Andmed ja visualiseerimine (IFI6256.DT)
Õppeaine kood
IFI6256.DT
vana ainekood
Õppeaine nimetus eesti k
Andmed ja visualiseerimine
Õppeaine nimetus inglise k
Data and Visualization
Õppeaine maht EAP
6.0
Kontrollivorm
eksam
2024/2025 sügissemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
2024/2025 kevadsemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
Õppeaine eesmärgid
Arendada süvendatud arusaam ja oskused keerukate andmekogumite analüüsi ja visualiseerimise meetoditest ja tehnikatest ning nende rakendamisest erinevates valdkondades. Kujundada kriitiline arusaam prognoosivast modelleerimisest, andmekaevest ja eetilistest kaalutlustest andmepõhiste lahenduste hindamiseks ning rakendamiseks.
Õppeaine sisu lühikirjeldus
Andmeanalüüsi ja andmekaeve tehnikad. Klassifitseerimine. Klasteranalüüs ja segmentimine. Süvaõpe ja närvivõrgud. Loomuliku keele töötlemine ja tehnikad. Meelestatuse analüüs. Teemade modelleerimine. Mainimiste tuvastamine. Tekstikokkuvõtete tegemine. Aegridade analüüs. Anomaaliate tuvastamine. Andmete visualiseerimine. Interaktiivsed juhtpaneelid ja aruanded. Graafilised tehnikad, kuumkaart, idee- ja mõistekaardid, radiaaldiagrammid. Georuumi visualiseerimine ja GIS. Dünaamilised ja animeeritud visualiseeringud. Andmelugude jutustamine. Suurandmete analüüs ja tehnoloogiad. Andmelaod ja andmejärved. Suhtlusvõrgustike analüüs. Hajusarvutus suurandmete töötlemiseks. Struktureerimata andmete käsitlemine. Konvolutsioonilised ja rekurrentsed närvivõrgud. Masinõpe ja ennustav analüüs. Juhendatud ja juhendamata õpe. Mudelite hindamine ja valideerimine. Masinõppe meetodid ja mudeli optimeerimine. Ennustusmudelite juurutamine.
Andmeanalüüsi eetika. Andmekaitse ja turvalisus. Andmekasutuse eetilised kaalutlused. Regulatiivsed raamistikud. Vastutustundlik AI kasutamine. Rakenduslikud andmeanalüüsi projektid. Juhtumiuuringud ja reaalsed rakendused. Koostööprojektid. Andmeanalüüsi projektid alates andmete kogumisest kuni visualiseerimiseni.
Andmeanalüüsi eetika. Andmekaitse ja turvalisus. Andmekasutuse eetilised kaalutlused. Regulatiivsed raamistikud. Vastutustundlik AI kasutamine. Rakenduslikud andmeanalüüsi projektid. Juhtumiuuringud ja reaalsed rakendused. Koostööprojektid. Andmeanalüüsi projektid alates andmete kogumisest kuni visualiseerimiseni.
Õppeaine õpiväljundid
Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
- tunneb erinevaid andmeanalüüsi ja -analüütika meetodeid ja tehnikaid;
- oskab rakendada andmeanalüüsi/analüütika meetodeid ja tehnikaid keeruliste andmekogumitega töötamisel;
- oskab kasutada andmete visualiseerimise vahendeid andmeanalüüsi/analüütika tulemuste tõhusaks edastamiseks;
- oskab arendada ja valideerida ennustusmudeleid kasutades masinõppe algoritme;
- oskab kriitiliselt hinnata andmeanalüüsi/analüütika eetilisi ja halduslikke aspekte;
- oskab teostada ja hallata andmeanalüüsi projekte.
- tunneb erinevaid andmeanalüüsi ja -analüütika meetodeid ja tehnikaid;
- oskab rakendada andmeanalüüsi/analüütika meetodeid ja tehnikaid keeruliste andmekogumitega töötamisel;
- oskab kasutada andmete visualiseerimise vahendeid andmeanalüüsi/analüütika tulemuste tõhusaks edastamiseks;
- oskab arendada ja valideerida ennustusmudeleid kasutades masinõppe algoritme;
- oskab kriitiliselt hinnata andmeanalüüsi/analüütika eetilisi ja halduslikke aspekte;
- oskab teostada ja hallata andmeanalüüsi projekte.
Õppejõud
Sirje Virkus
Õppekavaversioonid, millesse aine kuulub