Data, Analytics, and AI for Professionals -opintokokonaisuus
Syvällistä ymmärrystä ja käytännön soveltamistaitoja data-analytiikan ja tekoälyteknologioiden hyödyntämiseen
Onko tehtävänäsi edistää organisaatiosi datan hyödyntämistä? Oletko valitsemassa organisaatiollesi sopivia työkaluja ja teknologioita datan ja tekoälyn hyödyntämiseen? Haluatko ymmärtää, miten tekoälysovellukset käytännössä toimivat ja kuinka niitä rakennetaan? Vai haluatko ohjelmoida tekoälytoteutuksia?
Data, Analytics, and AI for Professionals (DAAP) -opintokokonaisuudesta löydät vaihtoehdot niin tekoälyn liiketoimintamahdollisuuksien ja -haasteiden ymmärtämiseen ja ratkaisemiseen kuin tekoälypalveluiden tekniseen hyödyntämiseen ja kehittämiseen. Opintokokonaisuus on suunniteltu auttamaan organisaatioita ja yksilöitä omaksumaan – ymmärtämään, valitsemaan, käyttämään, soveltamaan ja kehittämään – uusia teknologioita ja työkaluja.
Kokosimme yhteen parhaat dataan, analytiikkaan ja tekoälyyn keskittyvät koulutuksemme ja kouluttajamme ja loimme elämänlaajuista oppimista tukevan oppimiskokonaisuuden, joka mahdollistaa joustavan opintopolun toteuttamisen.
DAAP:n modulaarisen rakenteen ansiosta voit valita itsellesi sopivan tahdin opiskella sinua kiinnostavia aiheita ja polkuja. Kokonaisuus sisältää kolme tasoa (à 4 päivää), jotka rakentuvat kukin aiemman opitun päälle. Voit siis valita suoritatko kokonaisuuden kaikki tasot kerralla noin 6–18 kuukauden aikana, yksitellen tasosta 1 alkaen vai tarvitsemasi määrän tasoja.
Tasosta riippumatta kaikille yhteisten opintomoduulien lisäksi voit valita valinnaisten opintojen suunnaksi joko Data Science tai Data and Organizations -opintoja.
Kesäkuussa 2023 alkava seuraava toteutus järjestetään englannin kielellä.
Ohjelma toteutetaan yhteistyössä Suomen tekoälykeskus FCAI:n kanssa.
Aloitus
Hinta:
Ota yhteyttä
Etene joustavasti suoritustasolta toiselle
Taso 1 / Intro–Intermediate
Program in Data, Analytics, and AI / 4 päivää
Taso 1–2 / Intermediate–Advanced
Certificate in Data, Analytics, and AI / 8 päivää
Tasot 1–3 / Advanced +
Diploma in Data, Analytics, and AI / 12 päivää
Osaamistavoitteet:
Taso 1
Ymmärrät data-analytiikan ja tekoälyn perusperiaatteet ja osaat kommunikoida ja keskustella sekä sisäisten että ulkoisten sidosryhmien kuten asiakkaiden ja ratkaisutoimittajien kanssa teemaan liittyvistä haasteista ja ratkaisuista.
Tunnistat liiketoiminnan tai organisaatiosi toiminnan haasteita ja mahdollisuuksia, joissa voit hyödyntää data-analytiikan lähestymistapaa. Osaat myös ehdottaa haasteisiin sopivia eri tyyppisiä ratkaisuja ja tekniikoita.
Ymmärrät datan laadun, analyyttisten menetelmien ja tilastotieteen perusperiaatteet arvioidaksesi kriittisesti tuloksia.
Osaat auttaa organisaatiotasi kehittämään dataan ja analytiikkaan liittyviä käytäntöjä ja kyvykkyyksiä.
Taso 2
Ymmärrät datan, analytiikan ja tekoälyn roolin sekä vaikutusmahdollisuudet organisaation toimintamallien ja liiketoiminnan tehostamiseen ja parantamiseen sekä teknologiavalintojen vaikutukset.
Syvennät osaamistasi tunnistaa haasteita ja mahdollisuuksia, joissa voit hyödyntää analyyttista lähestymistapaa. Osaat myös ehdottaa ja vertailla syvällisemmin ja laajemmin, minkä tyyppiset tekniikat olisivat sopivia erilaisiin haasteisiin.
Ymmärrät mikä datastrategia on ja mitkä ovat sen kokonaisvaikutukset organisaatioille. Lisäksi osaat auttaa organisaatiotasi kehittämään datastrategiaa.
Ymmärrät yleisimmät datan jakamiseen liittyvät tekniset ja kulttuuriset haasteet sekä erilaisia ratkaisumalleja niiden selvittämiseen. Olet myös tietoinen datan jakamiseen liittyvistä juridisista rajoitteista.
