Siirry suoraan sisältöön

Big data -analytiikka ja liiketoimintaLaajuus (5 op)

Tunnus: TT00CC74

Laajuus

5 op

Osaamistavoitteet

Kurssin tavoitteena on antaa opiskelijoille perustiedot ja -taidot big data -analytiikan merkityksestä ja soveltamisesta liiketoiminnassa. Opiskelijat ymmärtävät big data -analytiikan roolin päätöksenteossa ja liiketoiminnan kehittämisessä eri toimialoilla. Lisäksi tavoitteena on tutustuttaa opiskelijat big data -analytiikkaan liittyviin käytännön sovelluksiin ja yrityscaseihin eri toimialoilta joko vierailevien luennoitsijoiden tai roundtable-webinaarien pohjalta.

Sisältö

Big data -analytiikka liittyy organisaatioiden käyttämiin strategioihin suurten tietomäärien keräämiseksi, järjestämiseksi ja analysoimiseksi arvokkaiden liiketoimintaan liittyvien oivallusten löytämiseksi, jotka muuten eivät olisi mahdollisia perinteisten järjestelmien avulla.

Kurssilla käsitellään seuraavia teemoja:

- Big data -analytiikan perusteet ja käsitteet
- Big data -analytiikan rooli liiketoiminnassa
- Big data -analytiikan soveltaminen eri toimialoilla
- Eettiset ja juridiset näkökulmat
- Tulevaisuuden suuntaukset ja mahdollisuudet

Oppimateriaalit

Oppimateriaalit koostuvat kurssilla jaetuista luentomateriaaleista, mahdollisista lisämateriaaleista sekä verkosta löytyvistä resursseista. Kurssin alussa jaetaan tarkempi lista suositelluista oppimateriaaleista ja lähteistä.

Kurssin kirjallisuus koostuu pääasiassa artikkeleista, raporteista ja verkkomateriaaleista, jotka liittyvät kurssin teemoihin. Kurssin alussa ja sen edetessä jaetaan tarkempi lista kurssikirjallisuudesta.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija todistaa vahvaa näyttöä taidoista ja niiden kehittymisestä oppimispäiväkirjassaan. Päiväkirja on virheetöntä asiatyyliä ja sisälllöltään argumentoiva sekä oivaltava. Oppimispäiväkirjaan on todistettavasti lisätty viikoittain merkintä, jonka sisällön laajuus ja taso vastaa työmäärältään kurssin ajankäytön mukaista työtä. Lähdeaineisto on kriittisesti arvioitu ja punnittu.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija reflektoi tai analysoi taitojensa kehittymistä oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on huoliteltua ja selkeää tai sujuvaa ja lähes virheetöntä asiatyyliä. Työtä on tehty välillä joko toinen viikko tai useimpina viikkoina. Lähdeaineiston käyttö on systemaattista, lukijalle selkeää ja lähdeaineisto on monipuolista sekä tarkoituksenmukaista.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija listaa tai soveltaa perustaitoja oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on jäsentymätöntä tai tyylillisesti epätasaista. Oppimispäiväkirjaa ei ole päivitetty asianmukaisesti viikoittain vaan merkittävin osa työstä on tehty viikossa. Lähdeluettelo on laadittu, mutta runkotekstin ja lähteiden yhteys on vähäinen tai olematon.

fi
Ilmoittautumisaika

02.07.2025 - 31.07.2025

Ajoitus

01.08.2025 - 31.12.2025

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Teknologia

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
  • Jani Sourander
Ryhmät
  • TTM23SAI
    TTM23SAI

Tavoitteet

Kurssin tavoitteena on antaa opiskelijoille perustiedot ja -taidot big data -analytiikan merkityksestä ja soveltamisesta liiketoiminnassa. Opiskelijat ymmärtävät big data -analytiikan roolin päätöksenteossa ja liiketoiminnan kehittämisessä eri toimialoilla. Lisäksi tavoitteena on tutustuttaa opiskelijat big data -analytiikkaan liittyviin käytännön sovelluksiin ja yrityscaseihin eri toimialoilta joko vierailevien luennoitsijoiden tai roundtable-webinaarien pohjalta.

Sisältö

Big data -analytiikka liittyy organisaatioiden käyttämiin strategioihin suurten tietomäärien keräämiseksi, järjestämiseksi ja analysoimiseksi arvokkaiden liiketoimintaan liittyvien oivallusten löytämiseksi, jotka muuten eivät olisi mahdollisia perinteisten järjestelmien avulla.

