Opintojakso

Näytä opetus
A240A0010 Introduction to Programmatic Business Analytics, 6 op 
Tunniste A240A0010  Voimassaolo 01.08.2019 -
Nimi Introduction to Programmatic Business Analytics  Nimilyhenne Introduction to 
Laajuus6 op   
TyyppiYleisopinnot  
LajiOpintojakso   
  ArvosteluasteikkoOpintojaksot 0-5,H,P 
  Jatko-opintokelpoinenei
    Voidaan suorittaa useastiei
Vastuuyksikkö LUT School of Business and Management (23E1) 

Opettajat
Nimi
Pontus Huotari 

Opintojakson kuvaus opinto-oppaan mukaan
Huom 

Location: Lappeenranta

 
Suoritusvuosi 

B.Sc. (Econ. & Bus. Adm.) 3

 
Periodi 

1-2

 
Opetuskieli 

English

 
Vastuuopettaja(t) 

Post-doctoral researcher, D.Sc. (Tech.), Pontus Huotari

 
Tavoitteet 

The course introduces business students to the core programming (i.e., Python and R) languages used in modern business analytics. Specifically, after completing the course, the student will:
1. Understand the big picture of how programmatic business analytics works from the start to the end, and understand the value of data analytics in facilitating evidence-based business decision-making.
2. Know how to implement a simple, but complete data analysis process with Python and R:
a. Gather raw data from primary databases and secondary data sources such as websites (the basics of APIs and web scraping).
b. Clean and combine the raw data into an analyzable format (data wrangling/munging).
c. Run basic statistical analyses (e.g., linear regression) and visualize the analysis results.
d. Build basic predictive models for automated decision-making (i.e., an introduction to machine learning and its applications in business).

 
Sisältö 

Basics of Python and R, and how they are used in business analytics, including a recap on basic statistics (e.g., linear regression) and an introduction to machine learning algorithms. The focus is heavily on hands-on types of learning (i.e., actual programming) and on examining business-related problems with real world data.

 
Suoritustavat 

Period 1: Lectures / weekly exercises 14 h, self-learning 64 h.
Period 2: Lectures / weekly exercises 14 h, self-learning 64 h, exam 4 h*.
Total workload 160 h.
* A web-based exam (accessed from Moodle).

 
Kuulustelujärjestyksen mukainen tentti (Kyllä/Ei) 

No

 
Moodle-tentti (Kyllä/Ei) 

Yes

 
Exam-tentti (Kyllä/Ei) 

No

 
Arviointiskaala ja arviointimenetelmät 

0-5. Self-learning exercises 50%, exam 50%.

 
Oppimateriaalit 

Lecture slides and other presented material.

 
Esitietovaatimukset 

A130A0350 Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät.

 
Vaihto-opiskelijoille paikkoja? (Kyllä,paikkamäärä/Ei) 

15–

 
Paikkoja avoimen yliopiston opiskelijoille? (Kyllä, paikkamäärä/Ei) 

No

 


Meneillään oleva ja tuleva opetus
Ei opetusta

Tulevat kuulustelut
Tarkasta kuulustelujärjestyksestä jos tässä ei näy kuulustelu mikä sinun mielestä pitäisi näkyä.
Voit myös hakea kuulusteluja vasemman valikon ILMOiTTAUDU TÄSTÄ -kohdasta.