Siirry suoraan sisältöön

Data-analytiikka ja päätöksentekoLaajuus (5 op)

Tunnus: YC00CT50

Laajuus

5 op

Osaamistavoitteet

Tämä opintojakso tutustuttaa opiskelijat data-analytiikan peruskäsitteisiin ja menetelmiin. Opintojaksolla käydään läpi tiedolla johtamisen perusteet sekä kuinka organisaatiot voivat hyödyntää dataa ja analytiikkaa päätöksenteon tukena. Opintojaksolla tutustutaan yksinkertaisiin data-analytiikan sovelluksiin sekä käytännön esimerkkeihin.

fi
Ilmoittautumisaika

01.08.2026 - 31.10.2026

Ajoitus

01.09.2026 - 20.12.2026

Opintopistemäärä

5 op

Virtuaaliosuus

5 op

TKI-osuus

3 op

Toteutustapa

Etäopetus

Yksikkö

KAMK Master School

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Data-analytiikka ja liiketoiminnan kehittäminen
Opettaja
  • Master Opex Virtuaali Master Opex Virtuaali
  • Nina Helander
Ryhmät
  • DAY26S
    DAY26S
  • TTY26S
    TTY26S

Tavoitteet

Tämä opintojakso tutustuttaa opiskelijat data-analytiikan peruskäsitteisiin ja menetelmiin. Opintojaksolla käydään läpi tiedolla johtamisen perusteet sekä kuinka organisaatiot voivat hyödyntää dataa ja analytiikkaa päätöksenteon tukena. Opintojaksolla tutustutaan yksinkertaisiin data-analytiikan sovelluksiin sekä käytännön esimerkkeihin.

Arviointiasteikko

0 - 5

Esitietovaatimukset

Opiskelijoilla oletetaan olevan perustiedot tekoälyn käsitteistä. Ennakkomateriaaliksi sopii esim. Elements of AI -opintojakso.

fi
Ilmoittautumisaika

02.08.2025 - 31.08.2025

Ajoitus

01.09.2025 - 15.12.2025

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Teknologia

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Data-analytiikka ja liiketoiminnan kehittäminen
Opettaja
  • Master Opex Virtuaali Master Opex Virtuaali
  • Nina Helander
Ryhmät
  • DAY25S
    DAY25S
  • TTY25S
    TTY25S

Tavoitteet

Tämä opintojakso tutustuttaa opiskelijat data-analytiikan peruskäsitteisiin ja menetelmiin. Opintojaksolla käydään läpi tiedolla johtamisen perusteet sekä kuinka organisaatiot voivat hyödyntää dataa ja analytiikkaa päätöksenteon tukena. Opintojaksolla tutustutaan yksinkertaisiin data-analytiikan sovelluksiin sekä käytännön esimerkkeihin.

Arviointiasteikko

0 - 5

Esitietovaatimukset

Opiskelijoilla oletetaan olevan perustiedot tekoälyn käsitteistä. Ennakkomateriaaliksi sopii esim. Elements of AI -opintojakso.