätietoja opiskelijoille

ILMOITTAUTUMINEN

- Avoimen AMK:n sekä CampusOnline opiskelijat: e-lomake

- Metropolian tutkinto-opiskelijat: https://vw4.viope.com/login?org=metropolia. Rekisteröidy klikkaamalla sisäänkirjautumisikkunan vasemmasta laidasta Ilmoittaudu kurssille (Enroll on the Course). Valitse jokin Viope-kurssi, jonka lopussa lukee tämä täsmenne: (NonStop). Täytä muut tähdellä merkityt kohdat. Nyt voit aloittaa myös muita Viopen ohjelmointikursseja, joissa on sama täsmenne (NonStop). Jos rekisteröitymisessä on ongelmia, ota sähköpostitse yhteyttä Janne Saloseen. Kirjoita Aihe-kenttään ensimmäiseksi merkinnäksi tämä: VIOPE

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Suoritusmerkinnän saamiseksi opiskelijan tulee tehdä vähintään 80% kurssista.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Kun olet tehnyt vähintään 80% tehtävistä, niin kurssiarvioinnin saamiseksi sinun tulee lähettää sähköpostiviestiä osoitteeseen: viopesupport@metropolia.fi

Lisätiedot

Kurssi kuuluu Tieto- ja viestintätekniikan NonStop virtuaaliopinttarjontaan ja on 100% netin kautta itsenäisesti suoritettava kurssi.

Tavoitteet

At the end of this introductory course, students will be better able to identify, categorise, and deal with ethical challenges in the business and informatics world. In particular, students will work on some case studies in which they need to make decisions based on the demands of different stakeholders: Management, staff, customers, suppliers, governments, but also society and the environment at large.

At the end of this course, students will be able to
• understand texts on ethical topics and evaluate them in a study and work-related context
• critically evaluate sources and categorise them in terms of ethical viewpoints
• identify ethical challenges in their area of study and work
• formulate their own ethical position precisely and clearly in discussions, argue convincingly, and react to complex arguments of others
• discuss AI and automation-related issues and consequences beyond the field of informatics
• develop and reflect on decision-making processes based on ethical principles
• identify and deal appropriately with intercultural issues in ethical challenges and decision-making

Sisältö

The course will offer a variety of case studies on ethical issues when developing and applying AI tools and automation processes, in particular in a corporate setting. Intercultural differences and implicit bias in decision-making are discussed, as well as consequences of AI and automation implementation for staff, customers, partners, society, etc. The course is very interactive; there will be discussions and group work to exchange ideas and solutions.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

- Students’ active attendance (3 classes)
- Students’ active participation in class discussions (3 classes)
- Students’ submission of exercises (3 classes)

Arviointikriteerit, hyvä (3)

- Students’ active attendance (4 classes)
- Students’ active participation in class discussions (4 classes)
- Students’ submission of exercises (4 classes)

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

- Students’ active attendance (5 classes)
- Students’ active participation in class discussions (5 classes)
- Students’ submission of exercises (5 classes)

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

- Students’ active attendance (3 classes)
- Students’ active participation in class discussions (3 classes)
- Students’ submission of exercises (3 classes)

Esitietovaatimukset

No prior knowledge of ethics needed - just an interest in different worldviews and how they can affect ethical decision-making.

Tavoitteet

The student is able to perceive the meaning and interpretation of mathematical expressions. The student knows how to use the Cartesian coordinate system to visualize pairs of numbers and how to plot elementary functions. The student has a clear view of the characteristic properties of the graphs of most important elementary functions.
-----
The student is able to perform calculations with integers, fractions and decimal numbers. The student can simplify symbolic expressions composed of basic mathematical operations. The student can plot elementary functions. The student can solve for the angles of a given triangle.
The student is able to solve linear and quadratic equations, pairs of linear equations and most common types of equations containing roots, logarithms or exponentials.

Sisältö

Integers, basic algebraic operations and their rules. Fractions and calculations with fractions. Using letters as symbols of numbers. Basic rules of manipulating expressions that contain symbols and numbers. Basic rules for simplifying mathematical expressions. Decimal numbers and accuracy of calculations with decimal numbers. Roots and fractional powers. Solving linear equations and pairs of linear equations. Solving simple equations containing roots. Coordinate system, straight line, parabola and other basic functions. Direct and inverse proportionality. Trigonometric functions solving the right angle. Exponential and logarithmic functions and related simple equations.

Aika ja paikka

Because course is 100% online (Self-Study) course, study place and timetable is up to Student her-/himself.

Oppimateriaalit

Online

Opetusmenetelmät

100% online (Self-Study) course.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

ENROLLING
Open UAS and CampusOnline Student via https://hakija.oma.metropolia.fi/

Metropolia's Degree Student: https://vw4.viope.com/login?org=metropolia
- Register to system -> Click the link “Enroll on the course”
- Choose any course of (NonStop).
- Fill the others fields

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Grading is pass after Student has done at least 80% of it.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

When you have done at least 80% of tasks, please send email to viopesupport@metropolia.fi.

Lisätiedot

Course prepares for UAS studies: The goal is to develop mathematical skills.

Course is delivered via Metropolia's Viope environment and it's 100% online (Self-Study) course.

Tavoitteet

On completion of the course the student will be able to introduce and tell someone about himself or herself or another person, ask simple questions and answer questions about familiar topics, use greetings and numbers, tell the time and tell location. The student’s communication skills correspond to the skill level A1.1 of the Common European Framework of Reference for Languages.

Sisältö

Oral and written communication in simple everyday situations and daily routines: meeting people, eating and shopping. Key vocabulary. Basic grammatical structures, for example conjugating verbs in present tense, verb types, the partitive case and the six local cases. Finnish culture and customs.

Aika ja paikka

Course environment is Metropolia's Viope and course can be done in own pace.

Oppimateriaalit

Online.

Opetusmenetelmät

100% online (Self-Study) course.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

The student is able to repeat a greeting and tell the very basics about himself or herself according to a given model. The student can repeat familiar sentences, form questions and answers according to a model, tell time when asked and, as a customer, identify the basic vocabulary concerning eating and shopping. The student is able to identify some verb forms, verb types and nominal cases in a short text. The student knows some basic features about the Finnish language and culture.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

The student is able to reply to a greeting and tell basic things about himself or herself using different sentence structures. The student can, when instructed, apply familiar grammatical structures. He or she is able to tell time in a familiar context. The student is able to understand a simple, short dialog concerning eating and shopping. The student can ask and answer simple questions in familiar contexts. The student understands some basic features about the Finnish language and culture.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

The student is able to take initiative in greeting and to apply familiar expressions and vocabulary to tell some more about himself or herself. The student can apply familiar grammatical structures to new contexts. The student is able to participate in a simple conversation concerning telling time, eating and shopping in a familiar situation or following given models. The student is able to ask and answer questions in simple and familiar everyday situations. The student expresses interest in the Finnish language and culture.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

To pass this course you have to do at least 80% of course.

Tavoitteet

On completion of the course the student will be able to talk or read about and write brief texts about his or her background, home and working day and understand simple clearly spoken Finnish in familiar everyday situations. The student’s communication skills correspond to the skill level A1.2?A1.3 of the Common European Framework of Reference for Languages.

Sisältö

Oral and written communication in simple everyday situations: working day, housing, leisure and celebrations. Expanding basic vocabulary. Expanding basic grammar, for example nominal types, declining nominals and the consonant change. Key characteristics of spoken Finnish. Finnish culture and customs.

Aika ja paikka

Course environment is Metropolia's Viope and course can be done in own pace.

Oppimateriaalit

Online

Opetusmenetelmät

100% online (Self-Study) course.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

The student is able to tell basic things about himself or herself and about his or her home, working day and leisure time, and to understand similar information in the communication partner’s speech. The student is able to identify the nominal types and nominal declension in familiar texts as well as the consonant change in familiar words. The student knows some basic features about the Finnish language, culture and customs.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

The student is able to tell about himself or herself using diverse sentence structures in familiar everyday situations. The student is able to use some basic vocabulary in speaking and in writing. The student can apply familiar grammatical structures following given instructions. The student understands some basic features about the Finnish language, culture and customs.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

The student is able to apply the expressions and vocabulary he or she has learnt to tell something more about himself or herself and to ask questions about the communication partner’s life. The student is able to acquire vocabulary he or she needs and use it in everyday situations. The student is able to apply the grammar he or she has learnt to new words and expressions. The student expresses interest in the Finnish language, culture and customs.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

To pass this course you have to do at least 80% of course.

Tavoitteet

On completion of the course the student will be able to participate in simple conversations, read and understand simple texts with the aid of a dictionary and write simple texts about familiar topics, for example his or her background, personal history and daily activities. The student’s communication skills correspond to the skill level A2.1 of the Common European Framework of Reference for Languages.

Sisältö

Oral and written communication in everyday contexts: speaking on the phone, talking about seasons and weather, spending time with friends, leisure time activities. New grammatical structures, for example expressing necessity and opinion, past tense. Basic features of colloquial Finnish. Features of the Finnish way of life.

Aika ja paikka

Course environment is Metropolia's Viope and course can be done in own pace.

Oppimateriaalit

Online

Opetusmenetelmät

100% online (Self-Study) course.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

The student is able to reply to questions in a simple conversation. The student is able to compose short and simple texts concerning everyday life. The student is able to identify expressions of necessity and opinion as well as past tense in familiar texts. The student knows some basic features about colloquial Finnish and the Finnish way of life.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

The student is able to communicate understandably in a simple conversation in his or her turn, and he or she can even further the conversation for example by asking questions. The student is able to understand short texts concerning everyday life with the aid of a dictionary and to compose simple understandable texts on familiar topics. The student can apply familiar grammatical structures when instructed. The student understands some basic features of colloquial Finnish and of the Finnish way of life.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

The student is able to participate in simple conversations concerning familiar everyday topics both as a listener and as a speaker and even to promote interaction. The student’s speech is fairly clear and understandable. The student is able to understand short texts concerning everyday life with the aid of a dictionary, even when the topic is not related to his or her immediate environment, and to compose understandable texts on familiar topics. The student is able to apply the grammar he or she has learnt to new words and expressions. The student expresses interest in colloquial Finnish and the Finnish way of life.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

To pass this course you have to do at least 80% of course.