Taso 3
Syvennät entisestään osaamistasi tunnistaa ja ratkaista haasteita ja mahdollisuuksia, jotka hyötyvät analyyttisestä lähestymisestä sekä ehdottaa ja soveltaa sopivia ratkaisuja.
Tunnistat tekoälyn hyödyntämiseen liittyviä mahdollisia eettisiä ja tietosuojaan liittyviä haasteita ja tunnet erilaisia ratkaisumalleja.
Ymmärrät avoimen datan ja avoimen lähdekoodin hyödyntämisen mahdollisuudet.
Ymmärrät tekoälyjärjestelmän jatkuvan kehittämisen haasteet.
DAAP-opintokokonaisuudessa opettavat Aalto-yliopiston, Helsingin yliopiston, Suomen Tekoälykeskuksen (FCAI) sekä alan edistyneimpien yritysten johtavat kouluttajat ja asiantuntijat.
Ohjelmaan on koottu kattava kokemuksemme sekä parhaat kouluttajat ja sisällöt suosituista data, analytiikka ja tekoäly -koulutusohjelmista kuten Diploma in Artificial Intelligence. Koulutuskokonaisuudessa yhdistyy viimeisin tutkimustieto ja käytännön oppiminen erilaisten esimerkkien ja harjoitusten avulla.
Luo itsellesi sopiva oppimispolku ja suorita opintoja haluamaasi tahtiin siirtyen joustavasti suoritustasolta seuraavalle. Tarjoamme kiinnostavia valinnaisia sisältöjä, joiden avulla syvennät osaamistasi. Tarjolla on päivittyvä valikoima valinnaisia opintomoduuleja.
Kenelle?
Ohjelma sopii kaikille, jotka tarvitsevat työssään syvällistä ymmärrystä ja käytännön soveltamistaitoja data-analytiikan ja tekoälyteknologioiden hyödyntämisestä.
Ohjelma sopii muun muassa
- Analyytikoille
- Cloud Engineereille, pilvipalveluasiantuntijoille
- Ohjelmoijille ja kehittäjille
- Projekti- ja tuotepäälliköille
- Kehityspäällikköille ja -johtajille
- IT-asiantuntijoille, -päälliköille ja -johtajille
- Eri alojen insinööreille
Tasosta riippumatta kaikille yhteisten opintomoduulien (75%) lisäksi voit valita valinnaisten opintojen suunnaksi (25%) joko Data Science tai Data and Organizations -opintoja.
Data Science -opintosuunta sopii sinulle, jos haluat hyödyntää data-analytiikkaa ja koneoppimista tekoälysovelluksissa ohjelmoinnin avulla ja oppia data science tai data engineering -taitoja. Valinnaisissa moduuleissa käydään läpi eri metodeja kouluttajan ja assistenttien tukemina ja ohjelmoidaan tekoälytoteutuksia Pythonilla. Sinun tulee ymmärtää ohjelmoinnin perusteet tai suosittelemme käymään Python ja tekoäly – ohjelmoinnin perusteet -koulutuksen.
Data and Organizations -opintosuunta sopii sinulle, jos haluat ymmärtää datan ja analytiikan vaikutusta liiketoimintaan, organisaatioihin ja päätöksentekoon ilman ohjelmointia.
Sisältö
Data, Analytics, and AI for Professionals -opintokokonaisuuden suoritustasot ovat itsenäisiä kokonaisuuksia, jotka rakentuvat aiemmin opitun päälle ja syventävät osaamistasi. Voit suorittaa joustavasti haluamasi ja tarvitsemasi määrän tasoja.
DAAP-opintokokonaisuus rakentuu kolmesta suoristustasosta, jotka kaikki sisältävät kolme yhteistä opintopäivää ja yhden valinnaisen päivän, jonka valitset yhteisten opintojen aikana päivittyvästä opintotarjonnasta.
DAAP-opintoihin sisältyy sekä intensiivistä lähiopetusta että tekemällä oppimista. Käsiteltäviä aiheita ovat mm. datastrategia, tekoälyteknologiat ja -sovellukset sekä dataan liittyvät juridiset ja eettiset kysymykset. Ohjelmaan sisältyy käytännön tapausesimerkkejä.
Opintojaksoja täydentävät yksilöharjoitukset ja projektityöt, joiden ansiosta voit soveltaa oppimaasi heti omassa työssäsi.
Yhteisten koulutuspäivien (75%) aikana osallistujat valitsevat ohjelman valinnaiset opintomoduulit (25%). Osallistujat valitsevat joko
- ohjelmointitaitoja edellyttävän teknisen Data Science -suuntautumisvaihtoehdon
- tai Data and Organizations -suuntautumisvaihtoehdon, jossa keskitytään tekoälyyn yleisemmällä tasolla ilman ohjelmointia.
