Siirry suoraan sisältöön

Datan käsittely ja koneoppiminen (5 op)

Toteutuksen tunnus: TX00EY32-3003

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
05.05.2025 - 17.08.2025
Ilmoittautuminen toteutukselle on käynnissä.
Ilmoittaudu toteutukselle OMAssa
Ajoitus
18.08.2025 - 19.10.2025
Toteutus ei ole vielä alkanut.
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
ICT ja tuotantotalous
Toimipiste
Myllypurontie 1
Opetuskielet
suomi
Paikat
0 - 35
Koulutus
Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelma
Opettajat
Juha Kopu
Vesa Ollikainen
Ryhmät
TVT23-O
Ohjelmistotuotanto
Opintojakso
TX00EY32

Toteutuksella on 16 opetustapahtumaa joiden yhteenlaskettu kesto on 48 t 0 min.

Aika Aihe Tila
Ti 19.08.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 22.08.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 26.08.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 29.08.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 02.09.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 05.09.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 09.09.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 12.09.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 16.09.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 19.09.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 23.09.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 26.09.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 30.09.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 03.10.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Ti 07.10.2025 klo 09:00 - 12:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Pe 10.10.2025 klo 13:00 - 16:00
(3 t 0 min)
Datan käsittely ja koneoppiminen TX00EY32-3003
MPA5023 Oppimistila
Muutokset varauksiin voivat olla mahdollisia.

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelijalla on näkemys datan käsittelyn, mallinnuksen ja erityisesti koneoppimisen mahdollisuuksista. Osallistujat ovat tutustuneet käytännössä datan tallentamiseen, hakuun ja käsittelyyn sekä koneoppimisen menetelmiin ja työkaluihin.

Sisältö

- Suuret datamäärät tieto-ja viestintätekniikan liiketoiminnassa: sovellettavuus, mallit, mahdollisuudet ja prosessit, lainsäädännölliset ja eettiset rajoitteet.
- Tiedon hankinta ja esikäsittely.
- Tiedonhallintaratkaisut.
- Koneoppimisen menetelmät (luokittelu, assosiaatioanalyysi, klusterointi, numeeristen arvojen ennustaminen) sekä niiden käyttömahdollisuudet ja soveltaminen.
- Koneoppimisohjelmistot.
- Tulosten validointi ja visualisointi.
- Koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet tyydyttävästi. Hän tunnistaa ja osaa nimetä opintojaksolla käsiteltyjä käsitteitä, menetelmiä ja työkaluja. Hän on suorittanut opintojaksolla annetut tehtävät minimivaatimuksin.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet hyvin. Hän tunnistaa, osaa nimetä ja pystyy käyttämään opintojaksolla käsiteltyjä käsitteitä, menetelmiä ja työkaluja. Hän on suorittanut opintojaksolla annetut tehtävät hyvin.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet erinomaisesti. Hän tunnistaa, osaa nimetä, pystyy käyttämään ja soveltamaan opintojaksolla käsiteltyjä käsitteitä, menetelmiä ja työkaluja monipuolisesti. Hän on suorittanut opintojaksolla annetut tehtävät erinomaisesti ja on pystynyt tuomaan ratkaisuihin merkittävästi omaa panostaan.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet tyydyttävästi. Hän tunnistaa ja osaa nimetä opintojaksolla käsiteltyjä menetelmiä ja työkaluja. Hän on suorittanut opintojaksolla annetut tehtävät minimivaatimuksin.

Siirry alkuun