Studieplan 2018/2019

Transkript

1 Studieplan 2018/2019 Dataanalyse og forretningsforståelse Studiepoeng: 30 Studiets nivå og organisering Studiet er en grunnutdanning på 30 studiepoeng og tilbys på deltid over ett år. Undervisningen er samlingsbasert, med samlinger på Høgskolestiftelsen i Kongsvinger. Bakgrunn for studiet Mange virksomheter har i dag tilgang til store mengder data, men mangler kompetanse til å nyttiggjøre seg av dataene for å øke virksomhetens verdiskaping. Det er behov for denne typen kompetanse på ulike nivåer i virksomhetene. Studiet gir innsikt i hvordan forretningsprosesser og forretningsmodeller kan videreutvikles gjennom systematisk analyse av data, samt teoretiske kunnskaper og praktiske ferdigheter i datahåndtering og databaser, som vil kunne være til nytte i den praktiske arbeidshverdagen. Læringsutbytte En kandidat med fullført kvalifikasjon skal ha følgende læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse: Kunnskap Kandidaten har kunnskap om håndtering av ulike typer data i regneark og databaser har kunnskap om utforming og styring av databaser har kunnskap om statistiske metoder for og ulike tilnærminger til analyse av forretningsmessige data har kjennskap til muligheter og utfordringer knyttet til digital transformasjon og digitale forretningsmodeller 1 / 14

2 2 / 14 har kunnskap om hvordan business analytics kan bidra til forståelse av virksomhetens forretningsprosesser og gi kunnskapsgrunnlag for utvikling av nye forretningsmodeller Ferdigheter Kandidaten kan utforme en database og anvende strukturert spørrespråk for å definere og manipulere databasen kan anvende regneark som analyseverktøy kan anvende statistiske metoder for å gjennomføre enkle analyser basert på strukturerte data kan anvende analyseresultater for å drøfte forretningsprosesser og forretningsmodeller Generell kompetanse Kandidaten kan kommunisere og samarbeide med andre i virksomheten om utforming av databaser og praktisk analysearbeid kan bidra til videreutvikling av virksomhetens forretningsmodeller og forretningsprosesser Målgruppe Målgruppen for studiet er personer som har interesse for økonomisk-administrative fag og IKT og som ønsker å lære mer om hvordan man kan håndtere data og øke virksomheters verdiskaping gjennom analyse av data. Studiet egner seg både som etterutdanning for personer med erfaring fra økonomisk-administrative stillinger og som videreutdanning for personer som ønsker å supplere tidligere økonomisk-administrativ utdanning. Relevans for arbeidsliv og videre studier Studiet har en innretning mot anvendelse av analyse i bedrifter, men gir også kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse som er overførbar til offentlige virksomheter og frivillige organisasjoner. Studiet kan etter nærmere regler inngå som en del av en bachelorgrad i henhold til 3.3 (c) i Forskrift om opptak, studier og eksamen ved Høgskolen i Innlandet. Emner fra

3 studiet kan etter nærmere regler også innpasses som valgemner i Bachelor i økonomi og administrasjon ved Høgskolen i Innlandet eller i andre økonomisk-administrative studier. Opptakskrav og rangering Generell studiekompetanse eller realkompetanse på tilsvarende nivå. Arbeids- og undervisningsformer Det tilbys 30 timer organisert undervisning i hvert av de to emnene Datahåndtering og innføring i databaser og Dataanalyse. I emnet Innføring i business analytics tilbys 45 timer organisert undervisning. All undervisning gjennomføres på Høgskolestiftelsen i Kongsvinger. Undervisningen fordeles på 4-5 samlinger av 2-3 dager per semester. Arbeids- og undervisningsformene omfatter både forelesninger og praktiske øvelser. Dette vil suppleres med læringsressurser som er åpent tilgjengelig på nett. Praktiske ferdigheter i analyse er både et mål i seg selv og et pedagogisk virkemiddel for å tilegne seg kunnskap. Undervisningen vil derfor være en kombinasjon av forelesninger og praktiske øvelser. De praktiske øvelsene gjennomføres som datalab på skolen, hvor studentene jobber med oppgaver under veiledning, individuelt og i gruppe. I tillegg kommer øvingsoppgaver som studentene skal løse hjemme. e vil få utdelt datasett som de skal jobbe med. Høgskolen stiller aktuell programvare til disposisjon. Det er obligatorisk frammøte på datalab i alle emner. Det forventes også at studentene møter til øvrig undervisning. Forventet samlet arbeidsinnsats i studiet er timer per semester. Vurderingsformer Det er obligatoriske arbeidskrav i alle emner, herunder obligatorisk frammøte på datalab med innlevering av individuell rapport i etterkant. Se emnebeskrivelsene for nærmere beskrivelse av arbeidskrav i det enkelte emne. Eksamensformene omfatter både semesteroppgaver og skoleeksamener og er tilpasset den praktisk-teoretiske tilnærmingen i studiet. Semesteroppgavene er gruppeeksamener. 3 / 14

