Probleemipõhine rakenduslik masinõpe ja suurandmete analüüs (ITX0020)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
ITX0020
õppeaine nimetus eesti k
Probleemipõhine rakenduslik masinõpe ja suurandmete analüüs
õppeaine nimetus inglise k
Problem-based Applied Machine Learning and Analysis of Big Data
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
6.00
deklareeritav
jah
õppeaine täies mahus läbitav e-õppes
ei
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
sügis
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Õppekavad, millesse aine kuulub
Ainet õpetavad struktuuriüksused
IT - tarkvarateaduse instituut
Tunniplaani link
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Aine eesmärgiks on anda praktiline kogemus suurandmete analüüsist olemasolevate analüüsi, masinõppe ja programmeerimisvahendite abil.
õppeaine eesmärgid inglise k
-
õppeaine õpiväljundid eesti k.
• Teab programmide ja programmeerimise põhimõisteid ja vahendeid
• Oskab lahendada lihtsamaid programmeerimisülesandeid tuginedes näidetele
• Teab masinõppe põhimõisteid, tüüpe, komponente ja kasutusvaldkondi
• Oskab lahendada lihtsamaid andmetöötlusülesandeid
• Tunneb suurandmete analüütika ja visualiseerise põhimeetodeid
• Oskab rakendada olemasolevaid masinõppe vahendeid andmetega seotud lihtsamate ülesannete lahendamiseks
• Oskab lahendada lihtsamaid programmeerimisülesandeid tuginedes näidetele
• Teab masinõppe põhimõisteid, tüüpe, komponente ja kasutusvaldkondi
• Oskab lahendada lihtsamaid andmetöötlusülesandeid
• Tunneb suurandmete analüütika ja visualiseerise põhimeetodeid
• Oskab rakendada olemasolevaid masinõppe vahendeid andmetega seotud lihtsamate ülesannete lahendamiseks
õppeaine õpiväljundid ingl k.
-
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Kursus annab esmase kogemuse ühe konkreetse andmeanalüüsi probleemi lahendamisest programmeerimise, masinõppe ja andmeanalüüsi vahendeid kasutades.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
-
hindamisviis eesti k
-
hindamisviis ingl k
-
iseseisev töö eesti k
-
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
Jagatakse koos õppematerjalidega
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
2.0
loenguid
-
praktikume
2.0
praktikume
-
harjutusi
0.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO
õppetöö semester
õpetav õppejõud / üksus
õppetöö keel
Laiendatud ainekava
2025/2026 sügis
Evelin Halling, IT - tarkvarateaduse instituut
eesti keel