Datan käsittelyn kehittyneet menetelmätLaajuus (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%.