Siirry pääsisältöön
MyCourses MyCourses
  • Koulut
    Insinööritieteiden korkeakoulu (ENG) Kauppakorkeakoulu (BIZ) Kemian tekniikan korkeakoulu (CHEM) – Oppaita opiskelijalle (CHEM) – Raportinkirjoitusohje (CHEM) Perustieteiden korkeakoulu (SCI) Sähkötekniikan korkeakoulu (ELEC) Taiteiden ja suunnittelun korkeakoulu (ARTS) Kielikeskus Avoin yliopisto Kirjasto Aalto-yliopiston pedagoginen koulutus UNI (tentit) Sandbox
  • CORONAVIRUS INFO
    Koronavirus - tietoa opiskelijalle Coronavirus - information for students Coronavirus - information för studerande Koronaviruksen vaikutus opiskeluun: kysymyksiä ja vastauksia Effects of the coronavirus on studies: questions and answers Coronaviruset och studierna: frågor och svar Corona help for teachers
  • Palvelulinkit
    MyCourses - Ohjeita opettajille - Varaa online aika digitaalisen opetuksen asiantuntijalta (opetttajille) - Opetuksen digitaaliset työvälineet - Opetuksen tietosuojaa opettajille - Ohjeita opiskelijoille - Työtila opinnäyteohjaukseen WebOodi Into-opiskelijaportaali Courses.aalto.fi Kirjasto- ja tietopalvelut - Tiedonhakijan oppaat - Imagoa / Avoin tiede ja kuvien käyttö Tietotekniikkapalvelut Kampuskartat - Etsi tiloja ja tarkista rakennusten aukioloajat Ruokalistat.net AYY Aalto-yliopiston ylioppilaskunta Aallon yhteisötori
  • ALLWELL?
    Opiskelutaidot Tukea opiskeluun Starting Point of Wellbeing AllWell?-opiskeluhyvinvointikyselystä
  •   ‎(fi)‎
      ‎(en)‎   ‎(fi)‎   ‎(sv)‎
  • Toggle Search menu
  • Käytät vierailijatunnusta (Kirjaudu)

close

30E03000 - Data Science for Business I, 07.01.2020-18.02.2020

  1. Etusivu
  2. Kurssit
  3. Kauppakorkeakoulu
  4. tieto- ja pal...
  5. 30e03000 - da...
  6. Osiot
  7. week 1: predi...
Kurssiesite

Week 1: Predictive Analytics

  • Week 1: Predictive Analytics

    Week 1: Predictive Analytics

    • Week 1 Lectures:



    • icon for activity L0: Course introduction 2020 Tiedosto Pdf-tiedosto
    • icon for activity L1: Predictive Analytics (part 1) Tiedosto Pdf-tiedosto
    • Week 1 Tutorials:



    • icon for activity T1: Decision Trees Tiedosto Pdf-tiedosto
    • icon for activity T1: Detecting insurance fraud with Decision Trees in Python Kansio

      You find the same files on JupyterHub.

    • Week 1 Assignments:


      Step 1: Join the workspace

      To get started learning Python, you will need a DataCamp account. Please check the email you provided in the participation survey (and possibly its junk folder) for a personal invite link to the digital workspace that we have created on DataCamp.

      If you already have a DataCamp account, you can log in, but otherwise you will be prompted to create a new account. Follow the steps, and at the end you should be automatically enrolled in our workspace. If not, try the link again.

      If you are taken to your account dashboard, you should be able to find the Data Science for Business I group at the bottom of the page. After you navigate to the group workspace, you should be able to see the assignments found in Step 2 below.

      Please note that your access to the Premium content starts from around January 2nd.


      Step 2: Dive right in

      Please complete both of the courses below. (There are other courses in the workspace and your DataCamp Premium account is valid for 6 months, so you can continue learning later at your own pace if you wish.)

    • icon for activity Intro to Python for Data Science Verkko-osoite

      The objective of this short crash course is to introduce you to the basics of the Python language. It is meant for complete beginners, for whom this is the first encounter with Python. It does not require you to install any additional software. This assignment is to be done individually.

      The course is offered by DataCamp, so you will need to create an account (see Step 1) before you can complete this course. If you did Step 1 correctly, you should be able to see the course in the workspace as an assignment, but you can also find it via this link: https://www.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science.

      Upon completion of all exercises in the course, you will be awarded with a certificate of completion. You need to upload your certificate to the submission box for Assignment 1.

    • icon for activity Intermediate Python for Data Science Verkko-osoite

      int

      This is a more advanced course in Python that deals with additional concepts. You should already be familiar with the basics, which means that you should be able to do the things shown in Intro to Python for Data Science. This course also does not require you to install any additional software. This assignment is to be done individually.

      The course is offered by DataCamp, so you will need to create an account in Step 1 before you can complete this course. If you did Step 1 correctly, you should be able to see the course in the workspace as an assignment, but you can also find it via this link: https://www.datacamp.com/courses/intermediate-python-for-data-science.

      Upon completion of all exercises in the course, you will be awarded with a certificate of completion. Similarly to the first assignment, you need to upload your certificate to the submission box for Assignment 1.


    • Step 3: Submit your DataCamp certificates

      Though we can see your progress in the courses in DataCamp, it can be very difficult sometimes to match your DataCamp accounts to our records. Therefore, we kindly ask you to submit the completion certificates to this submission box below in order to ensure that you receive points for this assignment.

    • icon for activity A1: Let the Python flow through you Tehtävä

      Deadline: January 14th (Tuesday), 2020 @ 23:59:59

      Despite the official deadline, we recommend you to complete the DataCamp courses as early as possible! Preferably before the 1st coding tutorial on January 8th. 2020. 

      Please submit here the two completion certificates from the Intro to Python for Data Science and Intermediate Python for Data Science courses. Name your file studentNum-lastname-firstname-a1-1.pdf and studentNum-lastname-firstname-a1-2.pdf.

      The grading of this assignment will be as follows:

      • 0 = fail (didn't complete either course),
      • 1 = pass (completed one course),
      • 2 = good (completed both courses).

Kurssin etusivu

Kurssin etusivu

Edellinen osio

◄Python and JupyterHub
Ohita
Tulevat tapahtumat
Ladataan Ei tulevia tapahtumia
Siirry kalenteriin...
  • 30E03000 - Data Science for Business I, 07.01.2020-18.02.2020
  • Osiot
  • Yleinen
  • Materiaalit
  • Python and JupyterHub
  • Week 1: Predictive Analytics
  • Etusivu

Aalto logo

Tuki / Support
  • MyCourses help
  • mycourses(at)aalto.fi
Palvelusta
  • MyCourses rekisteriseloste
  • Tietosuojailmoitus
  • Palvelukuvaus
About service
  • MyCourses protection of privacy
  • Privacy notice
  • Service description
Service
  • MyCourses registerbeskrivining
  • Dataskyddsmeddelande
  • Beskrivining av tjänsten

Käytät vierailijatunnusta (Kirjaudu)
  • Koulut
    • Insinööritieteiden korkeakoulu (ENG)
    • Kauppakorkeakoulu (BIZ)
    • Kemian tekniikan korkeakoulu (CHEM)
    • – Oppaita opiskelijalle (CHEM)
    • – Raportinkirjoitusohje (CHEM)
    • Perustieteiden korkeakoulu (SCI)
    • Sähkötekniikan korkeakoulu (ELEC)
    • Taiteiden ja suunnittelun korkeakoulu (ARTS)
    • Kielikeskus
    • Avoin yliopisto
    • Kirjasto
    • Aalto-yliopiston pedagoginen koulutus
    • UNI (tentit)
    • Sandbox
  • CORONAVIRUS INFO
    • Koronavirus - tietoa opiskelijalle
    • Coronavirus - information for students
    • Coronavirus - information för studerande
    • Koronaviruksen vaikutus opiskeluun: kysymyksiä ja vastauksia
    • Effects of the coronavirus on studies: questions and answers
    • Coronaviruset och studierna: frågor och svar
    • Corona help for teachers
  • Palvelulinkit
    • MyCourses
    • - Ohjeita opettajille
    • - Varaa online aika digitaalisen opetuksen asiantuntijalta (opetttajille)
    • - Opetuksen digitaaliset työvälineet
    • - Opetuksen tietosuojaa opettajille
    • - Ohjeita opiskelijoille
    • - Työtila opinnäyteohjaukseen
    • WebOodi
    • Into-opiskelijaportaali
    • Courses.aalto.fi
    • Kirjasto- ja tietopalvelut
    • - Tiedonhakijan oppaat
    • - Imagoa / Avoin tiede ja kuvien käyttö
    • Tietotekniikkapalvelut
    • Kampuskartat
    • - Etsi tiloja ja tarkista rakennusten aukioloajat
    • Ruokalistat.net
    • AYY Aalto-yliopiston ylioppilaskunta
    • Aallon yhteisötori
  • ALLWELL?
    • Opiskelutaidot
    • Tukea opiskeluun
    • Starting Point of Wellbeing
    • AllWell?-opiskeluhyvinvointikyselystä
  •   ‎(fi)‎
    •   ‎(en)‎
    •   ‎(fi)‎
    •   ‎(sv)‎