Posted on

Data-analytiikan selvityksen julkistaminen

August (LK103)
August (LK130), Porin yliopistokeskuksen esittely- ja kokoustila

Data-analytiikan nykytilasta ja sen hyödyntämisestä Satakunnassa kertova selvitys julkistetaan UCPori Klubin teemabrunssilla keskiviikkona 4.4.2018 (klo 8.00 – 9.30). Lisäksi brunssilla tutustutaan Data-analytiikan osaamiskeskittymän verkostoon ja datatiede.fi -sivustoon ja käydään keskustelua data-analytiikan hyödyntämisestä ja sivuston toimivuudesta. Teemabrunssin pitopaikkana on Porin yliopistokeskuksen uusittu esittely- ja kokoustila August.

Selvitys-dokumentin lataussivu

Ilmoittautuminen tilaisuuteen on päättynyt

Ohjelma:

08.00 Ilmoittautuminen ja kahvi
1.krs LK103 (August)

UCPori Klubin terveiset, Piritta Huhta, Koordinaattori, Porin yliopistokeskus

08.10 Avaus
Tarmo Lipping, professori ja analyyttinen-hankkeen vastuullinen johtaja, Tampereen teknillinen yliopisto, Pori

08.15 Selvityksen sisällöstä
Janne Harjamäki, projektitutkija, Tampereen teknillinen yliopisto, Pori

Teemabrunssin selvityksen sisällön esittelyä
Teemabrunssin selvityksen sisällön esittelyä

08.30 Ideointia ja pohdintaa
Osallistujien näkökulmia; miten, missä, koska ja kuinka data-analytiikkaa voisi hyödyntää

Teemabrunssin ideointia ja pohdintaa data-analytiikasta
Teemabrunssin ideointia ja pohdintaa data-analytiikasta

08.45 Verkoston toiminnan ja sivuston esittelyä
Janne Harjamäki, projektitutkija, Tampereen teknillinen yliopisto, Pori

09.05 Ideointia ja pohdintaa
Osallistujien näkökulmia; Mitkä asiat parantaisivat sivuston/portaalin käyttämistä tai sen käytettävyyttä

Teemabrunssin ideointia ja pohdintaa portaalista
Teemabrunssin ideointia ja pohdintaa portaalista

09.20 Jatkotoimenpiteet
Data-analytiikan osaamiskeskittymän tiimi

09.30 Tilaisuuden päätös

Teemabrunssin esitysdiat (PDF)

Ideoinnin ja pohdinnan tuloksia (PDF)

Selvitys-dokumentin lataussivu

 

Ilmoittautuminen tilaisuuteen on päättynyt

Lisätietoja:


Posted on

Poridi: Tekoälyllä älyä tekoihin

Poridin sivulta löytyy uusi blogi (julkaistu 15.2.2018), jossa TTY Porin signaalinkäsittelyn professori Tarmo Lipping kertoo ajatuksiaan tekoälystä ja sen hyödyntämisen mahdollisuuksista Satakunnan automaatioteollisuudessa.

Poridin blogin taustakuvitus
Poridin blogin taustakuvitus

 

 

 

 

 

 

Lisätietoja:


Posted on

Koulutus – Data-analyytikon kompetenssit

Tämä blogi avaa uuden koulutusaiheisten blogien sarjan sivustollamme.

Samalla sivustomme ensimmäisen ”vieraskynän” saa Teppo Hjelt. Teppo opiskelee TTY Porissa ja on esseensä kautta pohtinut data-analyytikon kompetenssejä:

 

”Älä äiti itke, sillä poikas on kunnon poika, kun hän löytää paikkansa tässä maailmassa”, lauloi Tumppi Varonen joskus Kekkosen aikaan. Minä tulin runsas vuosi sitten siihen tulokseen, että paikkani on taas hukassa, kun kymmenen vuoden putki kirjastotätinä päättyi. Optimistisesti kuitenkin ajattelin, että seuraavan siirron pitää sitten olla jotain vieläkin seksikkäämpää. Onko se edes mahdollista? Törmäsin Harvard Business Reviewin artikkeliin ”Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”. Bingo.

Seuraavaksi ajattelin, että pitää varmaan ottaa selvää, mikä tuo Data Scientist, suomeksi data-analyytikko tai datatieteilijä, oikein on. Äärimmilleen yksinkertaistettuna päädyin seuraavaan: data-analyytikko auttaa tekemään tietoon perustuvia päätöksiä. Hän kaivaa valtavasta, sekavasta ja moninaisesta datamassasta esiin juuri sen, millä on merkitystä. Entä millainen ominaisuuksien yhdistelmä vaaditaan tässä onnistumiseen? Perehdyin aiheesta kirjoitettuihin kansainvälisiin tieteellisiin tutkimuksiin, ammatillisiin blogeihin ja kotimaisiin työpaikkailmoituksiin ja sain selville tämän:

Data-analyytikko on:

  • luova ja rohkea kokeilija.
  • kyvykäs datan siivoaja ja käsittelijä. Vain oikealla datalla on merkitystä.
  • hyvä ohjelmoimaan. Työkaluista pitää hallita etenkin SQL, Python ja R, mutta myös paljon muuta työkaluosaamista vaaditaan työtehtävästä riippuen.

Data-analyytikolla on:

  • analyyttinen ote ongelmiin ja hän on intohimoinen ongelmanratkaisija.
  • kyky visualisoida ja esittää ratkaisunsa niin, että vastaanottajan on helppo ymmärtää se.
  • vahva matemaattinen ja tilastotieteellinen osaaminen.
  • hyvä toimialaosaaminen ja hän on tiimi-ihmisiä.

Lisäksi data-analyytikko hallitsee tiedonlouhinnan ja koneoppimisen tärkeimmät algoritmit sekä big datan käsittelyyn liittyvät tekniikat.

Kirjoitin aiheesta myös esseen TTY:n Porin yksikön Tieteellisen kirjoittamisen kurssille. Nyt ymmärrän, mitä seksikkyys on ja mihin olen matkalla.

 

Teppo Hjelt, FM, johtamisen ja tietotekniikan opiskelija (ja tuleva data-analyytikko)

 

Lisätietoja: