{"id":null,"code":"812364A","name":{"valueFi":"Data-analytiikka liiketoiminnan tukena","valueEn":"Data Analytics and Business Intelligence","valueSv":""},"credits":5.0,"minCredits":5,"maxCredits":5,"tags":[],"createdAt":1790534922290,"contentList":[{"title":{"valueFi":"Osaamistavoitteet","valueEn":"Learning outcomes","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Suoritetun kurssin jälkeen opiskelijat saavuttavat seuraavat oppimistulokset:  \r\n\r\n**Terminologian hallinta:** Ymmärtää keskeiset termit liittyen data-analytiikkaan liiketoiminnan tukena.  \r\n\r\n**Arvon tunnistaminen:** Tunnistaa datan analysointiin liittyvien taitojen hankkimisen merkityksen.\r\n\r\n**Tietoon perustuva päätöksenteko:** Selittää tietoon perustuvan päätöksenteon kriittisen tärkeyden organisaatioille.  \r\n\r\n**Datan analysoinnin perusaskeleet:** Käsittää datan analysoinnin kolme perusvaihetta:  \r\n\r\n1. Kuinka kerätä oikeaa dataa ja tietoa.\r\n3. Kuinka analysoida dataa ja saada selkeitä tuloksia, pystyen tulkitsemaan löydöksiä ja tunnistamaan rajoitukset ja mahdolliset sudenkuopat.\r\n3. Kuinka kommunikoida löydökset tehokkaasti.  \r\n\r\n**Työkalujen käyttö:** Käyttää datan analysointiin tarkoitettua työkalua.\r\n\r\nLisäksi tämä kurssi toimii porttina kohti tunnustettua sertifikaattia data-analytiikan dynaamisella alalla.","valueEn":"Upon completion of this course, students will achieve the following learning outcomes:  \r\n\r\n**Terminology Proficiency:** Understand key terms associated with data analytics, business analytics, and business intelligence.  \r\n\r\n**Value Recognition:** Recognize the significance of acquiring skills related to data analysis.  \r\n\r\n**Data-Driven Decision Making:** Explain the critical importance of data-driven decision-making for organizations.  \r\n\r\n**Fundamental Data Analysis Steps:** Grasp the three essential steps in data analysis:   \r\n\r\n1. How to gather relevant data and information.\r\n2. How to analyze data, decipher findings, and acknowledge limitations and potential pitfalls.\r\n3. How to communicate findings effectively.    \r\n\r\n**Tool Utilization:** Utilize a data analytics and business intelligence tool.   \r\n\r\nMoreover, this course serves as a gateway to pursuing a recognized professional certificate in the dynamic field of data analytics.","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Sisältö","valueEn":"Content","valueSv":""},"content":{"valueFi":"* Keskeiset käsitteet aihepiiristä.\r\n* Tiedon ja informaation keruuprosessit ja -menetelmät.\r\n* Datan valmistelu, mallinnus, analyysi ja visualisointi.\r\n* Löydösten tehokas kommunikointi.\r\n* Data-analytiikan ja liiketoimintatiedon työkalut.","valueEn":"* Fundamental concepts in the topic.\r\n* Processes and methods for gathering data and information.\r\n* Preparation, modeling, analysis, and visualization of data.\r\n* Effective communication of findings.\r\n* Utilization of tools for data analytics and business intelligence.","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Suoritustavat","valueEn":"Study Methods","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Viikottaiset materiaalit, jotka voivat sisältää videoluentoja, luettavaa materiaalia ja reflektoivia tehtäviä. Kurssi sisältää myös itseopiskelupaketteja, jotka voi tehdä vapaasti kurssin aikana. Lisäksi kurssilla on väli- ja lopputehtävät, joista välitehtävä sisältää vertaisarvioinnin.","valueEn":"Weekly materials can include video lectures, reading materials, and reflective tasks. The course also includes self-study packages that can be completed at any time during the course. In addition, the course includes mid-course and final assignments.The mid-course assignment includes peer reviews.","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Toteutustavat","valueEn":"Teaching Methods","valueSv":""},"content":{"valueFi":"**Omaan tahtiin joustavasti.** Kurssi sisältää video -luentoja sekä itsenäistä opiskelua. Tähän kuuluu viikottaiset materiaalit, itsenäinen opiskelu kurssikirjallisuuden pohjalta, reflektoivia tehtäviä, vertaisarviointia, sekä väli- ja lopputehtävät. Kurssien tehtävillä on aikarajoituksia.","valueEn":"**Self-paced.