Kurssilla käsitellään seuraavia teemoja:

- Big data -analytiikan perusteet ja käsitteet
- Big data -analytiikan rooli liiketoiminnassa
- Big data -analytiikan soveltaminen eri toimialoilla
- Eettiset ja juridiset näkökulmat
- Tulevaisuuden suuntaukset ja mahdollisuudet

Arviointiasteikko

0 - 5

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija listaa tai soveltaa perustaitoja oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on jäsentymätöntä tai tyylillisesti epätasaista. Oppimispäiväkirjaa ei ole päivitetty asianmukaisesti viikoittain vaan merkittävin osa työstä on tehty viikossa. Lähdeluettelo on laadittu, mutta runkotekstin ja lähteiden yhteys on vähäinen tai olematon.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija reflektoi tai analysoi taitojensa kehittymistä oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on huoliteltua ja selkeää tai sujuvaa ja lähes virheetöntä asiatyyliä. Työtä on tehty välillä joko toinen viikko tai useimpina viikkoina. Lähdeaineiston käyttö on systemaattista, lukijalle selkeää ja lähdeaineisto on monipuolista sekä tarkoituksenmukaista.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija todistaa vahvaa näyttöä taidoista ja niiden kehittymisestä oppimispäiväkirjassaan. Päiväkirja on virheetöntä asiatyyliä ja sisälllöltään argumentoiva sekä oivaltava. Oppimispäiväkirjaan on todistettavasti lisätty viikoittain merkintä, jonka sisällön laajuus ja taso vastaa työmäärältään kurssin ajankäytön mukaista työtä. Lähdeaineisto on kriittisesti arvioitu ja punnittu.

Esitietovaatimukset

Kurssilla ei vaadita aiempaa osaamista. Liiketoimintaosaaminen ja tietovarastojen ymmärrys on kuitenkin hyödyksi.

fi
Ilmoittautumisaika

19.08.2024 - 22.09.2024

Ajoitus

01.08.2024 - 31.12.2024

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Teknologia

Opetuskielet
  • Suomi
Opettaja
  • Jani Sourander
Ryhmät
  • TTM22SAI
    TTM22SAI

Tavoitteet

Kurssin tavoitteena on antaa opiskelijoille perustiedot ja -taidot big data -analytiikan merkityksestä ja soveltamisesta liiketoiminnassa. Opiskelijat ymmärtävät big data -analytiikan roolin päätöksenteossa ja liiketoiminnan kehittämisessä eri toimialoilla. Lisäksi tavoitteena on tutustuttaa opiskelijat big data -analytiikkaan liittyviin käytännön sovelluksiin ja yrityscaseihin eri toimialoilta joko vierailevien luennoitsijoiden tai roundtable-webinaarien pohjalta.

Sisältö

Big data -analytiikka liittyy organisaatioiden käyttämiin strategioihin suurten tietomäärien keräämiseksi, järjestämiseksi ja analysoimiseksi arvokkaiden liiketoimintaan liittyvien oivallusten löytämiseksi, jotka muuten eivät olisi mahdollisia perinteisten järjestelmien avulla.

Kurssilla käsitellään seuraavia teemoja:

- Big data -analytiikan perusteet ja käsitteet
- Big data -analytiikan rooli liiketoiminnassa
- Big data -analytiikan soveltaminen eri toimialoilla
- Eettiset ja juridiset näkökulmat
- Tulevaisuuden suuntaukset ja mahdollisuudet

Oppimateriaalit

Linkit oppimateriaaliin, mahdollisiin luentojen tallenteisiin sekä lukuvinkit löytyvät Reppu-alustan "Aloita tästä"-osiosta. Kurssin kannalta tärkein teos löytyy Alma Talent bisneskirjastosta. Tämä teos on: Listenmaa, J. *Laita tieto töihin: tiedolla johtamisen käsikirja* [e-kirja]. Helsinki: Alma Talent. 2023.

Opetusmenetelmät

Oppimispäiväkirja, luennot, vierailijaluennot (tai niiden tallenteet). Yhteisten luentojen tallennekäytäntö sovitaan kurssin alussa yhteisesti. Oppimispäiväkirja on laadittava Oppimispäiväkirja 101 -ohjeen mukaisesti käyttäen. Ohje sijaitsee osoitteesta: https://sourander.github.io/oat/

Kurssi on jaettu viikoittain kuuteen eri teemaan. Opiskelijat kirjoittavat teemojen aiheesta oppimispäiväkirjamerkinnän, noin 500-1000 sanaa, jonka avulla osoittavat osaamisensa. Useimmilla viikoilla on ulkopuolinen yritysvieras: luennot ovat monimuotoryhmän kalenterin mukaisesti (maanantai-)iltaisin. Vierailijaluennot taltioidaan, jotta opiskelijoilla on niihin pääsy, vaikka olisi estynyt tulemaan kyseiseen ajankohtaan paikalle.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Luennoille osallitumisen tai niiden tallenteiden katsomisen lisäksi opiskelijan oletetaan käyttävän viikoittain kurssin laajuutta vastaava määrä tunteja tehtävien tekemiseen, itsensä kehittämiseen ja tämän prosessin dokumentointiin oppimispäiväkirjamuodossa.

