Tietorakenteet ja algoritmitLaajuus (5 op)
Tunnus: 5051128
Laajuus
5 op
Osaamistavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Ilmoittautumisaika
01.12.2024 - 13.01.2025
Ajoitus
13.01.2025 - 30.04.2025
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Suomi
- Englanti
Paikat
0 - 70
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Noora Maritta Nieminen
Ryhmät
-
PTIVIS23PGame and Interactive Technologies
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Oppimateriaalit
Lecture and practice session material in ItsLearning, e.g. PowerPoint presentations, Jupyter notebook / Python files, etc.
All material is provided in English
Opetusmenetelmät
Attending to lectures: teacher will provide both theoretical background and practical examples on a dedicated topic
Attending practice sessions: the theory is put into action in practice - we will see solutions to previous exercises + practice new topics
Individual work: Completing the assignments individually after face-to-face sessions
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
No exam, retake not possible after the publication of the final assessment/course grade
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
The course has 14 two-hour contact sessions where teacher present theory and examples, and 12 two-hour practice sessions where students work with practical tasks.
Electronic materials are used in the course.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Ask teacher, if there is an ongoing suitable online course (FiTech / Coursera or equivalent).
CampusOnline courses ARE NOT accepted!
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Lectures 2h / week x 14 = 28h
Practice sessions 2h x 12 = 24h
Individual work outside school: reading, studying, preparing the weekly programming practice tasks: 80h
Total: approx. 80h
Sisällön jaksotus
Understanding data structures and algorithmic efficiency / complexity are essential in many ways. During this course, the student will gain both theoretical and practical understanding on these topics. Students will learn to use pseudocode / flowcharts to describe algorithms and analyze their complexity (time and space, both experimental and theoretical). We will gain a comprehensive insight to elementary data structures and their algorithms.
Practical understanding is gained through coding exercises. We will use Python as our main coding language.
January– April 2025
January: Algorithmic Thinking and Analysis
• pseudocode, flowcharts
• efficiency and algorithmic complexity
February: Basic Data Structures
• Arrays, Linked List, Stack, Queue
March: Advanced Data Structures
• Hash table, Trees, Graphs
April: Sorting Algorithms, Search Algorithms
• Bubble, Selection, Insertion, Merge and Quick Sort
Viestintäkanava ja lisätietoja
ItsLearning
Email
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
The grade will be based on the following criteria:
- practical work (at the end of the course)
- homework activity (continuous, weekly assignments)
- attendance to lectures and practice sessions
You can achieve 80 points from practical exercises in class room and home work exercises.
Around half of the exercises are done during the contact hours.
Demonstrations of exercises during the contact session is mandatory without demonstration you will lose 50% of your marks.
Additionally, there is a group project of 20 points, passing group project is mandatory to pass the course.
Lastly, to pass the course the student need to get at least 40 marks in the exercises and at least 10 marks in the project.
Hylätty (0)
Student fails to meet most of the general objectives of the course in a satisfactory level.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
• has an elementary understanding on the performance of algorithms and in simple cases is able to apply some methods of analysis covered during the course.
• is familiar with some major algorithms and data structures covered in the course.
• has a basic understanding on how to apply the algorithmic design parameters covered in the course.
• has an elementary understanding on data representation.
• demonstrates some understanding on how to decompose programming problems in a purposeful way.
• can use most elementary data structures appropriately
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
• can analyze the performance of simple algorithms and is able to apply some of the methods of analysis covered during the course.
• is familiar with most of the major algorithms and data structures covered in the course.
• has an understanding of the algorithmic design parameters covered in the course.
• has a good understanding on data representation.
• demonstrates ability to decompose programming problems in a somewhat purposeful way.
• can choose and use elementary data structures appropriately in most cases.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
• can analyze the performance of algorithms and is able to apply all the methods of analysis covered during the course.
• is familiar with all the major algorithms and data structures covered in the course.
• is able to apply the algorithmic design parameters covered in the course.
• has a deep understanding on data representation.
• demonstrates ability to decompose programming problems in a purposeful way.
• can choose and use elementary data structures appropriately.
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Ilmoittautumisaika
04.12.2024 - 13.01.2025
Ajoitus
13.01.2025 - 30.04.2025
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Englanti
Paikat
0 - 45
Opettaja
- Ali Khan
Ajoitusryhmät
- Group 1 (Koko: 40. Avoin AMK: 0.)
- Group 2 (Koko: 40. Avoin AMK: 0.)
Ryhmät
-
PTIVIS23HHealth Technology
Pienryhmät
- Group 1
- Group 2
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Oppimateriaalit
Material available via the learning environment (ITS).
