Tampereen yliopiston järjestämä data-analytiikan ensimmäinen työvoimakoulutus pyörähti käyntiin helmikuussa 2016 ja lähes saman sisältöistä koulutusta toistettiin vielä kaksi kertaa sen jälkeen.
Neljäs, uudistettu versio koulutusohjelmasta, alkoi tämän vuoden maaliskuussa. Kolmessa ensimmäisessä koulutuksessa mukana oli 12 opiskelijaa kussakin ja nyt maaliskuussa alkaneessa koulutuksessa opiskelijoita on 16.
Koulutuksen toteuttajaksi Tampereen yliopisto valikoitui Pirkanmaan ELY-keskuksen tarjouskilpailun kautta.
Kokeneille konkareille
Data-analytiikan koulutukset on suunnattu henkilöille, joilla jo on korkeakoulututkinto, johon on sisältynyt esimerkiksi tietojenkäsittelyä, tilastotiedettä, matematiikkaa tai tietotekniikan opintoja.
Koulutukseen valituilla on useasti joko diplomi-insinöörin tai AMK-insinöörin tai filosofian maisterin tutkinto tietojenkäsittelystä.
Koulutuksen aloittavilla tulee lisäksi olla jonkin verran ohjelmointikokemusta. Koulutus on herättänyt runsaasti kiinnostusta, viimeksi alkaneeseen koulutukseenkin haki jopa 81 henkilöä ja heistä siis 16 valittiin mukaan.
Jatkuvaa parantamista
Koulutusten kesto oli ensimmäisissä toteutuksissa viitisen kuukautta, mutta nyt kestoa on kuukaudella lisätty. Myös koulutuksen sisältöä on muokattu pitkin matkaa osallistujapalautteiden perusteella. Ensimmäisissä koulutuksissa varsinaiseen data-analyysiin liittyvien sisältöjen lisäksi mukana oli tietokantaosaamista ja pilviteknologiaa. Nämä on jätetty pois, sillä koulutusohjelman kärki halutaan pitää data-analyysin työvaiheiden, menetelmien ja työkalujen opiskelussa, joiden läpikäynti ja omaksuminen vie oman aikansa.
Koulutuksessa tutustutaan koneoppimiseen, niin ohjatun kuin ohjaamattoman oppimisen menetelmiin, joita harjoituksissa sovelletaan erilaisiin aineistoihin. Päätyökaluna opinnoissa käytetään avoimen lähdekoodin
R/RStudio-ohjelmistoja.
Opintojakson lopussa tutustutaan myös Big Data -tekniikoihin.
Monipuolinen paketti
Varsinaisen data-analyysin lisäksi koulutuksessa on omat opintojaksot datan visualisoinnista sekä datan hyödyntämisestä liiketoiminnassa. Visualisoinnissa paneudutaan menetelmiin ja työkaluihin, joilla data saadaan muutettua näkyväksi ja ymmärrettäväksi, ja data-analytiikka liiketoiminnassa -jaksolla opitaan, miten data-analytiikalla rakennetaan uusia liiketoimintamalleja.
Koulutus suoritetaan osallistumalla lähiopetuspäiviin, tekemällä etätehtävät ja suorittamalla työssäoppimisjakso, jonka aikana teoriajaksolla opittuja asioita on mahdollisuus soveltaa käytäntöön. Työssäoppimispaikat ovat löytyneet monilta toimialoilta ja erikokoisista yrityksistä.
Opetusjakson ja työssäoppimisen osuus koulutuksesta on likimain puolet ja puolet. Tavoitteena on, että opiskelija työllistyisi siihen yritykseen jossa hän työssäoppimisjakson suorittaa.
Osallistujien työllistymisprosentti on ollut varsin hyvä, kun tilannetta on tarkasteltu kolmen kuukauden kuluttua koulutuksen loppumisesta.
Ovi auki yliopistoon
Data-analytiikkakoulutusten pääsisältö on koostettu luonnontieteiden tiedekunnan kansainvälisen Big Data -maisteriohjelman kursseista.
Soveltuvan pohjakoulutuksen omaavat täydennyskoulutettavat voivat osallistua maisteriohjelman kursseille tutkinto-opiskelijoiden kanssa, mikäli innostusta riittää.