Arviointiasteikko

0 - 5

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija listaa tai soveltaa perustaitoja oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on jäsentymätöntä tai tyylillisesti epätasaista. Oppimispäiväkirjaa ei ole päivitetty asianmukaisesti viikoittain vaan merkittävin osa työstä on tehty viikossa. Lähdeluettelo on laadittu, mutta runkotekstin ja lähteiden yhteys on vähäinen tai olematon.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija reflektoi tai analysoi taitojensa kehittymistä oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on huoliteltua ja selkeää tai sujuvaa ja lähes virheetöntä asiatyyliä. Työtä on tehty välillä joko toinen viikko tai useimpina viikkoina. Lähdeaineiston käyttö on systemaattista, lukijalle selkeää ja lähdeaineisto on monipuolista sekä tarkoituksenmukaista.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija todistaa vahvaa näyttöä taidoista ja niiden kehittymisestä oppimispäiväkirjassaan. Päiväkirja on virheetöntä asiatyyliä ja sisälllöltään argumentoiva sekä oivaltava. Oppimispäiväkirjaan on todistettavasti lisätty viikoittain merkintä, jonka sisällön laajuus ja taso vastaa työmäärältään kurssin ajankäytön mukaista työtä. Lähdeaineisto on kriittisesti arvioitu ja punnittu.

Toteutuksen arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija todistaa vahvaa näyttöä taidoista ja niiden kehittymisestä oppimispäiväkirjassaan. Päiväkirja on virheetöntä asiatyyliä ja sisälllöltään argumentoiva sekä oivaltava. Oppimispäiväkirjaan on todistettavasti lisätty viikoittain merkintä, jonka sisällön laajuus ja taso vastaa työmäärältään kurssin ajankäytön mukaista työtä. Lähdeaineisto on kriittisesti arvioitu ja punnittu.

Toteutuksen arviointikriteerit, hyvä (3-4)

Opiskelija reflektoi tai analysoi taitojensa kehittymistä oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on huoliteltua ja selkeää tai sujuvaa ja lähes virheetöntä asiatyyliä. Työtä on tehty välillä joko toinen viikko tai useimpina viikkoina. Lähdeaineiston käyttö on systemaattista, lukijalle selkeää ja lähdeaineisto on monipuolista sekä tarkoituksenmukaista.

Toteutuksen arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

Opiskelija listaa tai soveltaa perustaitoja oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on jäsentymätöntä tai tyylillisesti epätasaista. Oppimispäiväkirjaa ei ole päivitetty asianmukaisesti viikoittain vaan merkittävin osa työstä on tehty viikossa. Lähdeluettelo on laadittu, mutta runkotekstin ja lähteiden yhteys on vähäinen tai olematon.

Esitietovaatimukset

Kurssilla ei vaadita aiempaa osaamista. Liiketoimintaosaaminen ja tietovarastojen ymmärrys on kuitenkin hyödyksi.

fi
Ilmoittautumisaika

19.08.2024 - 22.09.2024

Ajoitus

01.08.2024 - 31.12.2024

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Teknologia

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
  • Jani Sourander
Ryhmät
  • TTV22SAI
    TTV22SAI

Tavoitteet

Kurssin tavoitteena on antaa opiskelijoille perustiedot ja -taidot big data -analytiikan merkityksestä ja soveltamisesta liiketoiminnassa. Opiskelijat ymmärtävät big data -analytiikan roolin päätöksenteossa ja liiketoiminnan kehittämisessä eri toimialoilla. Lisäksi tavoitteena on tutustuttaa opiskelijat big data -analytiikkaan liittyviin käytännön sovelluksiin ja yrityscaseihin eri toimialoilta joko vierailevien luennoitsijoiden tai roundtable-webinaarien pohjalta.

Sisältö

Big data -analytiikka liittyy organisaatioiden käyttämiin strategioihin suurten tietomäärien keräämiseksi, järjestämiseksi ja analysoimiseksi arvokkaiden liiketoimintaan liittyvien oivallusten löytämiseksi, jotka muuten eivät olisi mahdollisia perinteisten järjestelmien avulla.

