Data science mathematics 1 (3cr)
Code: TT00CC17-3006
General information
- Enrollment
- 30.12.2024 - 26.01.2025
- Registration for the implementation has ended.
- Timing
- 01.01.2025 - 31.07.2025
- Implementation has ended.
- Number of ECTS credits allocated
- 3 cr
- Local portion
- 3 cr
- Mode of delivery
- Contact learning
- Unit
- Teknologia
- Teaching languages
- Finnish
- Degree programmes
- Bachelor’s Degree in Information and Communication Technology
Realization has 8 reservations. Total duration of reservations is 24 h 0 min.
| Time | Topic | Location |
|---|---|---|
|
Tue 07.01.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi-opetus_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 14.01.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 21.01.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 28.01.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 04.02.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 11.02.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 18.02.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
|
Tue 25.02.2025 time 17:00 - 20:00 (3 h 0 min) |
Hybridi_Datatieteen matematiikka 1 TT00CC17-3006 |
Valkea talo Iso Luokka B2.206
Valkea talo Iso Luokka B2.206
|
Changes to reservations may be possible.
Evaluation scale
0 - 5
Objective
The student masters the basic concepts of probability calculation and knows how to apply them to practical problems.
The student masters the basic concepts and methods of statistics and is able to apply them in data analysis.
Execution methods
Lectures and exercises.
Accomplishment methods
Exam
Content
- basics of probability calculation
- random variables
- Bayesian networks
- basics of statistics