Õppeaine eesmärgiks on anda üliõpilastele teadmised ja oskused andmeanalüüsi põhialustest.

The aim of this course is to provide students with knowledge and skills in the fundamentals of data analysis.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- rakendab metoodiliselt ja otstarbekohaselt andmeanalüüsi statistilisi meetodeid;
- tõlgendab adekvaatselt ja esitleb veenvalt analüüsi tulemusi.

After completing this course the student:
- applies methodologically and reasonably statistical methods of data analysis;
- implements adequately and presents evidently the results of analysis.

Kursusel käsitletakse andmeanalüüsi erinevaid aspekte, kasutades MATLAB-keskkonda:
- andmete analüüsimine statistiliste meetoditega;
- analüüsi tulemuste interpreteerimine;
- andmete ja analüüsi tulemuste visualiseerimine ja esitlemine.

The different aspects of data analysis will be handled, using MATLAB-environment:
- analysing data using the statistical methods;
- interpreting of of outcomes of analysis;
- visualizing and presenting of data and results of analysis.

Arvestus
Arvestus koosneb kolmest komponendist: kahest kontrolltööst ja uurimistööst.
Kontrolltööd sooritatakse õppejõu antud andmestiku baasil ja seisnevad etteantud meetoditega andmeanalüüsi protsesside läbiviimises ning tulemuste tõlgendamises. Uurimistööks peab üliõpilane ise andmestiku leidma, andmeanalüüsi ülesanded püstitama, sobilikud meetodid valima, analüüsi läbi viima ning tõlgendama saadud tulemusi. Samuti tuleb töö vormistada üliõpilastööna ning see kaitsta. Positiivse lõpptulemuse saavutamiseks peavad kõik kolm komponenti olema arvestatud.

Pass/fail assessment
Assessment consists three components: two tests and research work.
The tests are based on data proposed by supervisor. The prescribed data analysis processes have to be conducted using prescribed methods. The results have to be interpreted adequately.
During research work, student has to find the data set, set up research probleem, chose appropriate methods for solving the probleem, conduct the analysis, and interpreet the results. Research must be formatted according to rules, and defended.
To pass the assessment, all three components vave to be passed with positiive grade.

-

-

- Zielesny A. From Curve Fitting to Machine Learning: An Illustrative Guide to Scientific Data Analysis and Computational Intelligence. Springer 2018
- Parring A.-M., Vähi, M., Käärik, E. Statistilise andmetöötluse algõpetus. Tartu, 1997 (in estonian)
- Tooding, L.-M. Andmete analüüs ja tõlgendamine sotsiaalteadustes, Tartu 2015 (in estonian)
- Gdeisat, M., Lilley, F. MATLAB® by Example: Programming Basics. Elsevier (e-raamat)

(Toomas Lepikult) https://moodle.taltech.ee/course/view.php?id=30091

-

not specified