Datan käsittelyn kehittyneet menetelmätLaajuus (5 op)
Tunnus: TT00CC57
Laajuus
5 op
Osaamistavoitteet
Kurssin tavoitteena on tutustua datan käsittelyn kehittyneisiin menetelmiin, käyttäen python-kirjastoja NumPy, Pandas, ja Matplotlib. Kurssilla käydään läpi datan ominaisuuksien (characteristic) laskemista, data-jakaumia, datana visualisointia ja säännöllisten lausekkeiden (regular expression, regex) käyttöä. Kurssilla tutustutaan myös datan klusterointiin.
Näitä menetelmiä käyttäen kurssilla luodaan datankäsittelyketju (pipeline), jolla tehdään datasta ominaisuussuunnittelua (feature engineering).
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 5 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 92%.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 1 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 50%.
Ilmoittautumisaika
02.12.2024 - 31.12.2024
Ajoitus
01.01.2025 - 31.07.2025
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTM24SAITTM24SAI
Tavoitteet
Kurssin tavoitteena on tutustua datan käsittelyn kehittyneisiin menetelmiin, käyttäen python-kirjastoja NumPy, Pandas, ja Matplotlib. Kurssilla käydään läpi datan ominaisuuksien (characteristic) laskemista, data-jakaumia, datana visualisointia ja säännöllisten lausekkeiden (regular expression, regex) käyttöä. Kurssilla tutustutaan myös datan klusterointiin.
Näitä menetelmiä käyttäen kurssilla luodaan datankäsittelyketju (pipeline), jolla tehdään datasta ominaisuussuunnittelua (feature engineering).
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 1 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 50%.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 5 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 92%.
Esitietovaatimukset
Python-ohjelmointi, Nykyaikainen ohjelmistokehitys, Algebra
Ilmoittautumisaika
02.12.2024 - 31.12.2024
Ajoitus
01.01.2025 - 31.07.2025
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTV23SRAATTV23SRAA
Tavoitteet
Kurssin tavoitteena on tutustua datan käsittelyn kehittyneisiin menetelmiin, käyttäen python-kirjastoja NumPy, Pandas, ja Matplotlib. Kurssilla käydään läpi datan ominaisuuksien (characteristic) laskemista, data-jakaumia, datana visualisointia ja säännöllisten lausekkeiden (regular expression, regex) käyttöä. Kurssilla tutustutaan myös datan klusterointiin.
Näitä menetelmiä käyttäen kurssilla luodaan datankäsittelyketju (pipeline), jolla tehdään datasta ominaisuussuunnittelua (feature engineering).
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 1 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 50%.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 5 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 92%.
Esitietovaatimukset
Python-ohjelmointi, Nykyaikainen ohjelmistokehitys, Algebra
Ilmoittautumisaika
01.12.2023 - 31.01.2024
Ajoitus
01.01.2024 - 08.04.2024
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTM23SAITTM23SAI
Tavoitteet
Kurssin tavoitteena on tutustua datan käsittelyn kehittyneisiin menetelmiin, käyttäen python-kirjastoja NumPy, Pandas, ja Matplotlib. Kurssilla käydään läpi datan ominaisuuksien (characteristic) laskemista, data-jakaumia, datana visualisointia ja säännöllisten lausekkeiden (regular expression, regex) käyttöä. Kurssilla tutustutaan myös datan klusterointiin.
Näitä menetelmiä käyttäen kurssilla luodaan datankäsittelyketju (pipeline), jolla tehdään datasta ominaisuussuunnittelua (feature engineering).
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 1 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 50%.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 5 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 92%.
Esitietovaatimukset
Python-ohjelmointi, Nykyaikainen ohjelmistokehitys, Algebra
Ilmoittautumisaika
02.12.2022 - 31.01.2023
Ajoitus
01.01.2023 - 01.05.2023
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTV22SAITTV22SAI
Tavoitteet
Kurssin tavoitteena on tutustua datan käsittelyn kehittyneisiin menetelmiin, käyttäen python-kirjastoja NumPy, Pandas, ja Matplotlib. Kurssilla käydään läpi datan ominaisuuksien (characteristic) laskemista, data-jakaumia, datana visualisointia ja säännöllisten lausekkeiden (regular expression, regex) käyttöä. Kurssilla tutustutaan myös datan klusterointiin.
Näitä menetelmiä käyttäen kurssilla luodaan datankäsittelyketju (pipeline), jolla tehdään datasta ominaisuussuunnittelua (feature engineering).
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 1 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 50%.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 5 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 92%.
Esitietovaatimukset
Python-ohjelmointi, Nykyaikainen ohjelmistokehitys, Algebra
Ilmoittautumisaika
02.12.2022 - 31.01.2023
Ajoitus
01.01.2023 - 12.04.2023
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTM22SAITTM22SAI
Tavoitteet
Kurssin tavoitteena on tutustua datan käsittelyn kehittyneisiin menetelmiin, käyttäen python-kirjastoja NumPy, Pandas, ja Matplotlib. Kurssilla käydään läpi datan ominaisuuksien (characteristic) laskemista, data-jakaumia, datana visualisointia ja säännöllisten lausekkeiden (regular expression, regex) käyttöä. Kurssilla tutustutaan myös datan klusterointiin.
Näitä menetelmiä käyttäen kurssilla luodaan datankäsittelyketju (pipeline), jolla tehdään datasta ominaisuussuunnittelua (feature engineering).
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 1 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 50%.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Kurssi muodostuu useista harjoitustehtävistä. Arvosanaan 5 kurssin harjoituspisteistä täytyy kertyä vähintään 92%.
Esitietovaatimukset
Python-ohjelmointi, Nykyaikainen ohjelmistokehitys, Algebra