FITech, Johdanto datatieteeseen, Luento-opetus

Datatiede rakentuu neljän laajan kokonaisuuden varaan: liiketoimintaosaaminen, ohjelmointi- ja tietokantaosaaminen, tilastollinen analyysi ja datalähtöinen viestintä ja visualisointi. 

Opintojaksolla on tavoitteena syventyä näihin aiheisiin datatieteen näkökulmasta sekä esitellä opiskelijoille riittävät tiedot datatiedeosaamiseen kuuluvien taitojen hankkimiseen Tampereen yliopiston opetustarjonnasta. 

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa jäsentää datatieteen kentän keskeiset menetelmävaihtoehdot, arvioida menetelmien soveltumista tietojohtamisen ongelmakenttään ja toteuttaa yksinkertaisen analytiikkaprosessin laskennallisesti.

Ydinsisältö

• Vuorovaikutteinen laskenta
• Datan kerääminen ja siivoaminen
• Ennakoiva analytiikka
• Ohjaamaton ja ohjattu oppiminen
• Datatuotteet ja ohjelmallinen visualisointi
   

Täydentävä tietämys

• Komentorivityövälineet
• Raapijat ja ryömijät; dataformaatit ja niiden ohjelmallinen käsittely; datakeskeinen ohjelmointi; API-ohjelmointi
• Lineaarinen regressio, monimuuttujaregressio
• Luokittelu, ryvästäminen
• Datatuotteen arkkitehtuuri, vuorovaikutteisen visualisoinnin toteuttaminen
   

Erityistietämys

• Hyödyllisiä Python-kirjastoja ja muita välineitä: Anaconda, Pandas, scikit-learn, Jupyter, Streamlit
• Javascript-visualisointikirjastot (D3.js, Highcharts)

Perustiedot seuraavilta aloilta: Liiketoimintaosaaminen, ohjelmointi- ja tietokantaosaaminen, tilastollinen analyysi ja datalähtöinen viestintä & visualisointi.