Koko DAAP-opintokokonaisuuden suorittavilla on mahdollisuus tehdä omalle organisaatiolle projektityö, johon saa henkilökohtaista ohjausta ohjelman huippuasiantuntijoilta
Aikataulu
Data, Analytics, and AI for Professionals (DAAP) -opintoja on mahdollista suorittaa joko kokonaisuutena noin 6–18 kuukauden aikana tai joustavasti taso kerrallaan oman aikataulusi mukaan.
Kouluttajat
Teemu Roos
Teemu Roos on tietojenkäsittelytieteen professori Helsingin yliopistossa.
Hän johtaa tekoälyn opetusta Suomen tekoälykeskuksessa FCAIssa. Roos on suositun Elements of AI -verkkokurssin vastuuopettaja – kurssi on keskeinen osa Suomen ainutlaatuista tekoälystrategiaa, jossa tekoäly kuuluu kaikille.
Henri Schildt
Henri Schildt on strategian professori Aalto-yliopiston kauppakorkeakoulun johtamisen laitoksella sekä perustieteiden korkeakoulun tuotantotalouden laitoksella.
Schildt on tutkinut teknologiastrategiaa, yrittäjyyttä suuryrityksissä ja muodostuvilla toimialoilla, sekä strategisen muutoksen johtamista. Tällä hetkellä hän tutkii digitaalisten datavirtojen vaikutusta johtamiseen, organisoitumiseen, sekä työrooleihin yrityksissä, Schildt valmistelee aiheesta kirjaa.
Tohtoriksi Schildt väitteli vuonna 2007 Teknillisestä Korkeakoulusta.
Jaakko Hollmén
Jaakko Hollmén on johtava tutkija Aalto-yliopiston tietotekniikan laitoksella. Hollménin tutkimusintressit liittyvät koneoppimiseen, tiedon louhintaan ja tekoälyyn. Erityisenä kiinnostuksen kohteena hänellä on ennustava analytiikka.
Hollménilla on yli 20 vuoden kokemus data-analyysistä, niin teollisuudessa kuin yliopistotutkimuksen parissa. Hän on perustajana Northlet Oy:ssä, joka tarjoaa analytiikkapalveluja ja konsultointia yrityksille.
Vuonna 2017 hän toimi pääjärjestäjänä Euroopan suurimmassa koneoppimisen ja tiedon louhinnan alan konferenssissa, ECML-PKDD 2017:ssa."
Koulutukseltaan Hollmén on tekniikan tohtori.
Marko Turpeinen
Prof. Marko Turpeisella on yli 25 vuoden kokemus liiketoiminnan visionäärinä ja kansainvälisenä koulutus- ja innovaatiojohtajana teollisuuden ja verkostoyhteiskunnan digitaalisessa muutoksessa. Hän johtaa datatalouden yritystä 1001 Lakes ja on Aalto-yliopiston tietotekniikan laitoksella.
Marko on aiemmin työskennellyt muun muassa MIT Media Labissa, johtanut EIT Digitalia Suomessa, ohjannut digitaalista innovaatiota Alma Mediassa ja ollut yksi MyData-liikkeen käynnistäjistä.
Laura Ruotsalainen
Laura Ruotsalainen on tietojenkäsittelytieteen apulaisprofessori Helsingin yliopistossa. Hän johtaa spatiotemporaalisen data-analyysin (SDA) tutkimusryhmää, joka tutkii ja kehittää konenäköä ja koneoppimismenetelmiä kestävyystieteen päämäärien edistämiseksi.
Hän on Suomen Tekoälykeskuksen (FCAI) ohjausryhmän jäsen vastuualueenaan tekoälyn ja kestävyystieteen synergioiden edistäminen.
Antti Lyyra
Antti Lyyra on tutkijana London School Economicsissa liikkeenjohdon laitoksella, josta hän väitteli tohtoriksi vuonna 2018. Hänen tutkimuksensa keskittyy robotiikan ja tekoälyn innovaatiodynamiikkaan tuotestrategian ja -kehityksen näkökulmasta.
Lisäksi hän opettaa Management of Information Systems and Digital Innovation -maisteriohjelmassa palvelusuunnittelua, tekoälyn johtamista, organisaatiotutkimusta ja tutkimusmenetelmiä.
Antti on työskennellyt johtavana analyytikkona itseajavien autojen ohjelmistoja kehittävässä yrityksessä keskittyen operaatio- ja markkina-analyysiin sekä strategiaan sekä omaa pitkän kokemuksen suurten tietojärjestelmien kehityksestä.