Data-analytiikka ja päätöksenteko (5cr)
Code: YC00CT50-3002
General information
- Enrollment
- 01.08.2026 - 31.10.2026
- Registration for introductions has not started yet.
- Timing
- 01.09.2026 - 20.12.2026
- The implementation has not yet started.
- Number of ECTS credits allocated
- 5 cr
- Local portion
- 0 cr
- Virtual portion
- 5 cr
- RDI portion
- 3 cr
- Mode of delivery
- Distance learning
- Unit
- KAMK Master School
- Teaching languages
- Finnish
- Seats
- 0 - 100
- Degree programmes
- Master’s Degree in Data Analytics and Leadership
Unfortunately, no reservations were found for the realization Data-analytiikka ja päätöksenteko YC00CT50-3002. It's possible that the reservations have not yet been published or that the realization is intended to be completed independently.
Evaluation scale
0 - 5
Content scheduling
• Data-analytiikan ja Business Intelligencen (BI) perusteet
• Data-analytiikan ja BI:n sovelluskohteita
• Datastrategia ja datan käyttötapausten määrittely
• Power BI:n perusteet: Datalähteet, datan valmistelu, tietomalli, DAX-kieli ja visuaalisen, interaktiivisen raportin toteuttaminen
• Tiedolla johtamisen perusteet
• Tiedolla johtamisen prosessi malli ja sen soveltaminen
Objective
This course introduces students to the basic concepts and methods of data analytics. The course will cover the basics of data management and how organisations can use data and analytics to support decision making. The course introduces simple data analytics applications and practical examples.
Execution methods
Monimuotototeutus: Teams-luennot lukujärjestykseen merkittyinä ajankohtina, opettajien osoittamat oppimateriaalit, luentotallenteet ja harjoitustehtävät. Kurssimateriaali on tarjolla Reppu-ympäristössä.
Accomplishment methods
Kaikkien kurssilla annettujen tehtävien suorittaminen hyväksytysti:
• Data-analytiikka ja BI -osuuden minitentit
• Data-analytiikka ja BI -osuuden esseetehtävä (data use case)
• Power BI -osuuden harjoitustehtävä (Power BI -raportti)
• Tiedolla johtamisen prosessimallin harjoitustehtävä
Arvioitavat tehtävät ja niiden pisteytys
• Data-analytiikka ja BI -osuuden esseetehtävä (data use case): 20 pistettä
• Power BI -osuuden harjoitustehtävä (Power BI -raportti): 40 pistettä
• Tiedolla johtamisen prosessimallin harjoitustehtävä: 40 pistettä
Content
• Data-analytiikan ja Business Intelligencen (BI) perusteet
• Data-analytiikan ja BI:n sovelluskohteita
• Datastrategia ja datan käyttötapausten määrittely
• Power BI:n perusteet: Datalähteet, datan valmistelu, tietomalli, DAX-kieli ja visuaalisen, interaktiivisen raportin toteuttaminen
• Tiedolla johtamisen perusteet
• Tiedolla johtamisen prosessi malli ja sen soveltaminen
Location and time
Luentojen ajankohdat ilmoitettu lukujärjestyksessä.
Teaching methods
Teams-luennot lukujärjestyksen mukaisesti ja itsenäinen työskentely. Materiaalit koostusti Reppu-ympäristössä.
Completion alternatives
Esitellään opintojakson infomateriaaleisa ja aloitusluennolla.
Assessment criteria, satisfactory (1)
• Pisteitä 50–60, arvosana 1
• Pisteitä 60–70, arvosana 2
Arvioitavat tehtävät ja niiden pisteytys
• Data-analytiikka ja BI -osuuden esseetehtävä (data use case): 20 pistettä
• Power BI -osuuden harjoitustehtävä (Power BI -raportti): 40 pistettä
• Tiedolla johtamisen prosessimallin harjoitustehtävä: 40 pistettä
Assessment criteria, good (3)
• Pisteitä 70–80, arvosana 3
• Pisteitä 80–90, arvosana 4
Arvioitavat tehtävät ja niiden pisteytys
• Data-analytiikka ja BI -osuuden esseetehtävä (data use case): 20 pistettä
• Power BI -osuuden harjoitustehtävä (Power BI -raportti): 40 pistettä
• Tiedolla johtamisen prosessimallin harjoitustehtävä: 40 pistettä
Assessment criteria, excellent (5)
• Pisteitä 90–100, arvosana 5
Arvioitavat tehtävät ja niiden pisteytys
• Data-analytiikka ja BI -osuuden esseetehtävä (data use case): 20 pistettä
• Power BI -osuuden harjoitustehtävä (Power BI -raportti): 40 pistettä
• Tiedolla johtamisen prosessimallin harjoitustehtävä: 40 pistettä
Qualifications
Power BI -osuudessa Windows-kone on erittäin suositeltava tai vaihtoehtoisesti Windowsin virtualisoiminen MAC:lle esim. Parallelsin avulla (https://www.parallels.com /).
Ei esitietovaatimuksia.
Further information
Power BI -osuuden suorittaminen ensisijaisesti Windows-koneella. Opiskelija voi myös virtualisoida Windowsin itselleen mm. Parallelsin avulla (https://www.parallels.com /). Mikäli edellä mainitut vaihtoehdot eivät tule kyseeseen, KAMK tarjoaa MAC-käyttäjille ilmaisen virtuaaliympäristön (Citrix VDI).