Tavoitteet

For students who are new to Data Science and AI, the course aims to provide them with an introduction to the field, as well as the opportunity to engage with it in a hands-on fashion. For all students (including those with a Data Science/AI background), the course also aims to provide them with an understanding of the changes that the field is currently undergoing, especially from a regulatory, legal, and ethical perspective.

Sisältö

The course is structured around the various applications of ‘AI’, and in particular, the level of risk associated with each domain category: High Risk, High Stakes, and High Noon. This will be preceded by a general introduction to ‘AI’, and followed by a lighthearted ‘pub quiz’, where students try to link ethical AI imperatives to famous philosophers and scientists and their ideas.

1. Introduction to AI Systems
2. High Risk AI Systems
3. High Stakes AI Systems
4. High Noon AI Systems
5. The Only Way is Ethics (Pub Quiz)

An overview of each of these modules is provided in the sections below.

Introduction to AI Systems

Learning Outcomes:
By the end of this module, the student will understand what is meant by “AI Systems”, whether they qualify as “intelligent”, how they are different from traditional software developed via computer programming, and finally, why they require bespoke governance and regulation.

Topics Addressed:
- What are 'AI' systems?
- Are they really 'intelligent'?
- How are they different?
- Why do they need regulating?

High Risk AI Systems

Learning Outcomes:
By the end of this module, the student will understand what is meant by “High Risk AI Systems” under EU Law, how these systems will be regulated within the EU, and what organisations need to do in order to be compliant with EU Law when developing and deploying such systems.

Topics Addressed:
- What are High Risk AI Systems?
- How will they be regulated? (EU AI Act, etc.)
- What do you need to do to comply?
- What does a 'compliant' AI system look like?

High Stakes AI Systems

Learning Outcomes: By the end of this module, the student will understand what is meant by “High Stakes AI Systems”, why they require organisations to go beyond EU Law, the difference between correlation and causation, and applying best practice from Science.

Topics Addressed:
- What are High Stakes AI Systems?
- Pattern identification and interpretation
- From correlation to causation
- From 'doing data' to 'doing science'

High Noon AI Systems

Learning Outcomes:
By the end of this module, the student will understand what is meant by “High Noon AI Systems”, why using such systems to manipulate human behaviour raises profound ethical questions, and some of the real-world impacts on both individuals and societies.

Topics Addressed:
- What are High Noon AI Systems?
- When humans are the product
- Ethics of modifying human behaviour
- Psychological, social and political impacts

The Only Way is Ethics (Pub Quiz)
A lighthearted look at how modern, ethical dilemmas in AI are often prefigured by earlier religious, philosophical, and scientific ideas. Can you link the AI ethical imperative to a historical figure and their contribution to the canon of human wisdom? A team competition, where Googling (or ChatGTP, etc.) is positively encouraged!

Opetusmenetelmät

The course will consist of four modules of 4 hours duration, plus a ‘pub-quiz’ (in the final session. During the lectures/workshops, students will also gain hands-on experience of Data Science practice, using the WEKA machine learning platform (https://en.wikipedia.org/wiki/Weka_(machine_learning)).

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

At the end of each lecture/workshop, there will be a short quiz (typically, multiple-choice), to assess students’ knowledge of the module content. Scores will be aggregated at the end of the course (together with the ‘pub quiz’), to provide an overall score for the course. Score ranges will be translated into a three-tier marking system: Fair, Good, and Excellent.

Esitietovaatimukset

There are no prerequisites for taking the course, which is primarily aimed at students from non-Data Science/AI disciplines. (However, the course should also be of interest to Data Science/AI students, as much of the course content is not generally included in undergraduate Data Science/AI programmes).

Tavoitteet

Google Cloud Platform (GCP), offered by Google (company), is a suite of cloud computing services that runs on the same infrastructure that Google uses internally for its end-user products.

Google Cloud Platform provides infrastructure as a service, platform as a service, and serverless computing environments.

In April 2008, Google announced App Engine, a platform for developing and hosting web applications in Google-managed data centers, which was the first cloud computing service from the company. The service became generally available in November 2011. Since the announcement of App Engine, Google added multiple cloud services to the platform.

This course enables learners to develop technical proficiency in cloud computing and launch or pivot to careers in a cloud-first world. It’s an ideal foundation for diverse career paths including those in IT infrastructure, data analytics, cloud-native application development, and business.

This course is designed for students with little to no experience in cloud computing and is an ideal foundation for diverse career paths. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.

The course starts with an overview of cloud computing and dives deeper into two areas - cloud computing infrastructure, and big data and machine learning.
By the end of the course, learners will be able to articulate concepts around cloud computing, big data, and machine learning and demonstrate some hands-on skills. They will be able to get onto the Enterprise-level Google Cloud content available in Coursera to continue learning

Sign up to get access to the course on Qwiklabs and enroll to get started and learn Google Cloud using the real thing – no simulations.

Sisältö

This course introduces you to important concepts and terminology for working with Google Cloud Platform (GCP). You learn about, and compare, many of the computing and storage services available in Google Cloud Platform, including Google App Engine, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, and BigQuery.

You learn about important resource and policy management tools, such as the Google Cloud Resource Manager hierarchy and Google Cloud Identity and Access Management. Hands-on labs give you foundational skills for working with GCP.

Course Objectives
- Consider the entire range of Google Cloud Platform technologies in their plans
- Learn methods to develop, implement, and deploy solutions
- Distinguish between features of similar or related products and technologies
- Recognize a wide variety of solution domains, use cases, and applications
- Develop essential skills for managing and administering solutions
- Develop knowledge of solution patterns methods, technologies, and designs that are used to implement security, scalability, high availability, and other desired qualities.

Aika ja paikka

Course is 100% online (self-study) course and study environment is Metropolia's Moodle and Qwiklabs.

Oppimateriaalit

Online.

Opetusmenetelmät

100% online (self-study) course.

Course Lessons
The course consists of 11 lessons. Lessons consists of theory pages, practical exercises and quizzes.

Exercise Environment
Course Exercises are performed in the cloud using student's own workstation.

Course labs
The labs are done in a cloud environment.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Depends on the student from the baseline.

Sisällön jaksotus

Up to student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

Course will be offered via Open UAS, only for payer costumers.

Course Exercises are performed in the cloud using student's own workstation:

The Instructor adds the student to the Qwiklabs Credit Sharing Group. As a group member, they will have access to Qwiklabs Credits.

NOTE: Student will receive an email from address noreply@qwiklabs.com with subject line "Welcome to Tapio Wikström's share group!". After receiving the email, the credits can be used. Credits expire after 6 months. After this, completing the exercises is no longer possible.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Pass/Fail

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

The final test contains 80 multi-choice questions and the duration is 150 minutes.

The minimum passing score for the test is 700/1000. If not achieved, the student needs retake the test. The retake limit is 4!

It is possible to take the test remotely and grading Pass/Fail.

Lisätiedot

Course is available only for Open UAS Students.

Tavoitteet

Student learns how to use ESP8266 system on home automation applications.

Sisältö

Session 1:
Introducing the ESP8266: Summary of it’s hardware and features, summary of the programming toolchain.
Practical exercise: Learn how to use the Arduino toolchain, how to program and upload your first program, how to debug your program via serial port.
Program Blinky – Our first program: Blink the ?c’s onboard led. Program Blinky 2 – Read an analog input value (voltage) and change the blinking frequency.
Required hardware: Breadboard, NodeMCU12e, potentiometer.

Session 2:
PWM-basics, circuit design to control a power led’s brightness, programming a low pass filter for measurement values, i2c basics.
Practical exercise: Learn how to prototype a circuit using a breadboard, and how to filter measurement values. Program Light up! – Controls a power-led’s brightness. Program Light up! Extended – Adds an OLED display with i2c interface to the led controller. Required hardware: Breadboard, NodeMCU12e, potentiometer, resistors, transistor, power led, OLED-display.

Session 3:
Basics one-wire-bus, a little bit HTTP und HTML,
Practical exercise: Learn how to use the DHT22 sensor and how to program a simple webserver. Program Roomy – Measures the room’s temperature and humidity, outputs measurement values to an OLED-display. Program WebRoomy – Adds a webserver and a website for measurement value visualization.. Required hardware: Breadboard, NodeMCU12e, DHT22, OLED-Display

Session 4:
MQTT messaging protocol basics.
Practical exercise: Learn how to program a MQTT publisher and subscriber to distribute sensor data. Program PubCuty – Publishes sensor data via MQT. Program SubCuty – Subscribes sensor data via MQTT. Required hardware: Breadboard, NodeMCU12e, DHT22, OLED-Display, Raspberry Pi + Mosquito MQTT-Broker.

Session 5:
Introducing Node-Red – a browser based editor to manage IoT-data flow.
Practical exercise: Learn how to build a browser based MQTT dashboard.
Required hardware: Breadboard, NodeMCU12e, DHT22, OLED-Display, PC with MQTT-Broker + Node-Red Runtime.

Opetusmenetelmät

Intensive 1 week course with lab exercises.

Lisätietoja opiskelijoille

Bring your own laptop.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Attendance on all laboratory sessions.
Completing practical exercises.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Active attendance on all laboratory sessions.
Completing all practical exercises.
Demonstrating good skills in tool usage and problem solving.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Active attendance on all laboratory sessions.
Completing all practical exercises.
Demonstrating excellent skills in tool usage and problem solving.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Active attendance on all laboratory sessions.
Completing practical exercises.

Esitietovaatimukset

Recommended precondition: Basic skills in C, C++ or similar programing languages. Basic knowledge in Digital Technology

Addressed to: everyone who wants to get into programming and using microcontrollers in practice.

Bring your own laptop.

Tavoitteet

After completion of this course students will be able to operate predictive tools for pipe network hydraulics; apply these tools to the simulation of distribution and pumping systems; install the tools onto a single board computer and demonstrate distributed automated control of the distribution and pumping system.

The course is intended for learners who may not have a hydraulics background, but do have an information technology background. The course examines the vital linkage between information technology and physical infrastructure in the built environment.