Opetusmenetelmät
Weekly contact 3 hours sessions for theory and practical exercises.
Additionally, if needed weekly 1h sessions for questions and support in exercises.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
No exam, and retake not possible after evaluation grade is published.
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
The course has 12 three-hour contact sessions where teacher present theory and examples and students work with practical tasks.
Additionally, students are able to receive extra guidance for exercises.
Electronic materials are used in the course. In addition, guidance is also organized online in order to reduce the carbon footprint caused by movement.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Not possible
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Contact hours
- Course introduction: 3 hours
- 13 times 2h theory: 13 x 2h = 26 hours
- 13 times 1h demo 13 x 1h = 13 hours - Group 1
- 13 times 1h demo 13 x 1h = 13 hours - - Group 2
- FLIP Classroom 10 X 1h = 10h
Home work:
- Working with assignments: approximately 80 hours
Total: approximately 130 hours
Sisällön jaksotus
Week 2: Course introduction
Session from Weeks 2 - 15
- Algorithms and algorithmic thinking
- Data structures
- Search algorithms
- Sorting algorithms
Contact hours according to lukkari.turkuamk.fi.
Viestintäkanava ja lisätietoja
ITS and Teams.
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
The course is graded on a scale of 0-5.
You can achieve 80 points from practical exercises in class room and home work exercises.
Around half of the exercises are done during the contact hours.
Demonstrations of exercises during the contact session is mandatory without demonstration you will lose 50% of your marks.
Additionally, there is a group project of 20 points, passing group project is mandatory to pass the course.
Lastly, to pass the course the student need to get at least 40 marks in the exercises and at least 10 marks in the project.
Hylätty (0)
Less than 50% points in the exercises OR Student does not passed the group project.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
50 points -> 1
60 points -> 2
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
70 points -> 3
80 points -> 4
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
90 points -> 5
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Ilmoittautumisaika
01.06.2024 - 06.09.2024
Ajoitus
02.09.2024 - 18.12.2024
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Englanti
Paikat
20 - 60
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
- Degree Programme in Information and Communications Technology
Opettaja
- Ali Khan
Vastuuopettaja
Noora Maritta Nieminen
Ryhmät
-
PTIVIS23SEmbedded Software and IoT
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Oppimateriaalit
Material available via the learning environment (ITS).
Opetusmenetelmät
Weekly contact 3 hours sessions for theory and practical exercises.
Additionally, if needed weekly 1h sessions for questions and support in exercises.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
No exam, and retake not possible after evaluation grade is published.
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
The course has 12 three-hour contact sessions where teacher present theory and examples and students work with practical tasks.
Additionally, students are able to receive extra guidance for exercises.
Electronic materials are used in the course. In addition, guidance is also organized online in order to reduce the carbon footprint caused by movement.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Not possible
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Contact hours
- Course introduction: 3 hours
- 13 times 2h theory: 13 x 2h = 26 hours
- 13 times 1h demo 13 x 1h = 13 hours - Group 1
- 13 times 1h demo 13 x 1h = 13 hours - - Group 2
- FLIP Classroom 10 X 1h = 10h
Home work:
- Working with assignments: approximately 80 hours
Total: approximately 130 hours
Sisällön jaksotus
Week 36: Course introduction
Session from Weeks 36 - 48
- Algorithms and algorithmic thinking
- Data structures
- Search algorithms
- Sorting algorithms
Contact hours according to lukkari.turkuamk.fi.
Viestintäkanava ja lisätietoja
ITS and Teams.
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
The course is graded on a scale of 0-5.
You can achieve 80 points from practical exercises in class room and home work exercises.
Around half of the exercises are done during the contact hours.
Demonstrations of exercises during the contact session is mandatory without demonstration you will lose 50% of your marks.
Additionally, there is a group project of 20 points, passing group project is mandatory to pass the course.
Lastly, to pass the course the student need to get at least 40 marks in the exercises and at least 10 marks in the project.
