Institute of Computer Science
  1. Courses
  2. 2021/22 fall
  3. Data Science for Business (LTAT.02.020)
ET
Log in

Data Science for Business 2021/22 fall

  • Pealeht
  • Kursuse korraldus
  • Ajakava
  • Õppejõud

Andmeteaduse võimalused äriettevõttes

Ainekood: LTAT.02.020.

Eesmärk: Kursuse eesmärk on tutvustada andmeteaduse võimalusi äriettevõttes ning näidata andmeteaduse rakendamist otsustusprotsessides.

Selle aine raames tutvute järgmiste teemadega:

  • Andmeteaduse standardprotsess (CRISP-DM).
  • Andmete kogumine, puhastamine ja modifitseerimine;
  • Andmete visualiseerimine;
  • Ärianalüütika;
  • Masinõpe (ka masinõpe e-kaubanduses);
  • Äriprotsesside analüüs;
  • Andmeteaduse rakendamine otsustusprotsessides;
  • Töörollid andmeteaduse projektides;
  • Andmeteaduse eetika ja regulatsioonid.

Kursuse läbinud õppija:

  • Saab aru andmeteaduse olemusest ja võimalustest äriettevõttes;
  • Oskab teha vahet andmeteaduse erinevate tehnikate vahel (nt masinõppe ja kirjeldava ärianalüütika vahel);
  • Oskab paremini planeerida võimalikke andmeteadust rakendavaid projekte.
  • Lisaks õpetatakse kursusel, kuidas kirjeldavat andmeanalüüsi programmaatiliselt läbi viia.


Kursusel ei õpita, kuidas luua sobivaid matemaatilisi mudeleid.

Õppevorm ja maht: Kursuse maht on 6 EAP (ca 156 tundi). Kursus on eesti keeles ja koosneb videoloengutest, praktikumitest ning kursuse projektist. Õppevorm on osaliselt veebipõhine. Moodle keskkond on mõeldud õppematerjalide edastamiseks ning testide sooritamiseks.

Materjalid: Kursus on osaliselt veebipõhine. Suurele osale kursuse materjalidest hakkab ligi saama Moodle'i keskkonnas https://moodle.ut.ee/course/view.php?id=11449.

Praktikumid toimuvad Delta õppehoones kl 14.15 - 16.00, Narva mnt 18 - 2034 (vt ajakava).

Kursuse ametlik osa toimub alates 2. septembrist.

Suhtluskanalid: Peamise suhtluskanalina kasutame Slacki. Meie kursuse Slackiga liitumiseks on vaja sisse logida Moodle'i keskkonda. Slackis saate esitada küsimusi, mis puudutavad kursust, projekti ülesannet ja üldisi küsimusi. Kursusematerjalidele juurdepääsu probleemide või muude tehniliste probleemide korral võite kirjutada Slacki kanalile #kursusetugi või meililistile andmeteaduse.kursus@lists.ut.ee.

Õppejõud:

  • Elena Sügis, PhD
  • Ardi Tampuu, PhD
  • Ida Maria Orula, MSc
  • Institute of Computer Science
  • Faculty of Science and Technology
  • University of Tartu
In case of technical problems or questions write to:

Contact the course organizers with the organizational and course content questions.
The proprietary copyrights of educational materials belong to the University of Tartu. The use of educational materials is permitted for the purposes and under the conditions provided for in the copyright law for the free use of a work. When using educational materials, the user is obligated to give credit to the author of the educational materials.
The use of educational materials for other purposes is allowed only with the prior written consent of the University of Tartu.
Terms of use for the Courses environment