Sisältö

1. Introduction to Python
2. A Hydraulics Primer. Network Simulator in Python.
3. EPANET (Rossman, 2000, 2009) and the EPANET Programmer’s Toolkit.
4. Server-Side Approach. Wrappers (Python) to access the EPANET tools.
5. EPANET on SoC Computer. Distributed automated control and sensing.

Oppimateriaalit

The study materials will be distributed through a web-portal. The primary and backup URLs are listed below
http://cleveland3.ddns.net/university-courses/ICT-Metropolia/ (PRIMARY)
http://www.rtfmps.com/university-courses/ICT-Metropolia/ (BACKUP)

Sisällön jaksotus

Seminar/Workshop Schedule
1. Introduction and Hydraulics Background
a) Basic Hydraulics in Pipe Networks
b) Describing Pipe Network Equations (Haman and Brameller, 1971)
c) A Simple Simulator in R (R Core Team, 2016)

2. Introduction to EPANET (Rossman, 2000, 2009)
a) EPANET by EXAMPLE (Using the Legacy Interface)
b) EPANET by EXAMPLE (Using the Respec Interface)
c) EPANET using CLI and Input Files

3. The EPANET Programmer’s Toolkit
a) Accessing the Toolkit’s .DLLs (or Shared Objects)
b) The epanet2toolkit.R (R package)

4. A Server-Side Approach
a) Running a CLI Implementation in CGI-BIN
b) A Quest for an On-Line GUI
c) Builds for other architectures

5. A Single Board Computer (SBC) Approach
a) Towards distributed autonomous control
b) An example build
c) Feedback/feedforward considerations
d) Getting Involved – The NCIMM/EPA/Open Source Development Community

Lisätietoja opiskelijoille

Students need to bring their own laptops.

Workshop Equipment
REQUIRED: Computer (Windows, MacOS, Linux ) with network capability (Bluetooth/WiFi) – USB 2/3 would be nice too.
OPTIONAL SoC Computer (Raspberry PI, TinkerBoard, Odroid, etc.) – already configured to boot! I am bringing at least one Raspberry PI for experimenting with as a controller. I have a functioning build of EPANET2 working for an ARM-based SoC.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

The course assessment is based upon
- Active attendance and participation
- Successful operation of the program(s) on student’s computers – including the model building step.
- Successful operation of the program(s) on the SoC computer – including a sensing and control simulation.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

The course assessment is based upon
- Active attendance and participation
- Successful operation of the program(s) on student’s computers – including the model building step.
- Successful operation of the program(s) on the SoC computer – including a sensing and control simulation.

Esitietovaatimukset

1. Programming fundamentals (any programming language should suffice). We will use R and Python to build wrappers for the network simulator (which is written in C/C++).

2. Physics (Euler’s and Bernoulli’s Equation applied to fluid flow)

Tavoitteet

After the course, the student:
- Understands the negotiation situation in ICT services business;
- Is able to develop service processes according to the industry standards.

Sisältö

After the course, the student:
- Understands the negotiation situation in ICT services business;
- Is able to develop service processes according to the industry standards.

Aika ja paikka

Riippuu opiskelijasta itsestään.

Oppimateriaalit

Löytyy oppimisympäristöstä.

Opetusmenetelmät

Kurssi on 100% netin kautta itsenäisesti suoritettava verkkokurssi joka sisältää artikkelien temistä sekä loppukokeen.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Tiedot löytyvät oppimisympäristöstä.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Riippuu opiskelijan lähtötasosta.

Sisällön jaksotus

Riippuu opiskelijasta itsestään.

Lisätietoja opiskelijoille

ILMOITTAUTUMINEN
Avoimen AMK:n sekä CampusOnline opiskelijat: e-lomake

Metropolian tutkinto-opiskelijat:
• Go to: https://moodle.metropolia.fi/course/view.php?id=153
• Course enrolment key: service
• Password for the course final exam: Management

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Tavoitteet

This course provides a basic understanding for the implementation of Single-Page (Web) Applications (SPA) using React and Redux. It covers also the implementation of secure REST services for the back-end. The course comprises the following topics:

- Basic architectures for the implementation of web applications
- Common web stacks for the implementation of SPAs
- Implementing Rest services with node.js and express
- Securing Rest services with JWT and HTTPS
- Implementing the front-end with React
- State management in SPAs with Redux

In each session, the students will apply the covered topics by implementing their own SPA. Therefore, they will implement in teams of 2 persons both the back-end as well as the front-end of a simple SPA.

After the course, the students should understand all relevant aspects to develop professional Single-Page Applications on their own.

The course objectives are:
- Understand the implementation of a secure REST service back-end
- Understand the implementation of a web front-end with React
- Understand the concepts of Redux and its integration with a React application

Sisältö

Session 1
Web Architectures
Web Stacks for SPAs
Implementing Rest-Services with Node.js and Express
Connecting REST services with MongoDB/ Mongoose
Securing REST services with JWT and HTTPS

Session 2
Basic concepts of React: Components (class and function), Props, States, etc.
Structuring React applications

Session 3
Concepts of Redux (Reducer, Actions, etc.)
Integrating Redux in the React application

Session 4
IT-Security aspects (Token-Management, Encryption, etc.)
Implementing a full-fledged application

Session 5
Presentation of the applications
Discussion of implementation approaches and software architecture aspects
Lessons learned

Lisätietoja opiskelijoille

Students need to bring their own laptop.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Presence in the sessions is obligatory. The teams must implement a full-fledged web application integrating of aspects covered in the sessions. The students should understand all aspects of their implemented application.

Esitietovaatimukset

All students should fulfill the following prerequisites:
- Basic knowledge of web technologies and web development
- Good programming skills in JavaScript

It is recommended, that the students bring along their own laptops. For the development, Visual Studio Code or an IntelliJ-based development environment is recommended. Prior installation of the following software would be helpful:
- Node.js
- MongoDB

Tavoitteet

The aim of this course is to enable students to develop an understanding of information controls, their impact on the organisation, and how to manage and audit them.

Learning Outcomes/ Objectives:
Upon successful completion of this course the student should be able to:
1. Analyse the strategic, tactical, and operational roles of Business Process.
2. Evaluate how strategic decisions are made concerning acquiring IS resources and capabilities including the ability to evaluate the different sourcing options.
3. Analyse the role of IT control and service management frameworks from the perspective of managing the IS function in an organization.
4. Understanding the design and implement of assurance procedures and control measures to effectively manage risks.
5. Demonstrate an understanding of best practices, standards, and regulatory requirements governing information and controls that may vary for an organization’s locations and customers. Gain the ability to measure the degree of compliance with them; and
6. Discuss the role of auditing in systems development, including the review of the development process and participation in systems under development.

Sisältö

Lesson 1:
- IT Governance Concepts
- Importance of IT Governance for All Enterprises .
- Fundamental Governance Concepts and Sarbanes-Oxley Rules
- Enterprise Governance and Governance, Risk & Compliance (GRC)
- Tools Enterprise Governance of IT

Lesson 2
- Frameworks to Support Effective IT Governance
- IT Governance and Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission (COSO) Internal Controls
- Control Objectives for Information and Related Technologies (COBIT) as a Framework for Enterprise Governance of Information Technology
- Information Technology Infrastructure Library (ITIL) and IT Service Management Guidance
- IT Governance Standards: ISO 9001, 27002, and 38500
- IT Governance Issues: Risk Management, COSO Enterprise Risk Management (ERM), and Open Compliance & Ethics Group (OCEG) Guidance

Lesson 3
- IT Governance Rules
- Gramm-Leach-Bliley Act IT Governance Rules
- Specific Legal Frameworks (Namibia, Finland) – Case study

Lesson 4
- Building and Monitoring Effective IT Governance Systems
- The Role of standardized Technology and Language in Informatics

Lesson 5
- IT Governance and Enterprise Objectives
- Business/IT Alignment
- IT-Enabled Value

Oppimateriaalit

Recommended Reading
• De Haes, S. & Van Grembergen, W. (2015). Enterprise governance of information technology: Achieving alignment and value, featuring COBIT 5. Springer International Publishing. ISBN: 978-3-319-14546-4
• Leignel, J., Ungaro, T & Staar, A. (2016). Digital transformation: Information system governance (Information Systems, Web and Pervasive Computing: Advances in Information Systems Set) 1st Edition. Wiley-ISTE. ISBN-13: 978- 1786300898
• The Open Group Standard, TOGAF Version 9.1

Opetusmenetelmät

The course will be facilitated through lectures, tutorials/laboratories, case studies, exercises, and presentation of course content.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Assessment Type
2 x Exercise Individual work
1 x Class individual work
1 x Group work
1 group presentation

Esitietovaatimukset

None

Tavoitteet

Opiskelija osaa rakentaa ja ratkaista lineaarisia malleja sekä tulkita niiden antamia tuloksia. Opiskelija osaa derivaatan ja integraalin käsitteet ja osaa soveltaa näitä teknillis-tieteellisiin ongelmiin.

Sisältö

- Derivointi
- Integrointi
- Differentiaaliyhtälöiden 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 tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osoittaa opintojakson sisältöjen perusteellisen hallinnan lisäksi myös kykyä ja motivaatiota hyödyntää tietojaan osaamisensa itsenäiseen kehittämiseen.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.

Tavoitteet

Opiskelija osaa rakentaa ja ratkaista lineaarisia malleja sekä tulkita niiden antamia tuloksia. Opiskelija osaa derivaatan ja integraalin käsitteet ja osaa soveltaa näitä teknillis-tieteellisiin ongelmiin.

Sisältö

- Derivointi
- Integrointi
- Differentiaaliyhtälöiden 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 tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osoittaa opintojakson sisältöjen perusteellisen hallinnan lisäksi myös kykyä ja motivaatiota hyödyntää tietojaan osaamisensa itsenäiseen kehittämiseen.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.

Tavoitteet

- What is Instagram and where it came from
- Basic functionality
- Instagram stories and IGTV
- Mastering Hastags
- Nonprofit, local markets, international markets
- Content BluePrint
- Daily actions checklist
- Supporteam buildup
- Copywrites
- Engagement triggers
- Contents & freebies
- Direct sell in Instagram
- User Generated contens, campaigns that has multiple steps
- Advertising
- Agency help & influencers

Sisältö

The content of the course is divided into 19 lessons (tabs).
After each lesson, there is a quiz that must be completed before the tab for the next lesson appears.

