Data platforms (5 cr)

Evaluation scale

0 - 5

Content scheduling

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.

Objective

The student understands the need for data platforms from the starting points of business success. The student knows how to utilize and develop modern data platforms and automate data processing and data analysis workflows (MLOps, DataOps) in order to make the work steps more efficient and improve the quality of the analysis.

Content

Best practices for data platform development, automation of data processing work steps and data platform architecture planning.

Materials

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

Teaching methods

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

Assessment criteria, satisfactory (1)

The student understands the importance of a data platform for business and can, with assistance, develop a simple data platform.

Assessment criteria, good (3)

The student understands the importance of the data platform, the automation of work steps and knows how to develop a data platform suitable for the company's needs.

Assessment criteria, excellent (5)

The student understands the importance of a data platform for business and knows how to implement a data platform that supports business. The student knows how to automate the work steps of data processing and refine raw data into a versatile data platform.