4 Forskningsbasert undervisning Studiet er knyttet til et forskningsmiljø og bygger på forskningsbasert kunnskap. Studiet gir kunnskap og ferdigheter i analyse som gir grunnlag for å kunne forstå og delta i undersøkende prosesser. Internasjonalisering Det er viktig at studentene blir kjent med den engelske fagterminologi på området, da denne også benyttes mye i arbeidslivet. Deler av pensumlitteraturen vil være på egelsk. Studiets oppbygging og innhold Studiet består av tre emner. Emnene Datahåntering og innføring i database (7,5 studiepoeng) og Dataanalyse (7,5 studiepoeng) utfyller hverandre og tas parallelt i første semester. Begge emner er forkunnskapskrav til emnet Innføring i business analytics (15 studiepoeng) som går i andre semester. Kull 2018 Emner Emnekode Emnets navn S.poeng O/V *) Studiepoeng pr. semester S1(H) S2(V) DAF1001 Datahåndtering og innføring i database 7,5 O 7,5 DAF1002 Dataanalyse 7,5 O 7,5 DAF1003 Innføring i business analytics 15 O 15 Sum: 0 0 *) O - Obligatorisk emne, V - Valgbare emne 4 / 14

5 Emneoversikt DAF1001 Datahåndtering og innføring i database Emnekode: DAF1001 Studiepoeng: 7,5 Språk Norsk Krav til forkunnskaper Ingen spesielle krav. Læringsutbytte Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte: Kunnskap kan gjøre rede for spesifikke datatyper som er vanlige i business analytics og forklare hvordan de brukes i ulike analysemodelleringskontekster kan forklare hvordan regneark kan brukes til å håndtere ulike typer data kan gjøre rede for hvordan en relasjonsdatabase fungerer og drøfte dens betydning for sikker og effektiv håndtering av store datasett som ikke egner seg for håndtering i regnearkprogram kan forklare hvordan regneark og databaser kan brukes for å klargjøre ulike typer datasett for analyse kan gjøre rede for hvordan virksomhetens databaser kan utformes ved bruk av 5 / 14

6 Entity-Relationship-modellen kan gjøre rede for muligheter og begrensninger med hensyn til sikring av data i regneark og databaser kan gjøre rede for hvordan man kan øke effektiviteten og påliteligheten i en database gjennom å manipulere den ved hjelp av grunnleggende strukturert spørrespråk (SQL) kan beskrive hvordan forskjellige mengder data kan styres ved hjelp av databaseprogrammer kan beskrive rollen til databaser som back-end-support gjennom datalagring og informasjonsutveksling Ferdigheter kan identifisere ulike datatyper og kan anvend disse på en hensiktsmessig måte i ulike analysemodelleringskontekster kan anvende utvalgt programvare for henholdsvis databaser og relasjonsdatabase for å håndtere og klargjøre datasett for analyse kan drøfte og vurdere valg mellom regneark og relasjonsdatabase ut i fra type data og hensyn til effektivitet og sikkerhet kan anvende Entity Relationship-modellen for å utforme en database kan anvende strukturert spørrespråk (SQL) for å definere og manipulere virksomhetens database med høyere effektivitet og sikkerhet Generell kompetanse kan samarbeide med andre om å definere og operer en enkel database, samt om å rapportere på databasestyring Innhold Beskrivelser av ulike datatyper som brukes for business analytics modeller Microsoft Excel: demonstrasjon av styring av datafiler og manipulasjon Oppbygging av relasjonsdatabaser, innføring i Microsoft Access Overføring fra Microsoft Excel til Microsoft Access for datahåndteringsaktiviteter Innføring i Entity Relationship Model Egenskaper ved Microsoft Access og anvendelse i database styring Innføring i SQL, data definisjon og manipulasjon ved bruk av SQL 6 / 14

