Data Management and Analysis (2 op)
Toteutuksen tunnus: TE00CP63-3001
Toteutuksen perustiedot
Ilmoittautumisaika
14.12.2024 - 31.01.2025
Ajoitus
03.02.2025 - 19.05.2025
Opintopistemäärä
2 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tuotantotalouden koulutus
Opettaja
- Virpi Raivonen
- Jenni Aitonurmi
Ryhmät
-
PTUTAS23TuotPTUTAS23Tuot
-
PTUTAS23MYYPTUTAS23MYY
Tavoitteet
Microsoft Exceliä käytetään eri toimialoilla datan muokkaamiseen, analysoimiseen sekä tuomaan visuaalisuutta.
Oikea ja ymmärrettävissä oleva tieto on oleellista päätöksenteossa.
• Mitä Data Management and Analyses on?
• Miksi on tärkeää/missä ja miten käytetään (eri työkalut yms.)
• Mihin tässä kurssissa keskitytään työvälineenä Excel
Sisältö
• Tiedon tuonti eri lähteistä ja eri formaateissa, tiedon syöttäminen oikeassa muodossa
• Tuodun tiedon muokkaaminen, siivoaminen Exceliin sopivaksi
• Oikeaan muotoon saatetun tiedon analysointi ja visualisointi
• Keskeiset funktiot
• Pivot, PowerPivot, PowerBI
Oppimateriaalit
Opintojaksolla jaettava materiaali
Opetusmenetelmät
Case-tutkimukset, joissa opiskelijat voivat soveltaa oppimaansa data-analytiikkaa ja -hallintaa käytännössä.
Verkko-oppiminen ja itseopiskelu, videoita, artikkeleita. Lähiopetus, tehtävien tekeminen ja materiaalin opiskelu
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Opintojaksolla ei ole tenttiä.
Harjoitustyötä ei voi uusia.
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
Tiimioppiminen, tiedon soveltaminen monipuolisten menetelmien ja ajankohtaisten tehtävien avulla.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Ei ole valinnaista tapaa suorittaa opintojaksoa
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Kontakti 15h
Itsenäinen etätunti ja tiedonhaku 20h
Harjoitustyö 15h
Vertaispalaute 4h
------------------------
Yhteensä 54h
Sisällön jaksotus
Aineiston ja tiedon haku eri läheistä
Datan käsittely
Datan visualisointi ja analysointi
Päätelmien tekeminen
Viestintäkanava ja lisätietoja
Kurssin tiedotus tapahtuu vain kontaktitunneilla ja kurssin its-sivuilla.
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Arviointi perustuu opintojaksolla tehtävään harjoitustyöhön 100 %:sti.
Jos opiskelija saa hylätyn arvosanan opintojaksosta, tulee hänen osallistua kurssille uudestaan.
Hylätty (0)
Harjoitustyötä ei ole palautettu
Opiskelija ei osaa
-hakea relevanttia aineistoa ja tietoa.
-käsitellä dataa.
-visualisoida tai analysoida dataa.
-tehdä päätelmiä datan pohjalta.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
Opiskelija tarvitsee merkittävää ohjausta
-aineiston ja tiedon haussa.
-datan käsittelyssä.
-datan visualisoinnissa ja analysoinnissa.
-päätelmien tekemisessä.
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
Opiskelija osaa hakea relevanttia aineistoa ja tietoa useista eri lähteistä, mutta tarvitsee ajoittain ohjausta ja lähteiden monipuolisuus ja relevanssi ovat rajallisia.
Hän osaa käsitellä dataa pääosin itsenäisesti ja virheettömästi, mutta tarvitsee ajoittain ohjausta.
Opiskelija osaa tehdä perusteltuja päätelmiä, mutta niiden asiantuntijuutta voisi syventää.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelija osaa itsenäisesti ja tehokkaasti hakea relevanttia aineistoa ja tietoa useista eri lähteistä sekä käsitellä dataa itsenäisesti ja virheettömästi, käyttäen monipuolisia menetelmiä.
Hän osaa visualisoida ja analysoida dataa selkeästi ja monipuolisesti, tuottaen asiantuntevia analyysejä sekä tehdä perusteltuja ja syvällisiä päätelmiä datan pohjalta.
Esitietovaatimukset
• Tiedon syöttäminen ja muotoilu
• Perusfunktiot/Basic Functions
• Solun kelpoisuus /Data Validation
• Kaaviot/Charts