•   Data analysis and visualization AT00BY42-3003 05.09.2022-04.11.2022  10 credits  (07TVT20K, ...) +-
    Name of lecturer(s)

    Minna Asplund

    Learning material and recommended literature

    Oppimateriaali löytyy Moodlesta. Lisäksi opiskelija etsii itsenäisesti sekä kirjallisuuslähteitä että internetin kautta löydettävissä olevia luotettavia lähteitä. (not translated)

    Implementation and methods of teaching

    Opetusmenetelmänä on luennot, sekä esimerkkeihin perustuvia soveltavia harjoituksia. Toimintaympäristönä toimii verkko-oppimisalusta Moodle ja Zoom. Toteutetaan etäopetuksena. (not translated)

    Assessment methods and criteria

    Arvioinnin perusteena käytetään opintojaksolla tehtäväksi annettujen tehtävien suorittamisen tasoa ja tenttiä. (not translated)

    Language of instruction

    Finnish

    Timing

    05.09.2022 - 04.11.2022

    Enrollment date

    01.07.2022 - 01.09.2022

    Enrolment in Peppi http://peppi.lab.fi. If you need assistance, please contact the student office.

    Group(s)
    • 07TVT20K
    • TLTITVT20SV
    Seats

    10 - 40

    Unit, in charge

    Faculty of Technology (LAB)

    Small group(s)
    • Verkkoluento 1 (Size: 0.
    Teacher(s)

    Minna Asplund, Erjaleena Koljonen, Henri Koukka

    Additional information for students: previous knowledge etc.

    Toteutus on tarkoitettu ensisijaisesti tieto- ja viestintätekniikan koulutusohjelman opiskelijoille.

    Edeltävä osaaminen:
    - Lukion lyhyttä matematiikkaa vastaava osaaminen.
    - Ohjelmoinnin perusteet tai vastaava osaaminen. (not translated)

    Degree Programme(s)

    Bachelor's Degree Programme in Information Technology

    Unit location

    E-campus, Lahti

    Virtual proportion

    10 credits

    Assessment methods

    1-5

    Dates for exams and retakes

    Uusintatentti ja vaadittavat tehtävät (not translated)

    Timing and attendance

    Läsnäolo on suotavaa. Opintojaksolla on 10-12 tuntia viikossa. (not translated)

    Learning environment

    Kurssin informointi- ja järjestely-ympäristönä käytetään virtuaalista Moodle verkko-oppimisalustaa. (not translated)

    Students use of time and workload

    Yhteisiä tunteja on 96. Kokonaisajankäyttö opiskelijalle on mitoitettu keskimäärin 270 tunniksi. (not translated)

    Contents

    Kurssi pitää sisällään - todennäköisyyslaskennan perusteet - datan tutkimista tilastollisten tunnuslukujen avulla - estimoinnin perusteet ja tilastolliset testit - regressioanalyysi ja aikasarjat - R analytiikan käyttö - datan esittämisen teoriaa - datan visualisointi web-ympäristössä - datan visualisointi Power BI:llä (not translated)

    Assessment criteria
    Failed (0)

    Opiskelija ei ole saavuttanut opintojakson osaamistavoitteita. (not translated)

    Assessment criteria - level 1

    Opiskelija osaa käyttää hyväkseen saatavilla olevia tietolähteitä sekä tehdä itsenäisiä ratkaisuja jossain määrin. Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina läpipääsyn tasolla. (not translated)

    Assessment criteria - level 3

    Opiskelija osaa käyttää itsenäisesti hyväkseen ja soveltaa käytettävissä olevia tietolähteitä. Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina siten, että ne ovat tehtäväksiannon mukaisesti oikein ja hyväksytysti suoritettuina. (not translated)

    Assessment criteria - level 5

    Opiskelija osaa käyttää hyväkseen, kriittisesti arvioida ja soveltaa käytettävissä olevia tietolähteitä. Opiskelijalta vaaditaan aktiivista osallistumista keskusteluun, hän on positiivinen keskutelukumppani sekä edistää keskustelua olennaiseen suuntaan ja perustelee mielipiteensä. Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina siten, että ne ylittävät annetun tehtäväksiannon tavoitteet. (not translated)