Aine eesmärk on:
- anda ülevaade andmetöötluse ja visualiseerimise põhiprintsiipidest, andmeanalüüsi ja masinõppe levinumatest meetoditest;
- õpetada vastava tarkvara kasutamist andmete hankimisest ning lihtsamate andmetöötluse, andmeanalüüsi ja andmete visualiseerimise ülesannete lahendamiseks.

The aim of the course is to:
- provide an overview of the basic principles of data processing, visualization and the most common methods of data analysis and machine learning;
- teach the use of relevant software for data collecting and solving simpler data processing, data analysis and data visualization tasks.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- selgitab andmetöötluse põhiprintsiipe ja andmete visualiseerimise ning analüüsimise põhimeetodeid;
- omab teadmisi masinõppe baasmeetoditest;
- valib sobiva meetodi ja rakendab vastavat tarkvara andmete hankimiseks, eeltöötluseks, visualiseerimiseks, analüüsimiseks, vormistab ja interpreteerib saadud andmeanalüüsi tulemusi;
- kasutab SQL keelt lihtsamate päringute tegemiseks.

After completing this course, the student:
- explains the basic principles of data processing and the basic methods of data visualization and analysis;
- knows the basic methods of machine learning
- applies the appropriate method and software for data collecting, pre-processing, visualization, analysis, as well as interprets and formats the results of the implemented methods;
- uses the SQL language to write simple queries.

Andmete hankimine, eeltöötlus, analüüs ja visualiseerimine vastava tarkvara abil. Andmeanalüüsi kirjeldavad ja järeldavad meetodid. Masinõpe ja selle meetodid. Andmete kasutamine ennustamisel. Avalikke andmebaaside kasutamine. SQL keel.

Data collecting, pre-processing, analysis and visualization using appropriate software. Exploratory and inferential data analysis. Fundamental machine learning methods for basic data analytics problems. Getting data from public databases. SQL language.

-

-

-

-

- E-kursuse materjalid.
- Steven S. Skiena, The Data Science Design Manual, Springer, 2017
- Flach, P. Machine learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press, 2012

-