Oppimispäiväkirja Google Advanced Data Analytics -sertifikaatin suorittamisesta
Valle, Joonas (2026)
Valle, Joonas
2026
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202603124235
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202603124235
Tiivistelmä
Opinnäytetyössä suoritettiin Google Advanced Data Analytics -sertifikaatti, josta laadittiin päiväkirjamuotoinen raportti. Päiväkirja kuvaa sertifikaatin suorittamisen eri vaiheet sekä esittelee kurssien sisällöt kurssikohtaisesti. Opinnäytetyön tavoitteena oli kuvata sertifikaatin suorittamista ja sen hyötyjä opiskelijalle sekä edistää opiskelijan osaamista data-analytiikassa.
Opinnäytetyön tietoperusta on rajattu sertifikaatin keskeisiin sisältöihin. Pääteemana on Python data-analytiikassa. Tietoperusta käsittelee myös data-analytiikkaa, Pythonin keskeisiä kirjastoja, tilastollista analyysiä sekä koneoppimista. This thesis involved completing the Google Advanced Data Analytics Certifi-cate, which was documented in the form of a learning diary report. The diary describes the different stages of completing the certificate and presents the course contents on a course-by-course basis. The objective of the thesis was to describe the completion of the certificate and its benefits for the student, as well as to enhance the student’s competence in data analytics.
The theoretical framework of the thesis was limited to the key contents of the certificate. The main theme is Python in data analytics. In addition, the theoret-ical framework covers data analytics, key Python libraries, statistical analysis, and an introduction to machine learning.
Opinnäytetyön tietoperusta on rajattu sertifikaatin keskeisiin sisältöihin. Pääteemana on Python data-analytiikassa. Tietoperusta käsittelee myös data-analytiikkaa, Pythonin keskeisiä kirjastoja, tilastollista analyysiä sekä koneoppimista.
The theoretical framework of the thesis was limited to the key contents of the certificate. The main theme is Python in data analytics. In addition, the theoret-ical framework covers data analytics, key Python libraries, statistical analysis, and an introduction to machine learning.
