Andmeanalüüs (DTI8011.DT)
Õppeaine kood
DTI8011.DT
vana ainekood
Õppeaine nimetus eesti k
Andmeanalüüs
Õppeaine nimetus inglise k
Data Analysis
Õppeaine maht EAP
6.0
Kontrollivorm
eksam
2023/2024 kevadsemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
2024/2025 sügissemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
Õppeaine eesmärgid
Luua võimalused doktoritöö koostamiseks vajalike andmeanalüüsi alaste teadmiste omandamiseks ning kaasa aidata andmeanalüüsioskuste kujunemisele.
Õppeaine sisu lühikirjeldus
Kursus tutvustab kaasaegseid andmeanalüüsi meetodeid, keskendudes teoreetilistele alustele, praktilistele rakendustele ja hiljutistele edusammudele selles valdkonnas. Üliõpilased omandavad teadmisi erinevatest tehnikatest, mille abil saab erinevatest andmekogumitest, sealhulgas suurtest ja keerulistest andmekogumitest, välja tuua sisukaid teadmisi, mis valmistavad neid ette uurimistööks erinevates uurimisvaldkondades, mis on seotud nende uurimistööga.
Õppeaine õpiväljundid
Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
- mõistab kaasaegse andmeanalüüsi aluspõhimõtteid, mis hõlmavad statistilisi järeldusi, masinõpet ja andmekaevet erinevates valdkondades;
- oskab andmeid korrastada, puhastada ja eeltöödelda andmekogumite analüüsiks ettevalmistamisel;
- omab teadmisi nii kvantitatiivsetest kui ka kvalitatiivsetest andmeanalüüsi meetoditest ja tehnikatest, mis võimaldavad andmete põhjalikku analüüsi ja tõlgendamist;
- tunneb suurte ja keeruliste andmekogumite analüüsiks vajalikke täiustatud meetodeid, mis hõlbustavad sisuliste järelduste tegemist suurtest ja keerulistest andmestruktuuridest;
- oskab kriitiliselt hinnata erinevate andmeanalüüsi meetodite tugevusi ja piiranguid ning valida konkreetsete ülesannete jaoks sobivaimad meetodid;
- oskab tõhusalt rakendada täiustatud andmeanalüüsi meetodeid, et lahendada eri valdkondade tegelikke probleeme;
- oskab edastada andmeanalüüsi tulemusi nii kirjalike aruannete kui ka suuliste ettekannete kaudu, näidates üles selgust, sidusust ja veenvust keeruliste analüüsitulemuste edastamisel erinevatele sihtrühmadele.
- mõistab kaasaegse andmeanalüüsi aluspõhimõtteid, mis hõlmavad statistilisi järeldusi, masinõpet ja andmekaevet erinevates valdkondades;
- oskab andmeid korrastada, puhastada ja eeltöödelda andmekogumite analüüsiks ettevalmistamisel;
- omab teadmisi nii kvantitatiivsetest kui ka kvalitatiivsetest andmeanalüüsi meetoditest ja tehnikatest, mis võimaldavad andmete põhjalikku analüüsi ja tõlgendamist;
- tunneb suurte ja keeruliste andmekogumite analüüsiks vajalikke täiustatud meetodeid, mis hõlbustavad sisuliste järelduste tegemist suurtest ja keerulistest andmestruktuuridest;
- oskab kriitiliselt hinnata erinevate andmeanalüüsi meetodite tugevusi ja piiranguid ning valida konkreetsete ülesannete jaoks sobivaimad meetodid;
- oskab tõhusalt rakendada täiustatud andmeanalüüsi meetodeid, et lahendada eri valdkondade tegelikke probleeme;
- oskab edastada andmeanalüüsi tulemusi nii kirjalike aruannete kui ka suuliste ettekannete kaudu, näidates üles selgust, sidusust ja veenvust keeruliste analüüsitulemuste edastamisel erinevatele sihtrühmadele.
Õppejõud
Sirje Virkus
Eeldusaine 1
Õppekavaversioonid, millesse aine kuulub