7 Arbeids- og undervisningsformer Forelesninger. Diskusjoner og presentasjoner basert på pensum og ulike datasett. Øvelser under veiledning, organisert i «datalaber». Selvstendig arbeid og gruppearbeid. Undervisningen suppleres med instruksjonsvideoer som er åpent tilgjengelig på nett. Det forventes at studentene møter til undervisningen. Det er formelt krav til deltakelse på datalab (se obligatoriske arbeidskrav). Forventet samlet arbeidsinnsats i emnet er 187,5-225 timer (i henhold til ECTS-standard). Obligatoriske krav som må være godkjent før eksamen kan avlegges Deltakelse på 2 av 3 datalaber, med innlevering av individuell rapport i etterkant. Eksamen Semesteroppgave (gruppe 2-3) som teller 40% av den totale karakteren i emnet. Det krever bruk av Microsoft Access for å operere en database og lage en rapport knyttet til styring av den aktuelle databasen. 4 timers individuell skriftlig skoleeksamen som teller 60% av den totale karakteren i emnet Ved gruppeeksamen står alle deltakerne i gruppa til ansvar for alt innhold i oppgaven. Det forutsettes at alle deleksamener er bestått for at emnet skal vurderes til bestått. Prestasjonene vurderes med gradert bokstavekarakterer fra A-F, der E er laveste ståkarakter. Tillatte hjelpemidler til eksamen Semesteroppgave: Alle. Skoleeksamen: Kalkulator i tråd med retningslinjer for kalkulatorbruk på de økonomisk/administrative studiene ved Handelshøgskolen Innlandet Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap. Oppdaterte retningslinjer foreligger og formidles til 7 / 14

8 studentene ved oppstart av hvert studieår. Ansvarlig fakultet Handelshøgskolen Innlandet - Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap 8 / 14

9 DAF1002 Dataanalyse Emnekode: DAF1002 Studiepoeng: 7,5 Språk Norsk Krav til forkunnskaper Ingen spesielle krav. Læringsutbytte Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte Kunnskap kan gjøre rede for elementer av deskriptiv statistikk som brukes i business analytics kan gjøre rede for enkle teknikker for datavisualisering for anvendte business-oppgaver kan forklare normalfordelingen kan forklare hypotesetester og deres praktisk anvendelse kan gjøre rede for variansanalyse (ANOVA) i business anvendelser kan forklare korrelasjonsanalyse og dens praktiske anvendelse kan gjøre rede for praktisk anvendelse av linær regresjon kan gjøre rede for de viktigste begrensningene i ovennevnte teknikker og metoder Ferdigheter kan analysere data med regneark programvare ved hjelp av deskriptiv statistikk og visualisering 9 / 14

10 kan identifisere normalfordelingen og avvik fra den kan stille og teste enkle hypoteser ved bruk av t-test kan gjennomføre variansanalyse kan gjennomføre korrelasjonsanalyse av business data kan gjennomføre regresjonsanalyse med sikte på å beskrive statistiske relasjoner og prognostisere nye data kan tolke analyseresultatene til ikke-teknisk språk for å få innsikt i prosessene som genererer data kan gjenkjenne de vanligste fallgruver i dataanalyse Generell kompetanse kan forklare hvordan data og grunnleggende statistiske metoder kan bidra til bedre beslutningsgrunnlag har grunnlag for å kommunisere og diskutere databaserte innsikter innenfor bedriftens daglig liv Innhold Elementer av deskriptiv analyse knyttet til business analytics Visualisering av data Normalfordeling Hypotesetester (t-test) med anvendelser innenfor business analytics Variansanalyse (ANOVA) med anvendelser innenfor business analytics Korrelasjonsanalyse Lineær regresjon for beskrivelse og prognostisering Arbeids- og undervisningsformer Forelesninger. Oppgaveløsing, individuelt og i gruppe. e jobber med oppgaver i gruppe mellom samlingene (se obligatoriske arbeidskrav). Forventet samlet arbeidsinnsats i emnet er 187,5-225 timer (i henhold til ECTS-standard). Obligatoriske krav som må være godkjent før eksamen kan avlegges Deltakelse på 2 av 3 datalaber med øvelser i regneark og innlevering i etterkant. Tre innleveringer i grupper på 2-3 studenter. Innleveringene fordeles ut over 10 / 14

11 semesteret, i henhold til progresjonen i emnet. Eksamen 4 timers individuell skriftlig skoleeksamen. Prestasjonen vurderes med gradert bokstavkarakter fra A-F, der E er laveste ståkarakter. Tillatte hjelpemidler til eksamen Formelsamling. Kalkulator i tråd med retningslinjer for kalkulatorbruk på de økonomisk / administrative studiene ved Høgskolen Handelshøgskolen i Innlandet Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap. Oppdaterte retningslinjer foreligger og formidles til studentene ved oppstart av hvert studieår. Ansvarlig fakultet Handelshøgskolen Innlandet - Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap 11 / 14

12 DAF1003 Innføring i business analytics Emnekode: DAF1003 Studiepoeng: 15 Språk Norsk Krav til forkunnskaper Anbefalt: Datahåndtering og innføring i database og Dataanalyse eller tilsvarende. Læringsutbytte Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte: Kunnkap kan gjøre rede for ulike analysetilnærminger i business analytics og formålet med disse, samt gi eksempler på ulike typer analyseproblemer og hvordan man kan jobbe med å definere analyseproblemer kan gjøre rede for hvordan business analytics kan bidra til bedre forretningsforståelse og dermed bedre beslutningsgrunnlag kan gjøre rede for hvordan digitale prosesser kan endre arbeidsprosesser og forretningsmodeller kan gjøre rede for organisasjons- og ledelsesutfordringer knyttet til digital transformasjon kan gjøre rede for sentrale problemstillinger knyttet til personvern og datasikkerhet ved innhenting, lagring og håndtering av data til analyseformål, samt vise til lover og forskrifter som regulerer disse områdene kan forklare business analytikerens rolle som oversetter mellom data scientister og ledere på ulike nivåer i virksomheten Ferdigheter 12 / 14

13 kan kombinere kunnskap og ferdigheter innen datahåndtering, databaser, statistikk og forretningsforståelse i gjennomføring av enkle analyser på gitte datasett ved hjelp av utvalgt programvare kan anvende analyseresultater for å drøfte og foreslå endringer i arbeidsprosesser kan anvende analyseresultater for å drøfte utvikling og valg av forretningsmodell Generell kompetanse kan beskrive etiske dilemmaer i forbindelse med bruk av analyser i virksomhetens forretningsprosesser kan samarbeide med andre om å gjennomføre analyser og rapportere analyseresultater kan anvende relevant fagterminologi for å kommunisere med andre i virksomheten om analyseproblemer, analysetilnærminger, analyseresultater og beslutningsproblemer Innhold Deskriptiv, preskriptiv og predikativ analyse Maskinlæring og datautvinning (data mining) Analyseproblemer Praktisk analysearbeid med deskriptiv og predikative analyser Digitale prosesser, arbeidsprosesser og forretningsmodeller Ledelse av digital transformasjon Personvern, datasikkerhet og etiske dilemmaer Business analytikerens rolle Arbeids- og undervisningsformer Forelesninger, øvelser og presentasjoner. Praktisk analysearbeid i datalab og i grupper mellom samlingene. Selvstendig arbeid. Gjesteforelesninger med eksempler fra næringslivet. 13 / 14

14 Obligatoriske krav som må være godkjent før eksamen kan avlegges Innlevering av arbeidsplan for semesteroppgaven Deltakelse på 2 av 3 datalaber Muntlig presentasjon i gruppe Eksamen Semesteroppgave i gruppe (2-3 studenter) som teller 60% av karakteren. I semesteroppgaven skal man gjennomføre og rapportere på et analysearbeid, basert på gitt problemstilling og datasett. 4 timers individuell skoleeksamen som teller 40% av karakteren. Ved gruppeeksamen står alle deltakerne i gruppa til ansvar for alt innhold i oppgaven. Det forutsettes at begge deleksamener er bestått for at emnet skal vurderes til bestått. Prestasjonen vurderes med graderte bokstavkarakterer fra A-F, der E er laveste ståkarakter. Tillatte hjelpemidler til eksamen Semesteroppgave: Alle. Skoleeksamen: Kalkulator i tråd med retningslinjer for kalkulatorbruk på de økonomisk / administrative studiene ved Høgskolen Handelshøgskolen i Innlandet Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap. Oppdaterte retningslinjer foreligger og formidles til studentene ved oppstart av hvert studieår. Ansvarlig fakultet Handelshøgskolen Innlandet - Fakultet for økonomi og samfunnsvitenskap 14 / 14