õppeaine eesmärgid eesti k
Aine eesmärk on arendada teadmisi, oskusi ja hoiakuid andmepõhise juhtimise valdkonnas ning omandada ärianalüütika baaslähenemised lihtsamate ärirakenduste tasemel.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of this course is to develop knowledge, skills and attitudes relevant to the concept of data-driven management and to develop skills in business intelligence on the level of Basic business applications.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Õppeaine läbinud üliõpilane:
- analüüsib andmepõhise juhtimise ja ärianalüütika aluskontseptsioone, põhimõtteid ning meetodeid ja nende omavahelisi seoseid;
- kirjeldab kaasaegseid andmete kogumise, andmeanalüüsi ja visualiseerimise võimalusi ning andmete ja faktide rolli juhtimisotsuste langetamisel;
- kasutab eesmärgipäraselt lihtsamaid ärianalüütika tehnilisi lahendusi.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course, the student:
- analyses the foundational concepts, principles and methods of data-driven management and business analytics and respective relationships;
- describes contemporary applications of data collection, data analysis and visualization and the role of data and facts in making business decisions;
- uses purposefully relevant basic solutions of business intelligence.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Andmepõhine juhtimine. Ärianalüütika olemus. Andmed. Kirjeldav analüütika. Korrelatsioon ja lineaarne regressioon. Andmeanalüütika strateegiline kasutamine äriliste küsimuste lahendamisel. Mudelid, visualiseerimine ja juhtimislauad. Andmete jagamine. Andmevarustamine. Relatsiooniline andmemudel ja andmebaasid. Visuaalne analüütika. Ärianalüüsi protsess. Andmelaod ja andmeaidad. Andmekaeve. Andmekirjaoskus ja andmepõhinekultuur ettevõttes. Tulevikutrendid.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Data-driven management. The nature of business intelligence. Data. Descriptive analytics. Correlation and linear regression. Strategic use of business intelligence in making business decisions. Models, visualization and dashboards. Data sharing. Relational data modelling and databases. Visual Analytics. The process of business analytics. Data warehousing concepts. Data mining. Data literacy and data-driven culture in the company. Future trends.
hindamisviis eesti k
Täpsustatud laiendatud ainekavas.
hindamisviis ingl k
Shall be specified in extended syllabus.
õppekirjandus
Sharda et al. Business Intelligence, Analytics and Data Science. A Managerial Perspective (Pearson, 2017).
Laursen and Thorlund. Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting (Wiley, 2017).
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
3.0
sessioonõppe töömahud (semestris):