** The course includes video lectures and independent study. This consists of weekly materials, self-study based on the course literature, reflective assignments, peer reviews, and mid-term and final assignments. The course tasks have deadlines.","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Oppimateriaalit","valueEn":"Learning material","valueSv":""},"content":{"valueFi":"<p>Oppimateriaalit l&ouml;ytyv&auml;t Moodlesta linkkeineen. Tieteelliset artikkelit voi ladata useammastakin verkkol&auml;hteest&auml;. Kurssikirja on saatavilla Oulun yliopiston kirjastosta e-kirjana, mutta se on t&auml;ydent&auml;v&auml;&auml; materiaali.</p>","valueEn":"<p>All learning materials are provided in Moodle including links to external sources. Scientific articles can be downloaded from various online sources. The course book is available from the University of Oulu library as an e-book, but it is supplementary material.</p>","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Lisätiedot","valueEn":"Further information","valueSv":""},"content":{"valueFi":"","valueEn":"","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Kurssikirjallisuus","valueEn":"Literature","valueSv":""},"content":{"valueFi":"1. Harvard Business Review. (2018). HBR guide to data analytics basics for managers. Harvard Business Review Press. \t 978-1-63369-429-3","valueEn":"1. Harvard Business Review. (2018). HBR guide to data analytics basics for managers. Harvard Business Review Press. \t 978-1-63369-429-3","valueSv":"1. Harvard Business Review. (2018). HBR guide to data analytics basics for managers. Harvard Business Review Press. \t 978-1-63369-429-3"}},{"title":{"valueFi":"Esitietovaatimukset","valueEn":"Qualifications","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Kurssin opetusmateriaalit ovat englanniksi.\r\n\r\nEnsimmäisen periodin toteutus on tarkoitettu ainoastaan data-analytiikan tutkinto-ohjelmien opiskelijoille Oulun yliopistossa. Neljännen period toteutus on tarkoitettu muille.","valueEn":"The course materials are in English.\r\n\r\nThe first period implementation is intended only for students in the University of Oulu's data analytics degree programs. The implementation of the fourth period is intended for others.","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Arviointiasteikko","valueEn":"Assessment scale","valueSv":""},"content":{"valueFi":"1-5/HYL","valueEn":"1-5/FAIL","valueSv":"1-5/FAIL"}},{"title":{"valueFi":"Arviointikriteerit","valueEn":"Assessment criteria","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Viikottaiset reflektoivat tehtävät, itseopiskelupakettien suoritus, vertaisarviointi, and väli- ja lopputehtävät.","valueEn":"Weekly reflection tasks, completion of self-study packages, peer review, and submission of mid-course and final assignments.","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Arviointikriteerit 2","valueEn":"Evaluation criteria 2","valueSv":""},"content":{"valueFi":"","valueEn":"","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Arviointikriteerit 3","valueEn":"Evaluation criteria 3","valueSv":""},"content":{"valueFi":"","valueEn":"","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Arviointikriteerit 4","valueEn":"Evaluation criteria 4","valueSv":""},"content":{"valueFi":"","valueEn":"","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Pääasiallinen opetuskieli","valueEn":"Primary Teaching Language","valueSv":""},"content":{"valueFi":"englanti","valueEn":"English","valueSv":"engelska"}},{"title":{"valueFi":"Taso","valueEn":"Level","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Aineopinnot","valueEn":"Intermediate Studies","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Oppiaine","valueEn":"Subject","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Tietojenkäsittelytiede","valueEn":"Information Processing Science","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Vastuuhenkilöt","valueEn":"Person in charge","valueSv":""},"content":{"valueFi":"Sami Pohjolainen","valueEn":"Sami Pohjolainen","valueSv":"Sami Pohjolainen"}},{"title":{"valueFi":"Luokittelu","valueEn":"Classification","valueSv":""},"content":{"valueFi":"","valueEn":"","valueSv":""}},{"title":{"valueFi":"Linkit","valueEn":"Links","valueSv":""},"content":{"valueFi":"","valueEn":"","valueSv":""}}]}