Hylätty (0)
Less than 50% points in the exercises OR Student does not passed the group project.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
50 points -> 1
60 points -> 2
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
70 points -> 3
80 points -> 4
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
90 points -> 5
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Ilmoittautumisaika
02.12.2023 - 31.12.2023
Ajoitus
01.01.2024 - 30.04.2024
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Suomi
- Englanti
Paikat
20 - 50
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
- Degree Programme in Information and Communications Technology
Opettaja
- Noora Maritta Nieminen
Vastuuopettaja
Noora Maritta Nieminen
Ryhmät
-
PTIVIS22PGame and Interactive Technologies
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Arviointiasteikko
H-5
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Ilmoittautumisaika
30.11.2022 - 18.01.2023
Ajoitus
09.01.2023 - 30.04.2023
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Englanti
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
- Degree Programme in Information and Communications Technology
Opettaja
- Noora Maritta Nieminen
Ryhmät
-
PTIVIS21PGame and Interactive Technologies
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Arviointiasteikko
H-5
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Ilmoittautumisaika
02.12.2021 - 31.12.2021
Ajoitus
01.01.2022 - 30.04.2022
Opintopistemäärä
5 op
Virtuaaliosuus
3 op
Toteutustapa
40 % Lähiopetus, 60 % Etäopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Englanti
Paikat
25 - 60
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
- Degree Programme in Information and Communications Technology
Opettaja
- Tapani Ojanperä
Vastuuopettaja
Tapani Ojanperä
Ryhmät
-
PTIVIS20PGame and Interactive Technologies
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- selittää tavallisimpia tietorakenteita
- hyödyntää keskeisiä tietorakenteita sekä niiden käyttöön liittyviä algoritmeja
- arvioida algoritmien suoritustehokkuutta.
Sisältö
- listat, pinot, jonot, puut, verkot ja hajautustaulut
- algoritmien analysointi
- algoritmien suunnittelu
- järjestämistekniikat
- hakualgoritmit
Oppimateriaalit
Granville- Luca Del Tongo: Data Structures and Algorithms
https://dsa.codeplex.com/
Various internet sources, links & descriptions are provided in itslearning environment.
Opetusmenetelmät
Independent work, online activities (quizzes and problem sets) in itslearning.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
One exam in the end of the course. The schedule of the exams will be in itslearning.
Two re-exams.
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
The course material is totally in English. Data Structures and Algorithms are very crucial to know in order to make successful programs. Besides some of the students are international ones. Material consists of PowerPoint slides, Word and PDF files. In addition, there are links to different web materials, e.g. lectures and presentations in YouTube and in some other places in Internet. The course consists of rounds of topics (learning material & quiz - homework - teacher review). There will be a specified time slot of each round. Some rounds have quizzes. Each quiz will consist of 4-6 quick questions, where the student needs to choose an answer out of 4 available ones, or answer yes or no. After every section there will be a homework assignment to solve some algorithmic problems related to the current subject.
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Material reading 60h
Homework (quizzes and exercises) 60h
Preparing exam 15h
Total 135h
Sisällön jaksotus
January– April 2022
January: Algorithmic Thinking and Analysis
February: Basic Data Structures
March: Advanced Data Structures
April: Sorting Algorithms, Search Algorithms, exam
• Arrays, Linked List, Stack, Queue
• Hash table, Trees, Graphs
• Bubble, Selection, Insertion, Merge and Quick Sort
methods
• Binary search, Pathfinding, Shuffling
Viestintäkanava ja lisätietoja
Python (or C#) and MatLab are recommended and used, but other common languages are acceptable in homeworks.
All practical information on schedules, quizzes, problems, grading etc., as well as links to web materials are provided in itslearning.
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Quizzes 20 %
Quizzes (5) in itslearning diagnostic/formative instant scoring
Problem Sets 30 %
Different Problem Sets (7) in itslearning, diagnostic/formative self and teacher evaluation
Final exam 50 %
A written exam (90 minutes) on specified material
Summative teacher evaluation at the end of the course
Hylätty (0)
Student fails to meet most of the general objectives of the course in a satisfactory level.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
• has an elementary understanding on the performance of algorithms and in simple cases is able to apply some methods of analysis covered during the course.
• is familiar with some major algorithms and data structures covered in the course.
• has a basic understanding on how to apply the algorithmic design parameters covered in the course.
• has an elementary understanding on data representation.
• demonstrates some understanding on how to decompose programming problems in a purposeful way.
• can use most elementary data structures appropriately
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
• can analyze the performance of simple algorithms and is able to apply some of the methods of analysis covered during the course.
• is familiar with most of the major algorithms and data structures covered in the course.
• has an understanding of the algorithmic design parameters covered in the course.
• has a good understanding on data representation.
• demonstrates ability to decompose programming problems in a somewhat purposeful way.
• can choose and use elementary data structures appropriately in most cases.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
• can analyze the performance of algorithms and is able to apply all the methods of analysis covered during the course.
• is familiar with all the major algorithms and data structures covered in the course.
• is able to apply the algorithmic design parameters covered in the course.
• has a deep understanding on data representation.
• demonstrates ability to decompose programming problems in a purposeful way.
• can choose and use elementary data structures appropriately.
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot