Opiskelija
- tuntee tietovarastojen perusteet ja toteutustekniikoita, Big Datan perusteet ja erityispiirteet ETL-prosesissa
- tuntee ja osaa soveltaa tietovarastojen toteutustapoja: on-premise, Iaas ja hybridi
- osaa toteuttaa ETL- prosessin
- tuntee data-analytiikan ja datan louhinnan perusteet sekä osaa soveltaa tiedon louhinnan algoritmeja (esim. luokittelut, analyysit ja ennusteet: clustering, decision tree, linear/logical regression, neural networks) analyysien ja ennusteiden toteuttamisessa
- tuntee ja osaa soveltaa liiketoimintatietojen (BI) hallinnan ja visualisoinnin työkaluja
- tuntee tekoälyn avustaman älykkkään automaation merkityksen datan hallinnassa ja analysoinnissa

Tietovarastojen perusteet ja toteutustekniikoita, ETL- prosessi. Big Datan perusteet ja erityispiirteet ETL-prosessissa. Tietovarastojen toteutustapoja: on-premise, Iaas ja hybridi. Data-analytiikka, datan louhinta (luokittelut, analyysit ja ennusteet: clustering, decision tree, linear/logical regression, neural networks). Liiketoimintatietojen (BI) hallinta, visualisointi, työkaluja. Tekoälyn avustama älykäs automaatio datan hallinnassa ja analysoinnissa.