You can continue to the next lesson by answering correctly at least 50% of the given quiz questions or you have tried to take the quiz twice.

Aika ja paikka

Online in Metropolia's Moodle environment.

Oppimateriaalit

N/A

Opetusmenetelmät

100% online (Self-Study) course which can be done in own pace.

The content of the course is divided into 19 lessons (tabs).
After each lesson, there is a quiz that must be completed before the tab for the next lesson appears.

You can continue to the next lesson by answering correctly at least 50% of the given quiz questions or you have tried to take the quiz twice.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

ENROLMENTS

Open UAS Student via hakija työpöytä https://hakija.oma.metropolia.fi/

METROPOLIA Degree student
Go to: https://moodle.metropolia.fi/course/view.php?id=3591
Enrolment key: Insta-k2021s

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Complete a final exam (answer correctly min. 50% of the given questions)

Evaluation: Approved / Fail

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Complete a final exam (answer correctly min. 50% of the given questions)

Let teacher know that you are ready (complete the final exam ) -> virve.prami (at) metropolia.f

Tavoitteet

At the end of this introductory course, students will be better informed about various business management concepts. This may help them in deciding which side of business they want to investigate more in their future studies (or take on entrepreneurial activities). At the end of this course, students will be able to
- demonstrate an understanding of the main concepts in International Business,
- recognize the main drivers of globalization and describe the changing nature of the global economy.
- identify the political instruments used by governments to influence international trade flows.
- identify criteria for analyzing markets.
- know about the process and research tools.
- summarize the different theories explaining trade flows between nations.
- explain the history, current scope, and future prospects of the world’s most important regional economic agreements.
- examine current trends regarding foreign direct investment in the world economy.
- associate the implications for management practice of national difference in political economy and culture.

Sisältö

This course will sensitize participants towards various introductory topics which fall under Business Management. This sensitization/understanding will help them in finding their space in the business world as the world is getting more and more connected (because of ICTs) and we are becoming more and more global citizens.

Oppimateriaalit

Course website: http://tashfeen.pbworks.com
All learning material is available on the course website.

Opetusmenetelmät

Teaching methods include:
- Lectures
- Videos
- Discussions
- Case Analysis

Kansainvälisyys

Course teacher is Prof. Tashfeen Ahmad from University of West Indies, Kingston, Jamaica.

Lisätietoja opiskelijoille

Course website: http://tashfeen.pbworks.com
Please feel free to contact the lecturer via email: mrtashfeen@hotmail.com

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

- Students’ active attendance (3 classes)
- Students’ active participation in class discussions (3 classes)
- Students’ submission of exercises (3 classes)

Arviointikriteerit, hyvä (3)

- Students’ active attendance (4 classes)
- Students’ active participation in class discussions (4 classes)
- Students’ submission of exercises (4 classes)

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

- Students’ active attendance (5 classes)
- Students’ active participation in class discussions (5 classes)
- Students’ submission of exercises (5 classes)

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

- Students’ active attendance (3 classes)
- Students’ active participation in class discussions (3 classes)
- Students’ submission of exercises (3 classes)

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

The course assessment is based on
- Active attendance
- Active participation in class discussions
- Submission of assignments

Esitietovaatimukset

No prerequisites

Tavoitteet

International communication is becoming more important in the international globalised world. Nevertheless the engineering education has traditionally focused on the technical skills rather than on personal development. However, the personal competence is becoming more and more important, including the communications skills. One of the challenges in modern engineering education is the ability to focus on both the technical and personal development in order to educate an engineer who can solve both technical and humanistic problems; thus creating good results from an all-round prospect. This International Communication Course is an introduction to communication and will demand an active involvement of the student.

The student who has followed the course will:
• Learn how to communicate in a positive and constructive way.
• Learn to communicate verbally and non-verbally.
• Learn how to improve network skills.
• Learn about different contact forms.
• Learn about conflict resolution.
• Become aware of his/her own personal communication skills.

Sisältö

Communication in international environment. Non-verbal Communication. Awareness. First impression. Figure-background. To live in the present. Perception. Networking. Appreciation. Integrity. Conflict resolution. Different contact forms: Confluence, introjection, projection, deflection and retroflection.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

In order to get the 3 ECTS points credit the student needs to meet the following criteria:
• Read the learning material in advance before entering the course the first day.
• Rereading the learning material from day to day after specifications from the teachers.
• Present 100% at all teaching lessons. Do not be late.
• Active participation in exercises and teaching during the course.
• Follow instructions from the teachers and do the exercises properly.
• Pass oral exam.
• You are NOT allowed to have other courses parallel to this course.
• Write assignments – before, during and after the course.
• All written assignments have to be approved and the deadlines met.

If you have other appointments during the teaching period you are kindly asked to rebook them in order to be 100 % present at the course.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

In order to get the 3 ECTS points credit the student needs to meet the following criteria:
• Read the learning material in advance before entering the course the first day.
• Rereading the learning material from day to day after specifications from the teachers.
• Present 100% at all teaching lessons. Do not be late.
• Active participation in exercises and teaching during the course.
• Follow instructions from the teachers and do the exercises properly.
• Pass oral exam.
• You are NOT allowed to have other courses parallel to this course.
• Write assignments – before, during and after the course.
• All written assignments have to be approved and the deadlines met.

If you have other appointments during the teaching period you are kindly asked to rebook them in order to be 100 % present at the course. If you fail to pass the exam you should not expect to be able to remake the course since it is rather overbooked.

Esitietovaatimukset

No previously knowledge is necessary for this course.

The student has to read the learning material in advance and do a small assignment before entering the course. The student has to start writing an assignment showing reflection and understanding of the using of the theory in the learning material. The student needs to give a detailed answer for each question not just one line.

This course will use the upside down principle, which means that the student has to read and prepare him/herself BEFORE the course, since the course is based on the students being actively involved in interactive exercises during the course. Very little traditional teaching will occur – only short 5-10 minutes presentations.

It is important that the student makes a proper preparation for the course in order to get the full benefit and be able to share knowledge with the fellow students.

Tavoitteet

Kurssilla perehdytään Teollisen internetin sovelluksiin. Kurssin suoritettuaan opiskelija hallitsee teollisen internetin perusteet ja osaa kehittää sovelluksen, jossa verkkoon kytketyt laitteet kommunikoivat keskenään.

Sisältö

- Sulautetut järjestelmät internet-verkossa
- Laitteiden välinen tietoliikenne, ohjaus- ja mittausjärjestelmät

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniiikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Tavoitteet

Kurssilla perehdytään Teollisen internetin sovelluksiin. Kurssin suoritettuaan opiskelija hallitsee teollisen internetin perusteet ja osaa kehittää sovelluksen, jossa verkkoon kytketyt laitteet kommunikoivat keskenään.

Sisältö

- Sulautetut järjestelmät internet-verkossa
- Laitteiden välinen tietoliikenne, ohjaus- ja mittausjärjestelmät

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniiikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Tavoitteet

Knowledge and understanding
- Students will learn how to read dimensions and shape from drawing by the 3rd projection method, and to operate 3DCAD SolidWorks to build simple 3D models and assemble few parts, making simple mechanism such as piston crank, Geneva stop mechanism. In addition, students will gain basic knowledge of how to manufacture using 3D printer?

Skills
- Students will be able to use 3DCAD through the exercise with giving online text and free modeling contest. They will be able to convert the 3D parts files to upload 3D printer format, and to manufacture and assemble them reality. They will also be able to learn basic skills to get a qualification of 3DCAD, what is called CSWA (Certification of SolidWorks Association).

Exercise and Manufacturing
- Based on exercise, students will learn how to model, assemble, and manufacture skills with SolidWorks.

Sisältö

1. Introduction to basic operation and features on SolidWorks. (Work)
2. Practicing basic skills to build simple models using sketch, extrude and revolve.
3. Practicing effective modeling skills using sketch and feature command menu.
4. Checking the accuracy of the models using mass property and measure tool.
5. Enhancing the basic skill by free modeling whatever you want to build; free modeling includes not only products but also anime characters.
6. Practicing basic skills to assemble a few simple models, simple mechanism; piston crank, Geneva Stop mechanism, and so on.
7. Converting the parts files into 3D printer format, manufacturing the Geneva Stop mechanism, and assembling Geneva stop mechanism.

Lisätietoja opiskelijoille

Please bring your own laptop.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Students can model all simple parts in the given shape and dimension with large mass error.
Students can free model free whatever you want using simple skills
Students can assemble simple mechanisms with large fitting length and gravity point error.
Students can 3D print all parts and assembly Geneva stop mechanism with large assembling errors.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Students can model all simple parts in given shape and dimension with small mass error.
Students can free model free whatever you want using combined simple skills
Students can assemble simple mechanisms with small fitting length and gravity point error.
Students can 3D print all parts and assembly Geneva stop mechanism with small assembling errors.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Students can correctly model all simple parts in given shape and dimension.
Students can free model free whatever you want using applied skills
Students can assemble correctly simple mechanisms.
Students can 3D print all parts and assembly Geneva stop mechanism correctly.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students can model all simple parts in the given shape and dimension with large mass error.
Students can free model free whatever you want using simple skills
Students can assemble simple mechanisms with large fitting length and gravity point error.
Students can 3D print all parts and assembly Geneva stop mechanism with large assembling errors.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Active attendance on all 3DCAD operating and 3D printing sessions.
Completing and submitting all practical exercises.

Esitietovaatimukset

It is preferable to have basic drawing knowledge on the 3rd projection method and to have basic spreadsheet or document software skills on PC.

Tavoitteet

After completing a course, student has learned what are the basic tehniques to manifest artificial intelligence in practise.

Sisältö

- Introduction
- Data Exploration
- Supervised learning
- Unsupervised learning
- Deep Learning
- Reinforcement learning

Aika ja paikka

Course is delivered via Metropolia's Viope environment and it can be done in own pace.

