Opinto-opas

Tavoitteet

Opiskelija
- tuntee tietovarastojen perusteet ja toteutustekniikoita, Big Datan perusteet ja erityispiirteet ETL-prosesissa
- tuntee ja osaa soveltaa tietovarastojen toteutustapoja: on-premise, Iaas ja hybridi
- osaa toteuttaa ETL- prosessin
- tuntee data-analytiikan ja datan louhinnan perusteet sekä osaa soveltaa tiedon louhinnan algoritmeja (esim. luokittelut, analyysit ja ennusteet: clustering, decision tree, linear/logical regression, neural networks) analyysien ja ennusteiden toteuttamisessa
- tuntee ja osaa soveltaa liiketoimintatietojen (BI) hallinnan ja visualisoinnin työkaluja
- tuntee tekoälyn avustaman älykkkään automaation merkityksen datan hallinnassa ja analysoinnissa

Sisältö

Tietovarastojen perusteet ja toteutustekniikoita, ETL- prosessi. Big Datan perusteet ja erityispiirteet ETL-prosessissa. Tietovarastojen toteutustapoja: on-premise, Iaas ja hybridi. Data-analytiikka, datan louhinta (luokittelut, analyysit ja ennusteet: clustering, decision tree, linear/logical regression, neural networks). Liiketoimintatietojen (BI) hallinta, visualisointi, työkaluja. Tekoälyn avustama älykäs automaatio datan hallinnassa ja analysoinnissa.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Luennot ja ohjatut harjoitukset, itsenäinen harjoitustyö, itsearvio ja palaute.

Arviointiasteikko

H-5