Johdatus data-analyysiin

Individual course

Kurssilla opetellaan perustietoja ja -taitoja datan analysoinnista Python-ohjelmointikielellä. Kurssin pääpaino on datan esikäsittelyssä, perustason analyysissä ja visualisoinnissa. Kurssilla ei käsitellä edistyneitä tilastollisia tai tekoälypohjaisia analysointimenetelmiä.

Kurssin sisältö

  • Datan tyypilliset esitysmuodot (esim. JSON, XML) sekä niiden käsittely ohjelmallisesti
  • Tiedon haku ja muokkaus säännöllisillä lausekkeilla
  • Datan käsittely Pythonin funktionaalisilla ominaisuuksilla (esim. map- ja filter-operaatiot, lambda-funktiot)
  • Datan käsittely ja visualisointi Pythonin Numpy-, Pandas- ja matplotlib-kirjastoilla
  • Kevyt tutustuminen raportointijärjestelmiin.

Osaamistavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa

  • tehdä itsenäisesti perustason data-analyysia (ei sisällä esim. tekoälyn käyttöä) Python-ohjelmointikielellä sekä sen yleisimmin käytetyillä data-analyysikirjastoilla.

Kurssimateriaali

Kurssin verkkosivuilla on tarjolla osin oma oppimateriaali, mutta melko suurelta osin tukeudutaan verkosta löytyvään Python-kielen ja sen kirjastojen dokumentaatioon.

Kurssilla voi käyttää tavanomaista vapaasti verkosta saatavilla olevaa Python-ohjelmointiympäristöä lisäkirjastoineen. Ympäristöön tulee viimeistään kurssin suorituksen aikana asentaa kurssilla käytetyt lisäkirjastot (ainakin NumPy, Matplotlib, pandas ja Jupyter; tarvittavien kirjastojen asentamisesta ohjeistetaan kurssin alussa).

Opetuksen aikataulu

Tallennettavat verkkoluennot ja -harjoitukset torstaisin ja maanantaisin klo 14-16. Tentti kampuksella.

Suoritustapa

Kurssin läpäisy edellyttää sekä viikkoharjoitusten, projektin että tentin hyväksyttyä suorittamista. Viikkoharjoitukset ja projekti palautetaan verkon kautta. Projekti tehdään ryhmätyönä ja siihen kuuluu pakollinen vertaisarviointi. Tentti suoritetaan toukokuun aikana sähköisenä tenttinä paikan päällä Tampereen yliopiston kampuksella (tenttivierailu ei onnistu).

Lisätietoja Tampereen yliopiston opinto-oppaassa.

Tämän kurssin suorituksesta on mahdollista saada digitaalinen suoritusmerkki.

Responsible teacher

Tampere University
Heikki Hyyrö, University lecturer
heikki.hyyro(at)tuni.fi

Topics:

Course code:

Study credits:

Price:

Course level:

Teaching period:

Application start date:

Application deadline:

Host university:

Who can apply:

Teaching method:

Place of contact learning:

Teaching language:

General prerequisites: