Opinto-opas

Tavoitteet

Tunnet datan suodatuksen käsitteen ja perusmenetelmät sekä osaat toteuttaa mm. mediaani- ja keskiarvosuodatuksen, hypoteesin testauksen ja lineaarisen regression. Tunnet mittausdatan tallennusmuodot ja osaat muokata aineistoa tarkoituksenmukaiseen muotoon. Pystyt seuraamaan tilastollista muutosta ohjauskortin avulla. Osaat esittää analysoimasi datan tulokset sekä tekemään johtopäätöksiä analyysin tuloksista. Opit visualisoimaan ja esittämään analysoidun datan keskeiset tulokset tilanteeseen ja kohderyhmään sopivalla tavalla. Perehdyt tietotarpeen määrittelyyn, tiedolla johtamisen käsitteisiin ja tiedolla johtamiseen osana organisaatiota.

Sisältö

- Kerätyn datan määrä ja laatu
- Datan tallennusmuodot
- Datan suodatus
- Datan analysointi osana koko tiedonkäsittelyprosessia
- Datan muokkaaminen
- Hypoteesin testaus
- Ohjauskortti
- Lineaarinen regressio
- Datan visualisointi ja esittäminen
- Analysoidun tuloksen esittäminen
- Tietotarpeen määrittely
- Tiedolla johtamisen käsitteet
- Tiedolla johtaminen osana organisaatiota

Aika ja paikka

Lähiopetuksena Wärtsilä-kampuksella.

Opetusmenetelmät

Opintojaksolla perehdytään ympäristötiedon analysointiin (datan suodatus, hypoteesin testaus, lineaarinen regressio jne.). Aineistoa muokataan ja visualisoidaan tarkoituksenmukaiseen muotoon minitab-ohjelmistolla ja power-bi-ohjelmistolla. Opintojaksolla opit seuraamaan tilastollista muutosta ohjauskortin avulla. Opit visualisoimaan ja esittämään analysoidun datan keskeiset tulokset tilanteeseen ja kohderyhmään sopivalla tavalla. Perehdyt tietotarpeen määrittelyyn, tiedolla johtamisen käsitteisiin ja tiedolla johtamiseen osana organisaatiota.

Datan analysointi (Jani Kangas).
Datan visualisointi, tiedolla johtaminen (Tiina Soininen).

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Opintojakson laajuus on 5 op, joka vastaa keskimäärin 135 tunnin kuormitusta opiskelijalle.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Arviointiperusteet esitellään opintojakson alkaessa.