[tämä sivu wikissä][indeksi][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Käytännönläheinen: Tietojen valmistelu ja tutkiminen

Hallinnolliset tiedot

Otsikko Laboratorio-istunto: Tietojen valmistelu
Kesto 180
Moduuli A
Oppitunnin tyyppi Käytännöllinen
Keskittyminen Käytännöllinen – AI Modelling
Aihe Tietojen valmistelumenetelmät

Avainsanoja

suodatus, puuttuvat arvot, kaksoiskappaleet, tietojen valmistelu, tietojen puhdistus, tietojen muuntaminen, tietojen normalisointi, tietojen integrointi, tietojen vähentäminen,

Oppimistavoitteet

Odotettu valmistelu

Pakollinen opiskelijoille

Ei mitään.

Valinnainen opiskelijoille

Ei mitään.

Referenssejä ja taustaa opiskelijoille

Ei mitään.

Suositellaan opettajille

Ei mitään.

Oppituntimateriaalit

Ohjeita opettajille

Tämä oppimistapahtuma koostuu laboratoriotehtävistä, jotka opiskelijoiden on ratkaistava johtavan ohjaajan avulla.

Pääpiirteittäin/aika-aikataulu

Kesto (min) Kuvaus Käsitteet
5 Hahmotella Yleinen tavoite: dokumentoi, miten kamppailet tietojen kanssa valmistelun aikana
14 Tietoaineisto Väestönlaskenta/uudelleenrakentaminen
20 Tietojen valmistelu suodatus, puuttuvat arvot, kaksoiskappaleet,
20 Esimerkki tietojen puhdistuksesta Virheellisten, vioittuneiden, virheellisesti muotoiltujen, kaksoiskappaleiden tai epätäydellisten tietojen korjaaminen tai poistaminen tietoaineistossa
20 Esimerkki tietojen muuntamisesta Tietojen muuntaminen muodosta toiseen, parhaat käytännöt.
20 Tietojen normalisointiesimerkki Tietojen normalisointia koskevat parhaat käytännöt.
25 Dataintegraatioesimerkki Tietojen integroinnin parhaat käytännöt.
25 Esimerkki tietojen vähentämisestä Tietojen vähentämisen parhaat käytännöt.

Tunnustukset

Human-Centered AI Masters -ohjelmaa rahoitettiin Euroopan unionin Verkkojen Eurooppa -välineestä (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).