Opinto-opas

Tavoitteet

Opiskelija tunnistaa ongelmia, joihin voidaan vastata tietoa louhimalla ja liiketoimintaan vaikuttavien tekijöiden riippuvuuksia ja osaa hyödyntää niitä yrityksen päätöksenteossa. Opiskelija pystyy osallistumaan ja edistämään kehityshankkeita oman liiketoiminta-alueensa asiantuntijana.

Sisältö

• tiedonlouhinta käytännössä eli data-algoritmit ongelmanratkaisussa (Alteryx Designer tai vastaava data-tiede työkalu)
• diagnostinen ja ennustava analytiikka erilaisissa käytännön ongelmanratkaisutilanteissa
• ongelmanratkaisumenetelmät kuten luokittelu, regressioanalyysi ja ennusteet, klusterointi, poikkeama-analyysi, aikasarjat ja ostoskorianalyysi

Aika ja paikka

Lähipäivät Tampere, Myllypuro ja Tikkurila sekä online-tilaisuudet erillisen aikataulun mukaan.

Oppimateriaalit

E-kirjat, artikkelit ja lähteet julkaistaan kurssin alussa, Moodlessa. Seuraathan Moodlea kurssin aikana: dokumentteja, slaideja ja tehtäviä lisätään sinne.

Opetusmenetelmät

Lähipäivät, etäluennot sekä itsenäinen opiskelu ja ryhmätyöt.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Lähipäivillä ulkopuolisia vierailijaluennoitsijoita.

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Ei tenttejä vaan arviodaan yksilö- ja ryhmätehtävien perusteella, noudatahan tehtävien deadlineja tarkasti heti kurssin alusta alkaen.

Kansainvälisyys

Opiskelijat ovat suomalaisia talouden osaajia.

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

On mahdollista suorittaa itsenäisesti tai ryhmätehtävinä.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Vaatii itsenäistä ajankäyttöä, ryhmäytymistä, aiheeseen tutustumista ja valmistautumista. Tasainen työpanos, ei kumuloidu kurssin loppuun.

Sisällön jaksotus

Aloitetaan perusasioista edetään vaativampiin osaamisen ja ammattitaidon mukaan.

Lisätietoja opiskelijoille

Tämä on Jotpa-rahoitteinen kokonaisuus, johon ilmottaudutaan erikseen: www.metropolia.fi/digiesgo

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 liiketalouden 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 liiketalouden 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

Pohjautuu 100% itsenäisesti toteutettavista case-tehtävistä ja aktiivisesta osallistumisesta.

Tavoitteet

Opiskelija tunnistaa ongelmia, joihin voidaan vastata tietoa louhimalla ja liiketoimintaan vaikuttavien tekijöiden riippuvuuksia ja osaa hyödyntää niitä yrityksen päätöksenteossa. Opiskelija pystyy osallistumaan ja edistämään kehityshankkeita oman liiketoiminta-alueensa asiantuntijana.

Sisältö

• tiedonlouhinta käytännössä eli data-algoritmit ongelmanratkaisussa (Alteryx Designer tai vastaava data-tiede työkalu)
• diagnostinen ja ennustava analytiikka erilaisissa käytännön ongelmanratkaisutilanteissa
• ongelmanratkaisumenetelmät kuten luokittelu, regressioanalyysi ja ennusteet, klusterointi, poikkeama-analyysi, aikasarjat ja ostoskorianalyysi

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 liiketalouden 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 liiketalouden 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.