Oppimateriaalit

All of course material is online in Metropolia's Viope.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (Self-Study) course and it can be done in own pace.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

N/A

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Course is self-study course, so, timetable is totally up to student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Course is self-study course, so, student can schedule course her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

ENROLLING
Open UAS and CampusOnline Student via https://hakija.oma.metropolia.fi/

Metropolia's Degree Student: https://vw4.viope.com/login?org=metropolia
- Register to system -> Click the link “Enroll on the course”
- Choose any course of (NonStop).
- Fill the others fields

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

After student has done 80% of course he/she get's grading pass.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

After student has done at least 80% of tasks he/she can get grade pass.

Tavoitteet

After completing the course, the student is able to understand the main principles of information technology, including the basic concepts of computer science. The student is able to fluently use personal computers in university studies, and masters the main PC application software. The student is capable of working in complex network environments, and understands information security requirements. The student has basic knowledge of publishing in networks. The student has the ability to apply knowledge and strategies to enhance information technology-related skills.

Sisältö

ICT hardware and local area network in the study environment.
Basic concepts of information technology and computer science.
Introduction to main PC applications: word processing and document, standards, spreadsheets, presentations, graphics.
Internet as information source and communication medium (digital portfolio).
The aim of the course is to practise Compia A+ 220-801 and Comptia A+ 220-802 certificates, which you can do in our Testing Center.

Aika ja paikka

Course is delivered via LabSim -environment and timetable is totally up to student. Course can be done in own pace.

Oppimateriaalit

Online in LabSim environment.

Opetusmenetelmät

100% online Self-study course. All you need is web browser and working network connection.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online in LabSim environment.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

You have two choices for completion. You can do couple of exercises from each module, and or you can do the test. This test can be found from the environment.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Up to Student her-/himself.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

Course is offered to Open UAS Students.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

You have two choices for completion.

You can do couple of exercises from each module or you can do the test. This test can be found from the environment.

Lisätiedot

Course material is in English and course are delivered via LabSim -portal.

Tavoitteet

This course teaches the basic principles of programming and how to utilize them to create art and animations using p5.js, a Javascript library.

Through hands-on experience, students will learn to create visual effects, animations, and interactive elements. By the end of the course, they will have a strong understanding of programming concepts and be able to apply their newfound skills to create unique and interactive projects.

Learning Outcomes:
- Gain a thorough understanding of basic programming concepts and syntax, including variables, data types, control structures, functions, and loops.
- Develop creative problem-solving skills.
- Cultivate critical thinking skills in the context of programming, including debugging and error handling.

Sisältö

The Basics
- Introduction to programming concepts and syntax
- Data types
- Functions and events
- Logic and control structures
- Loops

Hands-on coding exercises to create animations and interactive elements using p5.js

Assignment and presentation

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

The assessment criteria will be based on a pass/fail system, with a focus on the completion of coding exercises and an assignment.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

The assessment criteria will be based on a pass/fail system, with a focus on the completion of coding exercises and an assignment.

Esitietovaatimukset

There are no formal prerequisites for this course. However, a basic understanding of mathematics and computer literacy is recommended.

Tavoitteet

Knowledge and understanding

The students will gain a knowledge of concepts and application of algorithms of Data Mining. The focus on the course is the practicalities of undertaking a data mining projects using the CRISP-DM and SEMMA++ framework. Topics will cover representation of a business problem into a data mining problem, exploratory data analysis, data preparation and enhancing data for modelling, building models for prediction, tuning of models and assessment of model performance. Insight into common problems and pitfalls and how to avoid them. Students are encouraged to bring along their own datasets for exploration.

Students will have choice of data mining tools to explore, commercial package of SAS Enterprise Miner or the Open Source Weka platform.

Skills

The students are able to understand how to build projects using data mining tools without the need to program or script in high level programming languages.

The focus will be on data mining and not programming skills.

Sisältö

- A walkthrough of the SAS and the Weka Interface.
- Navigating your way around the SAS and Weka documentation.
- Defining a data mining project
- Defining scope, collection, assessing limitations and the suitability data
- Application of common data mining frameworks
- Introduction to supervised learning methods
- Introduction to unsupervised learning methods
- Common pitfalls in data mining projects
- Construction of Ethical Impact Statement for your data mining project.

Oppimateriaalit

Getting Started with SAS® Enterprise Miner™, [version 14.1 or later]
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, [any edition]
Ian H. Witten

Lisätietoja opiskelijoille

Students need to bring their own laptops.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Daily exercises assigned on the course are worth 60% and both a report and products on a business problem are worth 40%.

Esitietovaatimukset

Basic mathematics, for example, linear algebra, understanding of summary statistics and distributions such as the normal distribution.

No programming knowledge of SAS or Java is necessary, however students with these skills will be able to take their data mining

projects to the next level going beyond the out of the box functionality provided.

Tavoitteet

This course provides an understanding of the basic mechanisms of deep learning models related with image processing. The students will learn how to develop the VGG-16 model for image recognition and the YOLO v1 algorithm for object detection from scratch. These algorithms use Convolutional Neural Network (CNN), which provides excellent performance in the field of image processing, and the main theme of this course is to learn its mechanism and application methods. This course also provides an understanding of how to use PyTorch, one the most popular framework in deep learning, including how to work with both open datasets and original datasets.

Sisältö

Day 1: Introduction to PyTorch (popular neural network framework)
- Reviews on Neural Network Basics
- Building and training simple neural networks with PyTorch
- Image recognition using Convolutional Neural Network (CNN) and some tricks

Day 2: Image recognition with deep learning
- Image recognition using VGG-16 network model
- Using pretrained models and transfer learning
- How to use original dataset for image recognition

Day 3: Object detection (1)
- An Overview of object detection problems
- Overview of YOLO v1 algorithm
- Building YOLO v1 from scratch (1)

Day 4: Object detection (2)
- Using YOLO v5
- Fine tuning for YOLO v5 with Pascal VOC dataset

Day 5: Mini-project
- Introducing various open datasets
- Experiment with open deep learning models

Arviointiasteikko

0-5

Esitietovaatimukset

It is desirable to have completed the contents of Introduction to Machine Learning course. Otherwise, object-oriented programming experience is required, especially Python programming experience is desirable. Basic knowledge of neural networks and machine learning algorithms is also desirable. In this lecture, some basic mathematical expressions such as linear algebra, calculus and statistics are used.

Tavoitteet

Knowledge and understanding:
Students will learn some basic concepts and algorithms of Digital Image Processing.

Skills:
Students will be able to get some skills in how to improve the quality of the given images and to get information of features from the images.

Practice and Lab work:
Students will understand the basic concepts of image processing through making some programs. Students will be able to make some programs for some specific purposes.

Sisältö

1. Introduction to the Image processing software called HALCON.
2. Some basic intensity transformation functions
3. Some basic morphological Algorithms
4. Color image processing
5. Some applications

Lisätietoja opiskelijoille

Please bring your own laptop.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Students know concepts of the difference between the images and the regions.
Students can understand some basic ideas of morphology.
Students can know the difference between the color images and the monochrome images.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Students can understand some algorithms for the Intensity transformation functions.
Students can understand some basic morphology programming.
Students can know how to treat the color images.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Students can understand and explain some algorithms for the Intensity transformation functions.
Students can understand and build some basic morphology programs.
Students can understand and explain the applications of color image processing.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students know concepts of the difference between the images and the regions.
Students can understand some basic ideas of morphology.
Students can know the difference between the color images and the monochrome images.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Active attendance at all sessions.
Completing practical exercises.

Esitietovaatimukset

Students must bring their own laptop PC with Windows OS. The image processing software called Halcon will be installed on the students’ PCs. It is preferable to have basic programming skills in C or other programming languages, data structures and algorithms.

Tavoitteet

Knowledge and understanding:
Based on fundamental physics, chemistry, and mathematics knowledge, students will study basic semiconductor devices from microscopic viewpoints, such as solar cells and LEDs (Light Emitting Diodes). In addition, students will make one or two electronic circuits using semiconductor devices including a light sensor during the class. Students will be able to understand how to work a sensor or LED in the electronic circuit through the making of the electronic circuits.

Skills:
Students will be able to experience how semiconductor devices like an operational amplifier (OP Amp) work effectively in the electronic circuit to detect signals from the sensor. Students will also be able to understand basic electronic circuits and make them from electronic parts.

Practice and Lab work:
During the class, students will make several electronic circuits by themselves.

Sisältö

1. A demonstration of an electronic circuit using a light sensor, transistor, and LED (Light Emitting Diode).
2. What is the p-n junction? The p-n junction is based on the diode, light sensor, LED, and solar cell. We will explain them based on electrical current in semiconductors from the movements of electrons and holes. (Lecture + hands-on practice)
3. What is the LED? Why does it emit light? We will explain them from a microscopic viewpoint. (Lecture)
4. Construction of electronic circuits using semiconductor devices after learning about some semiconductor devices (hands-on practice)

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Students can know the concepts of carriers in semiconductors: electrons and holes.
Students can know the importance of p-n junction in semiconductor devices.
Students can make simple electronic circuits.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Students can understand concepts of carriers in semiconductors: electrons and holes.
Students can understand the importance of p-n junction in semiconductor devices.
Students can make simple electronic circuits.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Students can understand and explain concepts and carriers in semiconductors: electrons and holes.
Students can understand and explain the importance of p-n junction in semiconductor devices.
Students can make and understand simple electronic circuits.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students can know the concepts of carriers in semiconductors: electrons and holes.
Students can know the importance of p-n junction in semiconductor devices.
Students can make simple electronic circuits.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Active attendance and submitting reports.
Complete making electronic circuits.

Esitietovaatimukset

It is preferable to have basic knowledge of electronic or electrical engineering. However, it is okay to do something new with enthusiasm.

Tavoitteet

Knowledge and understanding:
Students will learn some basic concepts of fluid mechanics through their application in toys, and they will develop observant eyes to understand real physical phenomena with the concepts of physics and fluid mechanics.
Students will gain knowledge about "what is a fluid", "how to treat fluid physically" and "the basis of aerodynamics".

Skills:
Students will acquire an observational eye to physically perceive phenomena by conducting experiments.
Students will be able to make their own traditional toys.

