Student Type: Aikuisopiskelija
FITech 101: Jatkuvan oppimisen johtaminen
Kurssi on avoinna vain henkilöille, jotka eivät ole tutkinto-opiskelijana missään korkeakoulussa eikä opintopisteitä voida myöntää tutkinto-opiskelijoille. Vastaatko työssäsi muiden oppimisesta organisaatiossasi? Haluaisitko päivittää käsityksesi siitä, mitä oppiminen organisaatioissa on? Työn muuttuessa ja monimutkaistuessa myös oppimisen keinot ovat monipuolistuneet. 2020-luvulla työ on oppimista. Jatkuvan oppimisen johtaminen -MOOC on tiivis päivityspaketti organisaatioissa oppimisesta ja osaamisen kehittämisestä. Jatkuvan
FITech 101: Jatkuvan oppimisen taidot
Kurssi on avoinna vain henkilöille, jotka eivät ole tutkinto-opiskelijana missään korkeakoulussa eikä opintopisteitä voida myöntää tutkinto-opiskelijoille. Oletko kuullut muiden puhuvan jatkuvasta oppimisesta ja miettinyt, mitä se voisi omalla kohdallasi tarkoittaa? Miten verkko-oppimisessa pääsee alkuun, mistä tietää, mitkä kurssit sopivat omaan elämäntilanteeseen parhaiten, ja mitä taitoja nyt kannattaa opetella? Miten saat omasta oppimisesta tietoista tekemistä ja
Web software development
Please note that you can complete this course only until 16.7.2026. A 5 ECTS course takes approximately 135 hours to complete. Make sure that you have enough time to finish the course. This free online course will teach you what web applications are, how they function, and how to build them with JavaScript and Deno,
Sulautettu internet
Maksimimäärä FITech-opiskelijoita: 5 aikuisopiskelijaa Kurssin aiheina mm. tiedon kerääminen ja sen hyödyt, arkkitehtuuri, teknologia, protokollat ja sovellukset. Opintojakson suoritettuaan Kurssimateriaalit Suoritustapa Luentotallenteita julkaistaan kerran tai pari viikossa ja ne ovat katsottavissa julkaisun jälkeen kurssin loppuun saakka. Kurssiin ei kuulu tenttejä vaan suoritus saadaan palauttamalla kaikki harjoitustyöt. Harjoitustöitä on n. 10 kpl, osa harjoitustöistä on kirjallisia essee-tyyppisiä
SOA and cloud computing
Max amount of FITech students: 15 adult learners Service Oriented Architecture (SOA) is an architectural approach to organize and manage various processes where components work seamlessly with each other. From the software engineering point of view, SOA an architectural pattern in computer software design in which reusable well-defined application components provide services to other components
Industrial value creation
The goal of the course is to provide an overview of the changing premises for value creation on industrial markets and the various means to create, deliver and capture value based on these premises. We use the business model concept to understand how industrial companies can meet changing demands, contribute to and cease new opportunities
Market analysis
The overarching aim of the course is to broaden your understanding of what markets are, and how firms and other actors create, shape, and engage with markets, particularly in international business environments. During the course, you will learn Key concepts covered in the course include the making and shaping of product and service markets, market
Modern wireless communications and applications
Check out this short introductory video clip of the course! Wireless communication has progressed exponentially in all dimensions during the last decade. We are now quite close to the ultimate limit of the information transfer rate which is known by Shannon capacity. Telecommunication becomes part of almost all branches of technical and nontechnical life. Besides
Applied signal processing
Max amount of FITech students: 20 adult learners Course contents After completing the course the student can The course develops oral skills (presentation, peer review, English) and IT skills (Matlab, M language). Teaching methods The course is organised as independent studies with a given schedule, with some flexibility. Each week the student studies one topic,
Applied machine learning
Max amount of FITech students: 25 adult learners This course provides an insight into the implementation of machine learning for applications. The course covers methods needed for data analysis from reading and cleaning the data, imputation of missing values, extracting features and application of machine learning methods to develop an optimised pipeline leading from data