Osaamistavoitteet

Opiskelija sisäistää tiedonlouhinnan lähtökohdat, tavoitteet ja merkityksen sekä keskeiset menetelmät.

Sisältö

Esitetään datan ja sen mittausten merkitys ja määrittelyt, datan visualisointia ja analyysia, epävarman ja epätäydellisen datan käsittelyä, katsaus tiedonlouhinta-algoritmeihin, malleja ja hahmoja, tiedonlouhinta-algoritmien pisteytysfunktiot sekä haku- ja optimointimenetelmiä, deskriptiivistä mallintamista, luokittelun ennustavaa mallintamista, tiedonhallinnasta ja tietokannoista tiedonlouhinnan yhteydessä, hahmojen ja sääntöjen etsimisestä sekä hausta sisällön mukaan.

Toteutustavat

Opetustapa	Paikalla	Verkossa
Luento-opetus	48 t	0 t
Harjoitukset	20 t	0 t

Opetuskieli

suomi

Arviointi

Numerolla 1-5.

Suositellut suoritusajankohdat

Syventävien opintojen vaiheessa, 2. vuosi klk tai myöhemmin. Opintojaksoa ei luennoida joka vuosi.

Kirjallisuus/Oppimateriaali

1. Hand D., Mannila H. & Smyth P., Principles of Data Mining. MIT Press 2001.

Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu