Biologian pakollisia opintoja
- Teacher
Harri Savilahti
ประเภท: Department of Biology
Turun yliopiston Moodle
ผลการค้นหา
Genetiikan LuK vaiheen opintoja, soveltuu myös sivuaineopiskelijoille
- Teacher
Harri Savilahti
ประเภท: Department of Biology
Tämä metakurssialue sisältää venäjän kielen kursseilla käytettävän Кафе Питер 2 -oppikirjan (2022) äänitteet.
HUOM! Materiaalia ei saa siirtää muille alueille, vaan sitä saa käyttää ainoastaan tällä alueella kieli- ja viestintäopintojenkeskuksen järjestämillä italian kielen kursseilla!
- Teacher
Birgitta Tjurin-Muranen
ประเภท: Russian
- Teacher
Hui Shi
- Teacher
Hanna Thoren
ประเภท: Suu- ja leukakirurgia
The course introduces methods and algorithms for extracting information and knowledge from data sets. This includes techniques for data pre-processing, visualizing high-dimensional data, basic machine learning methods for supervised learning (classification, regression), unsupervised learning (clustering, association rule analysis), model selection and validating how well a learned model predicts on new data (holdout, cross-validation). The CRISP-DM process model is introduced as a tool for analysing and implementing data science projects.
Prerequisites: Python programming skills. Basic knowledge of probability, statistics and linear algebra is beneficial. Taking the course TKO_7093 Statistical Data Analysis before this course is recommended.
- Teacher
Antti Airola
ประเภท: Department of Computing
Osaamistavoitteet
· Opiskelija tietää mitä design ajattelu on
· Opiskelija ymmärtää design ajattelun perusteita ja niiden käyttöä terveyden- ja sosiaalihuollossa
· Opiskelija soveltaa design ajattelun prosessia ja menetelmiä terveyden- ja sosiaalihuollon haasteiden ratkomisessa
· Opiskelija kykenee arvioimaan design ajattelun käytettävyyttä myös muissa opinnoissa ja työelämässä
· Opiskelija saa tietoa yrityksen perustamisesta ja idean kaupallistamisesta
- Teacher
Eriikka Siirala
ประเภท: Department of Nursing Science
- Ajankohtaisia tiedotteita jatko-opiskelijoille
- Jatko-opiskelijoiden seminaaritöiden palautusalusta
- News for postgraduate students
- Returning seminar works
- Teacher
Riitta Suhonen
ประเภท: Department of Nursing Science
- Teacher
Mika Teräs
ประเภท: Jatkotutkinto-opinnot
Tavoitteet
Kurssin suoritettuaan opiskelija osaa
- arvioida ja suunnitella ohjelmiston alkeiskomponenttien (funktiot, luokat) määrittelyjä
- analysoida ja testata komponenttien poikkeustilanteita ja käyttöä ohjaavia sopimusehtoja
- rakentaa ja analysoida periytymiseen pohjautuvia olioratkaisuja
- arvioida ja kehittää dynaamiseen sidontaan ja polymorfismiin perustuvia järjestelmiä
- yleistää erikoistapauksien olioratkaisuja geneerisiksi
- soveltaa tietotyyppien yhteensopivuuden matemaattisia periaatteita periytymisessä sekä alityyppien ja parametrisessa polymorfismissa
- tunnistaa, luokitella ja soveltaa olioiden perusominaisuuksia (ekvivalenssi, verrattavuus)
- käyttää ja laajentaa geneerisiä kokoelmarakenteita
Opintojakso vahvistaa seuraavia työelämävalmiuksia: luovuus, moniammatillisuus, ongelmanratkaisutaidot, tieto- ja viestintätekniikan taidot ja viestintätaidot.
Kurssin suoritettuaan opiskelija osaa
- arvioida ja suunnitella ohjelmiston alkeiskomponenttien (funktiot, luokat) määrittelyjä
- analysoida ja testata komponenttien poikkeustilanteita ja käyttöä ohjaavia sopimusehtoja
- rakentaa ja analysoida periytymiseen pohjautuvia olioratkaisuja
- arvioida ja kehittää dynaamiseen sidontaan ja polymorfismiin perustuvia järjestelmiä
- yleistää erikoistapauksien olioratkaisuja geneerisiksi
- soveltaa tietotyyppien yhteensopivuuden matemaattisia periaatteita periytymisessä sekä alityyppien ja parametrisessa polymorfismissa
- tunnistaa, luokitella ja soveltaa olioiden perusominaisuuksia (ekvivalenssi, verrattavuus)
- käyttää ja laajentaa geneerisiä kokoelmarakenteita
Opintojakso vahvistaa seuraavia työelämävalmiuksia: luovuus, moniammatillisuus, ongelmanratkaisutaidot, tieto- ja viestintätekniikan taidot ja viestintätaidot.
- Teacher
Jari-Matti Mäkelä
ประเภท: Department of Computing