Practice and Lab work:
Students will learn physics and fluid dynamics concepts related to the phenomena covered in the class. Students will handmade their own toys in each class. Students will experiment and observe and understand the physical phenomenon. Finally, students will use their knowledge of physics and fluid mechanics to improve the performance of their toys or add another feature.

Sisältö

1. Studying fluid mechanics I, density, static pressure, buoyancy. (Lecture)
Handmade a toy “cartesian dive” and conduct an experiment I (Lab work)
2. Studying fluid mechanics II, Coanda effect (Lecture)
Handmade a toy “Suspension Blowing ball” and conduct an experiment II (Lab work)
3. Studying fluid mechanics III, conservation of energy in fluids (Lecture)
Handmade a toy “water clock” and modify with fluid mechanics (Lab work)
4. Studying fluid mechanics IV, aerodynamics, lift, inertia moment (Lecture)
Handmade a toy “paper bamboo dragonfly” and improve its performance (Lab work)
5. Studying fluid mechanics V, aerodynamics, lift, inertia moment, gyro effect (Lecture)
Handmade a toy “paper boomerang” and conduct experiment (Lab work)

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Students know concepts and a fluid mechanics.
Students know understand conservation of energy in fluids.
Students know mechanism of rotary wing flight.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Students can understand concepts and a fluid mechanics.
Students can understand conservation of energy in fluids.
Students can understand mechanism of rotary wing flight.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Students can understand and explain concepts and a fluid mechanics.
Students can understand and explain understand conservation of energy in fluids.
Students can know and explain mechanism of rotary wing flight.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Students know concepts and a fluid mechanics.
Students know understand conservation of energy in fluids.
Students know mechanism of rotary wing flight.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Active attendance on all laboratory sessions.
Completing practical exercises.

Esitietovaatimukset

It is preferable to understand basic physics so that students can enjoy handmade toys.

Tavoitteet

In this course students will learn the basics of geometrical optics. In geometrical optics we ignore the fact that light is a wave, but even with this restriction geometrical optics is a rich field with many interesting phenomena and applications. The student will learn about the theory of colors and the laws of reflection and refraction. The theory of lenses, mirrors and image formation will be discussed, as well as some possible image errors. Other practical applications such as prisms, glass fibre and beam splitters will also be discussed.

Sisältö

1. Theory of colors, laws of reflection and refraction.
2. Dispersion of light, prisms, total reflection.
3. Lenses, mirrors, lens and mirror defects.
4. Image formation, ray tracing.
5. Cameras, telescopes, microscopes.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

- Students’ active attendance (3 classes or more).
- Student scored 50% or more of the points of a short (±60 minutes) written exam at the end of the course.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

- Students’ active attendance (3 classes or more).
- Student scored 70% or more of the points of a short (±60 minutes) written exam at the end of the course.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

- Students’ active attendance (3 classes or more).
- Student scored 90% or more of the points of a short (±60 minutes) written exam at the end of the course.

Esitietovaatimukset

Basic mathematics. No prior knowledge of optics is assumed.

Tavoitteet

This class provides students with a comprehensive understanding of the Internet of Things (IoT) and equips them with the necessary skills to develop IoT systems.

Sisältö

Throughout the class, students will work on hands-on exercises to reinforce their understanding of IoT system development concepts using your smartphone as an edge device and AWS Academy as a cloud server.

Lisätietoja opiskelijoille

Items to bring with you:
- laptop
- a smartphone for development of mobile applications (OS: Android or iOS)
- an email address for registration of AWS academy, MongoDB Atlas and Monaca

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Esitietovaatimukset

Basic knowledge of HTML, CSS and JavaScript.

Tavoitteet

This class consists of the following three objectives.
1. to learn basic Japanese conversational expressions
2. to learn how to read and write ‘hiragana’, a basic element of the Japanese writing system
3. to experience one aspect of Japanese culture through watching an animated film, 'The Wind Rises' by Hayao Miyazaki

By the end of the class, the participants will be able to
1. introduce themselves in Japanese to new people in a Japanese-speaking environment.
2. read and write ‘hiragana’.
3. acquire new knowledge of Japanese culture in the 1920s to 1940s depicted in the film ‘The Wind Rises’.

Sisältö

The details are as follows.
1. to learn basic Japanese conversational expressions
The participants will be given opportunities to learn the beginner level of practical Japanese for daily conversation. They will learn particularly the basic greeting expressions when meeting people for the first time in Japanese speaking situation.

2. to learn how to read and write ‘hiragana’
‘Hiragana’ is the most basic of the three Japanese writing systems, the other two being ??‘katakana’ and ‘kanji’. Participants learn how to write hiragana with a brush used for calligraphy. They also learn how to read hiragana with the help of an interesting song called ‘Hiragana Song’.

3. to experience Japanese culture through an animated film
‘The Wind Rises’(2013), a masterpiece by Hayao Miyazaki, will be viewed in class for this purpose. Then, the participants will be arranged to form groups of 3 or 4 members, and work collaboratively throughout the week toward a presentation on the last day. The theme of the presentation can be anything related to the film, such as history, culture, industry, or customs.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

- Attendance and class activities 40%
- Group work 20%
- Individual homework 20%
- Group presentation on the last day 20%

Esitietovaatimukset

None

Tavoitteet

The course of low-code fundamentals with Outsystems will get you started in the modern rapid development scene. You will have a good understanding of Outsystems platform and low-code development in general by completing Reactive Web Developer Guided Path.

Course will start with two-day trainer-led sessions followed by self-study of a guided online path. You will have the opportunity to complete Outsystems certification within 14 days. Normally there is a fee to take the certification exam however here we offer this free of charge.

Sisältö

• Outsystems as low-code development platform
• Modelling Data, data relationships, data model integrity
• Reactive UI Development, reactive programming model
• Logic
• Aggregates, advanced aggregates and SQL queries
• Building Screens, reactive web forms, form validations, blocks and events, pagination and sorting
• Role-based Security
• Debugging in Outsystems
• 14 Day challenge curriculum: https://www.outsystems.com/training/paths/18/becoming-a-reactive-web-developer/

Lisätietoja opiskelijoille

Students need to bring their own laptop

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

certification exam

Esitietovaatimukset

No prior coding experience needed however some general knowledge about application development is beneficial. No need for any specific development language acumen.

Tavoitteet

Knowledge and understanding
The students will know some basic concept and some algorithms of machine learning for regression and classification and they will understand how to implement them in Python. They also will know an artificial neural network model for handwritten character recognition and they will be able to implement both the neural network learning and recognition algorithm in Python. To gain a deeper understanding of the basics of neural networks, we don't use the modern frameworks commonly used to implement deep learning.

Skills
The students are able to understand basic machine learning algorithms especially artificial
neural networks and make use of Python for implementation of the algorithms.

Sisältö

Core content level
Introduction to Python programming for implementation of machine learning algorithm.
Introduction to artificial neural networks.
Formal neuron and perceptron.
Simple classification using a single-layer perceptron network.
Multi-layer perceptron network and feed-forward network functions.
Neural network learning based on back-propagation algorithms.
Handwritten character recognition using neural network algorithms.
Supplementary explanation towards deep neural networks.

Additional content
Recognition of handwritten characters written by the participants using the neural network models.

Kansainvälisyys

Course lecturers are Assoc. Prof. Dr. Akihiro Yamashita and Prof. Dr. Hiroyuki Aoki from National Institute of Technology.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Daily exercises assigned on the course are worth 50% and both a report and products (i.e.
program source code, sample dataset, experimental results, and so on) about handwritten
character recognition are worth 50%.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Daily exercises assigned on the course are worth 50% and both a report and products (i.e.
program source code, sample dataset, experimental results, and so on) about handwritten
character recognition are worth 50%.

Esitietovaatimukset

Basic mathematics, for example, linear algebra, vector and matrix operations, linear
combination, basic multivariate calculus, and so on. It is preferable to have a basic
programming skill in Python and to be able to use basic data structures and algorithms.

Tavoitteet

After Studies Student know how to write data structures and algorithms using to the benefit of Scala Programming language. Student can read and decode Scala programming code.

Sisältö

Data type, operators & variables
Methods and functions
Conditional statements
Collections
Loops
Classes and Objects
Regular expressions
Error handling
Databases
File handling

Aika ja paikka

Course is 100% online (self-study) course and course can be done in own pace. Study environment is Metropolia's Viope.

Oppimateriaalit

Online in Viope system.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (self-study) course and course can be done in own pace.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Depends on the student from the baseline.

Sisällön jaksotus

Up to Student her-/himself.

Lisätietoja opiskelijoille

ENROLLING
Open UAS and CampusOnline Student: Please fill in eform
Metropolia's Degree Student: https://vw4.viope.com/login?org=metropolia
- Register to system -> Click the link “Enroll on the course”
- Choose any course of (NonStop).
- Fill the others fields

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Pass/Fail After you have done 80 % of the programming exercises.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

When you have done 80% of tasks, please send email to viopesupport@metropolia.fi.

Esitietovaatimukset

To get most out of this course:

You should be familiar with the basics of programming
You should be familiar with the basics of OOP (Object Oriented Programming)
You should have basic knowledge of some programming language
You should have basic knowledge of SQL

Tavoitteet

A “smart” system can be defined as a system, which supports its user in an intuitive way. It normally consists of miniaturized devices with sensors, actors and a computing hardware, which acquires data, processes the data to analyse the current situation to finally make autonomous decisions in a predictive and adaptive manner, performing then the so called “smart” actions.

A Smart Environment is an environment, which supports the inhabitant in a smart way, so that the user does not notice the technology but just naturally uses it, making its life more comfortable. The smartness in the environment is provided by the interaction of many different smart devices and systems in the environment, which do not act autonomously but exchange data and provide an overall functionality.

Participants will learn the basic building blocks of Smart Environments. Starting with the definition of different use-cases in this field, the actual requirements for such systems will be discussed. Knowing and understanding the requirements for Smart Environments different existing technologies found in the field of: internet-of-things, sensor networks, ubiquitous computing, etc., will be introduced and assessed.

The final goal is that students will be enabled to develop, setup and configure an embedded Linux platform using a single-board computer (e.g. RaspberryPi, Beagle Bone Black, …) and different sensors and actors, to create a dedicated Smart Environment.