Kurssilla käsitellään seuraavia teemoja:

- Big data -analytiikan perusteet ja käsitteet
- Big data -analytiikan rooli liiketoiminnassa
- Big data -analytiikan soveltaminen eri toimialoilla
- Eettiset ja juridiset näkökulmat
- Tulevaisuuden suuntaukset ja mahdollisuudet

Oppimateriaalit

Linkit oppimateriaaliin, mahdollisiin luentojen tallenteisiin sekä lukuvinkit löytyvät Reppu-alustan "Aloita tästä"-osiosta. Kurssin kannalta tärkein teos löytyy Alma Talent bisneskirjastosta. Tämä teos on: Listenmaa, J. *Laita tieto töihin: tiedolla johtamisen käsikirja* [e-kirja]. Helsinki: Alma Talent. 2023.

Opetusmenetelmät

Oppimispäiväkirja, lähiluennot, vierailijaluennot tai niiden tallenteet. Oppimispäiväkirja on laadittava Oppimispäiväkirja 101 -ohjeen mukaisesti käyttäen. Ohje sijaitsee osoitteesta: https://sourander.github.io/oat/

Kurssi on jaettu viikoittain kuuteen eri teemaan. Opiskelijat kirjoittavat teemojen aiheesta oppimispäiväkirjamerkinnän, noin 500-1000 sanaa, jonka avulla osoittavat osaamisensa. Useimmilla viikoilla on ulkopuolinen yritysvieras: luennot ovat monimuotoryhmän kalenterin mukaisesti (maanantai-)iltaisin. Vierailijaluennot taltioidaan, jotta opiskelijoilla on niihin pääsy, vaikka olisi estynyt tulemaan kyseiseen ajankohtaan paikalle.

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Ota yhteyttä opettajaan.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Luennoille osallitumisen tai niiden tallenteiden katsomisen lisäksi opiskelijan oletetaan käyttävän viikoittain kurssin laajuutta vastaava määrä tunteja tehtävien tekemiseen, itsensä kehittämiseen ja tämän prosessin dokumentointiin oppimispäiväkirjamuodossa.

Arviointiasteikko

0 - 5

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija listaa tai soveltaa perustaitoja oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on jäsentymätöntä tai tyylillisesti epätasaista. Oppimispäiväkirjaa ei ole päivitetty asianmukaisesti viikoittain vaan merkittävin osa työstä on tehty viikossa. Lähdeluettelo on laadittu, mutta runkotekstin ja lähteiden yhteys on vähäinen tai olematon.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija reflektoi tai analysoi taitojensa kehittymistä oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on huoliteltua ja selkeää tai sujuvaa ja lähes virheetöntä asiatyyliä. Työtä on tehty välillä joko toinen viikko tai useimpina viikkoina. Lähdeaineiston käyttö on systemaattista, lukijalle selkeää ja lähdeaineisto on monipuolista sekä tarkoituksenmukaista.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija todistaa vahvaa näyttöä taidoista ja niiden kehittymisestä oppimispäiväkirjassaan. Päiväkirja on virheetöntä asiatyyliä ja sisälllöltään argumentoiva sekä oivaltava. Oppimispäiväkirjaan on todistettavasti lisätty viikoittain merkintä, jonka sisällön laajuus ja taso vastaa työmäärältään kurssin ajankäytön mukaista työtä. Lähdeaineisto on kriittisesti arvioitu ja punnittu.

Toteutuksen arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija todistaa vahvaa näyttöä taidoista ja niiden kehittymisestä oppimispäiväkirjassaan. Päiväkirja on virheetöntä asiatyyliä ja sisälllöltään argumentoiva sekä oivaltava. Oppimispäiväkirjaan on todistettavasti lisätty viikoittain merkintä, jonka sisällön laajuus ja taso vastaa työmäärältään kurssin ajankäytön mukaista työtä. Lähdeaineisto on kriittisesti arvioitu ja punnittu.

Toteutuksen arviointikriteerit, hyvä (3-4)

Opiskelija reflektoi tai analysoi taitojensa kehittymistä oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on huoliteltua ja selkeää tai sujuvaa ja lähes virheetöntä asiatyyliä. Työtä on tehty välillä joko toinen viikko tai useimpina viikkoina. Lähdeaineiston käyttö on systemaattista, lukijalle selkeää ja lähdeaineisto on monipuolista sekä tarkoituksenmukaista.

Toteutuksen arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

Opiskelija listaa tai soveltaa perustaitoja oppimispäiväkirjassaan. Oppimispäiväkirjan asiasisältö on jäsentymätöntä tai tyylillisesti epätasaista. Oppimispäiväkirjaa ei ole päivitetty asianmukaisesti viikoittain vaan merkittävin osa työstä on tehty viikossa. Lähdeluettelo on laadittu, mutta runkotekstin ja lähteiden yhteys on vähäinen tai olematon.

Esitietovaatimukset

Kurssilla ei vaadita aiempaa osaamista. Liiketoimintaosaaminen ja tietovarastojen ymmärrys on kuitenkin hyödyksi.