Andmeanalüüs (IFI7002)
Õppeaine kood
IFI7002
vana ainekood
IFI7002
Õppeaine nimetus eesti k
Andmeanalüüs
Õppeaine nimetus inglise k
Data Analysis
Õppeaine maht EAP
3.0
Kontrollivorm
hindeline arvestus
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 andmete kogumiseks ja töötlemiseks ning lihtsama statistilise analüüsi läbiviimiseks vaja minevate teoreetiliste teadmiste ja praktiliste oskuste omandamiseks. Tutvustada tuntud statistikapaketi SPSS või tabelarvutusprogrammi MS Excel kasutusvõimalusi andmete töötlemisel ning statistilisel analüüsil. Aidata kaasa teadmiste ja oskuste praktilise rakendamiskogemuse kujunemisele, mis võimaldab teha iseseisvalt otsustusi sobiva(te) analüüsimeetodi(te) valikuks ning analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada.
Õppeaine sisu lühikirjeldus
Statistiline andmestik, selle kogumine ning töötlemine. Statistiliste tunnuste tüübid. Kirjeldav statistika e andmete kokkuvõtu- ning esitlusmeetodid: erinevad tabelid, diagrammid ja arvnäitajad. Seoste kirjeldamine: seosekordajad ning risttabelid. Sobiva analüüsi- või esitlusmeetodi valik.
Üldkogum ja valim. Statistiline järeldamine: üldkogumi arvnäitajate hindamine, statistilised olulisustestid: t-test ja 2-test, ANOVA. Parameetrilised ja mitteparameetrilised analüüsimeetodid.
Kursuse põhiosa koosneb seminari tüüpi loengutest ja praktikumidest, kus üliõpilastelt eeldatakse aktiivset kaasamõtlemist ja –töötamist. Lisaks tuleb igal üliõpilasel teha mahukas iseseisev töö, mis koosneb õppejõu poolt ette antud praktilistest andmeanalüüsi ülesannetest kogu läbitud materjali ulatuses.
Üldkogum ja valim. Statistiline järeldamine: üldkogumi arvnäitajate hindamine, statistilised olulisustestid: t-test ja 2-test, ANOVA. Parameetrilised ja mitteparameetrilised analüüsimeetodid.
Kursuse põhiosa koosneb seminari tüüpi loengutest ja praktikumidest, kus üliõpilastelt eeldatakse aktiivset kaasamõtlemist ja –töötamist. Lisaks tuleb igal üliõpilasel teha mahukas iseseisev töö, mis koosneb õppejõu poolt ette antud praktilistest andmeanalüüsi ülesannetest kogu läbitud materjali ulatuses.
Õppeaine õpiväljundid
Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
• Oskab koostada korrektse ülesehitusega andmestiku
• Omab kogemust andmetest lähtuvate ning statistilist analüüsi eeldavate küsimuste püstitamiseks
• Mõistab käsitletud statistiliste meetodite olemust, teab nende rakendamise tingimusi ning oskab analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada
• Oskab eristada andmete/tunnuste tüüpe ning valida vastavalt andmete tüübile ning andmete kohta esitatud küsimuse sisule sobivad analüüsi meetodid (käsitletud meetodite piires)
• Oskab juhendmaterjali abiga kasutada vastavat tarkvara lihtsama andmetöötluse ja -analüüsi läbiviimiseks
• Oskab koostada korrektse ülesehitusega andmestiku
• Omab kogemust andmetest lähtuvate ning statistilist analüüsi eeldavate küsimuste püstitamiseks
• Mõistab käsitletud statistiliste meetodite olemust, teab nende rakendamise tingimusi ning oskab analüüsi tulemusi korrektselt tõlgendada
• Oskab eristada andmete/tunnuste tüüpe ning valida vastavalt andmete tüübile ning andmete kohta esitatud küsimuse sisule sobivad analüüsi meetodid (käsitletud meetodite piires)
• Oskab juhendmaterjali abiga kasutada vastavat tarkvara lihtsama andmetöötluse ja -analüüsi läbiviimiseks
Õppejõud
lekt Kairi Osula
Eeldusaine 1
Aine on eelduseks