Sisältö

1. Definition of a Smart Environment with basic building blocks
2. Introduction of different existing technologies
3. Assessment of different technologies for Smart Environments
4. Setup of a simple Smart Environment using embedded Linux, single board computers, sensors and actors
5. Presentation of the Smart Environment created in the course.
?

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Attendance of the course and participation in the project work. The student understands the fundamentals of Smart Environments and can build a basic system.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Active attendance of the course and active participation in the project work. The student understands Smart Environments and can build useful system.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Active attendance of the course and very active participation in the project work. The student understands Smart Environments, can define the requirements of a new system and build a “smart” system.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Attendance of the course and participation in the project work.

Esitietovaatimukset

Basic understanding of at least one programming language and a genuine interest in new technologies and smart devices.

Intensive course with hands-on project work.

Tavoitteet

This course provides an introduction to software engineering methods and techniques and their application in building software products. The objectives are: to teach to model software system by simulating problems of real subject field in logic model; to use sophisticated design tools; to prepare documentation and to prototype software product. Specifically, highlights the following study aims and competencies:
- to increase knowledge about software engineering methods and practices,
- to use tools of full software engineering development lifecycle, from initial requirements specification, design and development,
- to increase teamwork and virtual collaboration skills,
- to acquire software engineering project development competencies.

Sisältö

Session 1 The software engineering process:
- The system development life cycle and methodologies
- Software project management CASE tools
Session 2 Requirements analysis and specification:
- Requirements gathering methods
- Functional and nonfunctional requirements
Session 3 Development of software concept using UML:
- System funcionality design
- System structure design
- Data flow design
Session 4 Development of software concept using UML:
- Development of Relational Data Model
- GUI design
Session 5 Prototyping and documentation of software concept

Kansainvälisyys

Course teacher is Dale Lukšaite from Kaunas University of Applied Sciences, Lithuania.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Daily exercises assigned on the course are worth 50% and both software project and prototype (i.e. software, app developed) about are worth 50%.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Daily exercises assigned on the course are worth 50% and both software project and prototype (i.e. software, app developed) about are worth 50%.

Esitietovaatimukset

Basics of object-oriented programming

Lisätiedot

A computer with the following software is necessary: MS Visio, MS Visual Studio.
Slides, exercise handouts and design examples will be provided during sessions.

Tavoitteet

Kurssin suorittamisen jälkeen opiskelija tietää miten tietoturvariskejä arvioidaan tuotantoympäristöissä, osaa kuvata IoT järjestelmien tietoturvavaatimuksia standardimallien avulla ja mallintaa IoT järjestelmien tietoturvan toimintaa.Opiskelija osaa myös käyttää tietoturvan ja riskienhalliennan viitekehyksiä tietoturvapoikkeamien torjumiseen sekä osaa kertoa kehittyvien teknologioiden vaikutuksista IoT:n tietoturvaan.

Sisältö

Johdanto IoT:n tietoturvaan
IoT järjestelmien perusteet
IoT-laitteiden haavoittuvuuksia
IoT-laitteiden tiedonsiirron haavoittuvuuksia
IoT-sovellusten haavoittuvuuksia
IoT-järjestelmien haavoittuvuuksien ja riskienhallinnan arviointia

Oppimateriaalit

Networking Academy kurssimateriaali

Opetusmenetelmät

Aktivoiva luento
Oppimistehtävät

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Oppimistehtävät

Esitietovaatimukset

IoT-laitteiden liitännät -kurssi tai vastaavat tiedot ja taidot IoT-järjestelmistä

Tavoitteet

IoT-laitteet ja langaton tiedonsiirto -opintojaksolla opitaan Internet-kytketyn IoT-laitteen suunnittelun perusteet. Opintojakso käsittää perusteet mikrokontrollerin ja sensoreiden valinnasta. Opintojaksolla opitaan käyttämään standardeja langallisia kommunikaatioprotokollia sensoreiden liittämiseen järjestelmään (I2C, USB, UART jne.). Tämän lisäksi käsitellään henkilökohtaisen verkon (PAN) (Zigbee, thread, Bluetooth) sekä vähävirtaisen laajaverkon protokollia (LoRa, WAN, 6LoWPAN).
Opintojaksolla opittuja asioita sovelletaan oman IoT laitteen suunnittelemiseen. Suunnitellut laitteet esitellä ryhmätyönä sekä loppuraportissa.

Sisältö

- Langalliset tiedonsiirtoprotokollat (I2C, USB, UART)
- Langattomat tiedosiirtoprotokollat (Zigbee, thread, Bluetooth)
- Laajaverkon protokollat (LoRa, 6LoWPAN)

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää proseduraalisen ohjelmoinnin periaatteet. Hän tuntee ANSI C -ohjelmointikielen ja tuntee ohjausrakenteet, tietotyypit ja tärkeimmät standardifunktiot. Hän hallitsee ohjelmistokehityksen perusteet ja osaa kehittää ohjelmia nykyaikaisessa ohjelmointiympäristössä.

Sisältö

- C-kielen perusteet
- sovelluksien kehittäminen C-kielellä
- ohjelmistokehittämisen periaatteet ja prosessit
- modulaarinen ohjelmointi
- algoritmit ja rakenteellinen tieto
- virheen jäljittäminen
- ohjelmiston kehitys ja testaaminen modernissa kehitysympäristössä

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Ohjelmoinnin perusteet, jollain modernilla ohjelmointikielellä, digitaalitekniikan perusteet: Boolen algebra ja lukujärjestelmät

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää proseduraalisen ohjelmoinnin periaatteet. Hän tuntee ANSI C -ohjelmointikielen ja tuntee ohjausrakenteet, tietotyypit ja tärkeimmät standardifunktiot. Hän hallitsee ohjelmistokehityksen perusteet ja osaa kehittää ohjelmia nykyaikaisessa ohjelmointiympäristössä.

Sisältö

- C-kielen perusteet
- sovelluksien kehittäminen C-kielellä
- ohjelmistokehittämisen periaatteet ja prosessit
- modulaarinen ohjelmointi
- algoritmit ja rakenteellinen tieto
- virheen jäljittäminen
- ohjelmiston kehitys ja testaaminen modernissa kehitysympäristössä

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Ohjelmoinnin perusteet, jollain modernilla ohjelmointikielellä, digitaalitekniikan perusteet: Boolen algebra ja lukujärjestelmät

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija hallitsee modulaarisen älykkään järjestelmän tai laitteen suunnittelun. Hän hallitsee elektroniikan perusteet riittävällä tasolla kyetäkseen suunnittelemaan, toteuttamaan ja ylläpitämään erilaisia sulautettuja järjestelmiä ja laitteita. Opintojaksolla tutustutaan sulautetun ohjelmiston ja elektroniikan rajapintoihin käytännön esimerkkien avulla.

Sisältö

- Sulautettujen järjestelmien elektroniikan perusteet
- Elektroniikan komponentit ja piiriteorian perusteet
- Modulaarisen järjestelmän suunnittelu
- Sulautetun ohjelmiston ja elektroniikan rajapinnat ja liittäminen

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniiikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Tavoitteet

Opintojaksolla opiskellaan olio-ohjelmoinnin perusteet C++-kielellä. Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää olio-ohjelmoinnin periaatteen ja miten olio-ohjelmointia voidaan hyödyntää tietojärjestelmien suunnittelussa. Opiskelija ymmärtää olioiden ja luokkien ominaisuudet ja niiden väliset yhteydet. Opiskelija ymmärtää tehokkaan muistinkäytön merkityksen ja hallitsee poikkeustilanteiden käsittelyn.

Sisältö

- Olio-ohjelmointi ja C++-kieli
- Luokat, oliot ja perintä
- C++:n standardiluokat
- Funktiomallit ja luokkamallit
- STL-kirjaston säiliöluokat, iteraattorit ja algoritmit
- Poikkeukset

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Tavoitteet

Opintojakson suorittamisen jälkeen opiskelija tietää miten tietoturvariskejä arvioidaan tuotantoympäristöissä, osaa kuvata IoT-järjestelmien tietoturvavaatimuksia standardimallien avulla ja mallintaa IoT-järjestelmien tietoturvan toimintaa. Opiskelija osaa myös käyttää tietoturvan ja riskienhalliennan viitekehyksiä tietoturvapoikkeamien torjumiseen sekä osaa kertoa kehittyvien teknologioiden vaikutuksista IoT:n tietoturvaan.

Sisältö

Johdanto IoT:n tietoturvaan
IoT-järjestelmien perusteet
IoT-laitteiden haavoittuvuuksia
IoT-laitteiden tiedonsiirron haavoittuvuuksia
IoT-sovellusten haavoittuvuuksia
IoT-järjestelmien haavoittuvuuksien ja riskienhallinnan arviointia

Oppimateriaalit

Networking Academyn kurssimateriaali
Luentokalvot

Opetusmenetelmät

Luennot
Oppimistehtävät

Kansainvälisyys

Cisco Academy

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Oppimistehtävät
Teoriakoe

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää mitkä tilanteet ja olosuhteet johtavat värähtely- ja aaltoliikkeisiin, osaa analysoida näitä tilanteita ja ratkaista niitä käyttäen tilanteeseen soveltuvaa matematiikkaa.

Sisältö

- Sekvenssit ja sarjat
- Fourier sarjat
- Taylorin sarjat
- Laplace muunnoksen perusteet
- Värähtely- ja aaltoliike

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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija tuntee aihepiirin keskeisimmät käsitteet ja teorian, ja osaa hyödyntää niitä yksinkertaisten ongelmien analysoinnissa.

Aika ja paikka

Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace. Study environments are Metropolia's Viope and Moodle.

Oppimateriaalit

Online in study environments Metropolia's Viope and Moodle.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (self-study) course which can be done in own pace.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Online.

Kansainvälisyys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Depends on the student's baseline.

Sisällön jaksotus

Up to student her-/himself.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Tavoitteet

Students learn how to design, build, test, and document a measurement system. The work is done in groups of 3-4 students.

