Siirry suoraan sisältöön

Data-alustat (5op)

Toteutuksen tunnus: TT00CM57-3003

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
02.07.2026 - 31.07.2026
Ilmoittautuminen toteutukselle ei ole vielä alkanut.
Ajoitus
01.08.2026 - 31.12.2026
Toteutus ei ole vielä alkanut.
Opintopistemäärä
5 op
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
suomi
Paikat
0 - 10
Koulutus
Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettajat
Jani Sourander
Ryhmät
TTM25SAI
TTM25SAI
Opintojakso
TT00CM57

Toteutukselle Data-alustat TT00CM57-3003 ei valitettavasti löytynyt varauksia. Varauksia ei ole mahdollisesti vielä julkaistu tai toteutus on itsenäisesti suoritettava.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Kurssin arvioitavia artefakteja ovat tentti ja luentovideo. Kummastakin tulee saada arvosana 1 tai parempi; lopullinen arvosana on näiden arvosanojen keskiarvo.

Arviointiasteikko

0 - 5

Sisällön jaksotus

Kurssin ensimmäinen puolisko (noin 6 viikkoa); hankittu osaaminen todennetaan tentin avulla. Kurssin toinen puolisko (noin 4 viikkoa); hankittu osaaminen näytetään 10 minuutin videon avulla, jossa esittelet toteuttamasi, tehtävänannon mukaisen data-alustan.

Tavoitteet

Opiskelija ymmärtää data-alustojen tarpeen liiketoiminnan menestyksen lähtökohdista. Opiskelija osaa hyödyntää ja kehittää nykyaikaisia data-alustoja ja automatisoida datan käsittelyn ja data-analyysin työnkulkuja (MLOps, DataOps) tehostaakseen työvaiheita ja parantaakseen analyysin laatua.

Sisältö

Data-alustojen kehittämisen parhaita käytäntöjä, datan käsittelyn työvaiheiden automatisointia ja data-alustojen arkkitehtuurin suunnittelua.

Oppimateriaalit

Linkit oppimateriaaliin, mahdollisiin luentojen tallenteisiin sekä lukuvinkit löytyvät Reppu-alustan "Aloita tästä"-osiosta.

Opetusmenetelmät

Teams-luennot, etukäteen nauhoitetut tutoriaalit sekä itsenäisesti tehtävät harjoitukset. Luentojen tallennekäytäntö sovitaan kurssin alussa yhteisesti.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija ymmärtää data-alustan merkityksen liiketoiminnalle ja osaa avustettuna kehittää yksinkertaisen data-alustan.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija ymmärtää data-alustan merkityksen, työvaiheiden automatisoinnin ja osaa kehittää yrityksen tarpeisiin soveltuvan data-alustan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija ymmärtää data-alustan merkityksen liiketoiminnalle ja osaa toteuttaa liiketoimintaa tukevan data-alustan. Opiskelija osaa automatisoida datan käsittelyn työvaiheita ja jalostaa raakadatasta monipuolisen data-alustan.

Siirry alkuun