Sisältö

Characterization of the system
-Preliminary design
-Design aspects
-Hardware design and implementation
-Software design and implementation
-Testing and evaluation of the system

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Student understands the challenges of international sensor development and can contribute to the project.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Student understands the challenges of international sensor development and can contribute to the project.

Students participates actively and is in responsible of development of a part of the project.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Student understands the challenges of international sensor development and can contribute to the project.

Students participates actively and is in responsible of development of a part of the project.

Student is capable of designing sensor systems in international working environment.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Successfull completition of the project according to given specifications.

Tavoitteet

Opiskelija ymmärtää kehittyneiden palomuurien ominaisuudet ja käyttötarkoitukset sekä osaa käytännössä konfiguroida laitteita siten että niistä saadaan paras hyöty.

Sisältö

Kehittyneiden palomuurien asennus ja konfigurointi.Kurssilla asennetaan ja konfiguroidaan Palo Alton palomuureja ja opitaan kuinka palomuureilla voidaan suojata yritysverkkoja. Kurssi toteutetaan yhteistyössä Palo Alton kanssa käyttäen apuna laboratorioharjoituksia ja materiaaleja heidän akatemiaohjelmastaan. Suurimman osan labaratoriotöisträ voi tehdä etänä käytäen apuna laboratoriomme netlabpro.metropolia.fi etäkäyttöympäristöä. Osassa laboratoriotöistä ja Case Studyista tarvitaan tietoverkkolaboratorion fyysisiä laitteita ja resursseja.

Kurssilla käsitellään muunmuassa seuraavia asioita:
Tietoturva alueet, Tietoturva- ja NAT-politiikat, Sovellusten ja sisällön tunnistus, haitallisten tiedostojen estäminen, SSL-liikenteen monitorointi, VPN-tekniikat, palomuurin hallinta ja raportointi, korkean käytettävyyden järjestelmät, palomuurien kehittyneiden ominaisuuksien käyttäminen.

Oppimateriaalit

Palo Alto akatemiaohjelman palomuurikurssien materiaalit, opettajan jakat powerpoint- ja pdf-dokumentit

Arviointiasteikko

0-5

Esitietovaatimukset

Perustiedot lähiverkoista , OSI-mallista ja TCP/IP protokollasta

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija tuntee nykyaikaisten yritysverkkojen toiminnan ja suunnitteluperusteet sekä pystyy suunnittelemaan ja toteuttamaan laajoja suuryrityksen tietoverkkoja. Opiskelija ymmärtää myös ohjelmisto-ohjattujen verkkojen ominaisuudet ja toimintaperiaatteet.

Sisältö

- kytkentäiset tekniikat
- monitasokytkentä
- virtuaalilähiverkot ja VLANien välinen vikasietoinen kytkentä
- kehittyneet verkonviritysprotokollat
- OSPF, EIGRP ja BGP reititysprotokolla yritysverkoissa
- langattomat lähiverkot yrityskäytössä
- palvelulaatu (QOS) ja multicast-reititys
- virtuaaliset yksityisverkot (VPN)
- vikasietoiset lähiverkot ja kytkentäisten verkkojen tietoturva

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Tietoverkkotekniikan perusteet

Tavoitteet

Opiskelija ymmärtää neuroverkkojen keskeisen matemaattisen koneiston.
Hän kykenee toteuttamaan koneoppimisprojekteja, jotka sisältävät ohjelmointia, datan käsittelyä, menetelmien valintaa, mallinnusta sekä tulosten arviointia ja tulkintaa.

Sisältö

Matriisi- ja differentiaalilaskenta, datan ohjelmallinen käsittely, datan ryvästys ja luokittelu, numeerinen ennustus, assosiaatioiden etsintä, tekstin- ja web-louhinnan menetelmät, suosittelujärjestelmät.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tietotekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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 vapaa-ajan, opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tietotekniiikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Algebran ja tilastomatematiikan perusteet, kohtalaiset ohjelmointitaidot, mittaustiedon käsittelytaidot.

Lisätiedot

Valinnainen opintojakso "Neuroverkot koneoppimissovelluksissa" tukee tätä kurssia. Suositellaan, että opiskelija osallistuu molemmille kursseille samanaikaisesti.

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa mallintaa ja kuvata ohjelmistojen rakenteita ja niihin liittyviä toiminnallisuuksia yleisesti käytössä olevilla kuvaus- ja mallintamismenetelmillä sekä -välineillä. Hän osaa mallintaa tiedon rakenteet ja riippuvuudet sekä suunnitella relaatiotietokannan datalähtöisesti.

Sisältö

- Ohjelmien rakenteiden mallintaminen ja kuvaaminen
- Ohjelmien toiminnallisuuden mallintaminen ja kuvaaminen
- Tiedon mallintaminen ja kuvaaminen (ER-malli)
- Tietokantarakenteen viimeistely ja normalisointi.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija osaa selittää mallinnuksen perustavoitteet ja käyttötarpeet. Osaa luokitella tärkeimmät kaaviotekniikat käyttötarkoituksen mukaan. Osaa selittää ja antaa esimerkin rakenteellisesta ja toiminnallisesta mallista sekä ER-mallista. Osaa käyttää CASE-työkalua yksittäisten kaavioiden tuottamiseksi.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija pystyy kuvailemaan erilaisten mallien käyttötarpeet ja -kohteet ohjelmiston elinkaaren eri vaiheissa. Osaa hyödyntää käyttötapauskaavioita ja tilannekuvauksia järjestelmän vaatimusten selvittämisessä. Pystyy kuvaamaan luokka-, sekvenssi- ja tila- ja ER-kaavioiden avulla yksittäisiä suunnitteluratkaisuja.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osaa valita sopivan mallinnustavan ongelmakentän ja tehtävän mukaan. Pystyy valitsemaan sopivat mallinnusmenetelmät erityyppisiin ongelmiin. Osaa hyödyntää mallintamista ja kuvaustekniikoita ohjelmistoprojektin kaikissa vaiheissa. Osaa laatia järjestelmästä kattavan joukon malleja, jotka kuvaavat järjestelmän toimintaa ja rakennetta eri abstraktiotasoilla ja eri näkökulmista.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija osaa selittää mallinnuksen perustavoitteet ja käyttötarpeet. Osaa luokitella tärkeimmät kaaviotekniikat käyttötarkoituksen mukaan. Osaa selittää ja antaa esimerkin rakenteellisesta, toiminnallisesta ja ER-mallista. Osaa käyttää CASE-työkalua yksittäisten kaavioiden tuottamiseksi.

Esitietovaatimukset

Oliosovellukset ja tietokannat

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää kyberturvallisuuden perusteet, roolit ja vastuut sekä käytössä olevat teknologiat, työväliseet, sääntelyn ja toimintamallit. Opiskelija osaa soveltaa oppimaansa tietoturvapoikkeamien seurantaan, havainnoimiseen, tutkimiseen, analysoimiseen ja tietoturvapoikkeamiin vastaamiseen.

Sisältö

Tietoverkkojen turvaamisen perusteet
Verkkohyökkäykset
Tietoverkkojen suojaaminen
Tietoturvan monitorointi
Tunkeutumistietojen analysointi
Poikkeamiin vastaaminen ja poikkeamien käsittely

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Tietoverkkojen ja käyttöjärjestelmien perusteet.

Tavoitteet

Kurssin suoritettuaan opiskelija ymmärtää kyberturvallisuudern perusteet, roolit ja vastuut sekä käytössä olevat teknologiat, työväliseet, sääntelyn ja toimintamallit. Opiskelija osaa soveltaa oppimaansa tietoturvapoikkeamien seurantaan, havainnoimiseen, tutkimiseen, analysoimiseen ja tietoturvapoikkeamiin vastaamiseen.

Sisältö

tietoverkkojen turvaamisen perusteet
verkkohyökkäykset
tietoverkkojen suojaaminen
tietoturvan monitorointi
tunkeutumistietojen analysointi
poikkeamiin vastaaminen ja poikkeamien käsittely

Aika ja paikka

Etäopetus iltaisin

Oppimateriaalit

Cisco Academyn kurssimateriaali

Opetusmenetelmät

Aktvoiva luento
Laboratorioharjoitukset
Harjoitustyöt

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Voimassa oleva CyberOps sertifikaatti ja käytännön koe

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Teoriakoe
Käytännön koe
Oppimistehtävät

Esitietovaatimukset

Tietoverkkojen ja käyttöjärjestelmien perusteet.

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa kytkinverkkojen ja reitityksen perusteet pienissä yritysverkoissa. Opiskelija tuntee langattomien verkkojen toiminnan ja tietoturvan perusteet. Opiskelija osaa konfiguroida kytkimiä ja reitittimiä sekä tunnistaa ja korjata tietoverkkojen ongelmia. Opiskelija osaa tunnistaa ja torjua lähiverkkojen tietoturvauhkia. Opiskelija ymmärtää kytkinverkkojen ja reitityksen käsitteitä ja osaa suunnitella ja rakentaa luotettavia lähiverkkoja.

Sisältö

laitteiden peruskonfiguraatiot
kytkennän perusteet
virtuaaliverkot
IP-reititys
STP
EtherChannel
DHCP
SLAAC ja FHRP
tietoturvan perusteet
kytkimen suojaaminen
WLAN

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Lähiverkot tai vastaavat perustiedot lähiverkkotekniikasta

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa kytkinverkkojen ja reitityksen perusteet pienissä yritysverkoissa. Opiskelija tuntee langattomien verkkojen toiminnan ja tietoturvan perusteet. Opiskelija osaa konfiguroida kytkimiä ja reitittimiä sekä tunnistaa ja korjata tietoverkkojen ongelmia. Opiskelija osaa tunnistaa ja torjua lähiverkkojen tietoturvauhkia. Opiskelija ymmärtää kytkinverkkojen ja reitityksen käsitteitä ja osaa suunnitella ja rakentaa luotettavia lähiverkkoja.

Sisältö

laitteiden peruskonfiguraatiot
kytkennän perusteet
virtuaaliverkot
IP-reititys
STP
EtherChannel
DHCP
SLAAC ja FHRP
tietoturvan perusteet
kytkimen suojaaminen
WLAN

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (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.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

Lähiverkot tai vastaavat perustiedot lähiverkkotekniikasta