Kõik koolitused ühest kohast!

tk
Tagasi

Andmeanalüütiku arenguprogramm

Koolitusprogrammi eesmärk on anda baasteadmised andmete kogumisest, töötlemisest ja analüüsimisest koos praktilise kogemusega, et tutvustada tänapäevaseid lähenemisi andmete efektiivsemaks kasutamiseks. Koolituse käigus õpitakse tundma mitmeid andmetöötluseks vajaminevaid tööriistu ning meetodeid, et mõista, kuidas kogutud andmetest saada oma ettevõtte jaoks väärtuslikku teavet.

Maailma andmemaht kahekordistub iga kolme aasta tagant. Kõiki neid andmeid peab saama sorteeridatöödelda ja kasutada maksimaalse äriväärtusega. Selleks vajame andmeanalüütikuid ja -spetsialiste, kes struktureeritud lähenemisviisi abil andmete haldamisel suudavad oluliselt suurendada mistahes äriprotsessi efektiivsust. Reaalsus on see, et kolmveerandil ettevõtetest pole tänapäeval oma andmete parimal viisil kasutamiseks vajalikke oskusi ja tehnoloogiaid. Kõikjal on tõsine puudus spetsialistidest, kes teaksid, kuidas ettevõttes tasuvuse suurendamiseks andmete analüüsi tõhusalt kasutada.

Kas andmespetsialistiks saamiseks peab teadma kõrgemat matemaatikat ja programmeerimist? Muidugi ei ole see üleliigne, kuid piisab loogilisest mõtlemisest, visadusest ja suurest soovist uute oskuste omandamiseks.

Käesolev programm on andmevaldkonnast huvitatud inimestele suunatud kaks ja pool kuud kestev täiendõpe. Programm toimub veebikeskkonnas ning teemad jagunevad 11-le õppepäevale. Võimalus on osaleda ka üksikutel päevadel eraldi, lisades registreerumisel märkuste lahtrisse, millistel õppepäevadel soovite osaleda. (Ühe õppepäeva hind on 189 €+km),

Koolituse sihtgrupiks on andmevaldkonnast huvitatud inimesed, kel ei pea olema selles varasemat kogemust ning ka need, kes soovivad enda teadmisi antud valdkonnast täiendada.

Koolituse sisu:

  1. Õppepäev: Sissejuhatus erialasse. Andmeanalüüsi alused.
    • Maarja Maarjakõiv Olympic Entertainment Group, kliendisuhete ja püsikliendiprogrammi juht
    • Õppepäeva eesmärk on anda laiem ülevaade andmete olemusest, kuidas neid koguda ja töödelda ning kuidas kogu see teave on ettevõttele kasulik. Samuti anda teadmised, miks on analüütik ettevõttele vajalik ning mis on põhilised omadused, mis analüütiku tegelikult väärtuslikuks teevad. Viimaks katame põhilised väljakutsed, mis ilmnevad analüütika valdkonnas.
      • Mis on andmed?
      • Kuidas andmeid kogutakse?
      • Kuidas andmeid töödeldakse?
      • Miks on andmed ettevõttele vajalikud?
      • Miks on analüütik ettevõttele vajalik?
      • Analüütiku põhilised omadused, mis loovad väärtust ja kas seda kõike saab õppida?
      • Põhilised väljakutsed analüütikaga tegelemisel
  2. Õppepäev: Andmete kogumine, andmekaeve ja andmete visualiseerimine
    • Renee Kooli Omniva, andmesuuna juht; Estonian Business School, õppejõud
    • Koolituspäeva fookus on seotud andmete kogumisel, nendega opereerimisel ning lõpuks nendest väärtuse loomisel läbi visualiseerimise. Eesmärk on anda algteadmised andmete erinevatest liikidest, kuidas neid analüüsida ning kuidas valida endale see kõige meelepärasem tööriist ja väljendusviis. Lisaks räägime ka data literacyst, ehk andmekirjaoskusest.
      • Kuidas organisatsioonid andmeid koguvad ja nendest väärtust loovad
      • Analüütiline protsess – milline see välja näeb ja mis samme endas hõlmab
      • Andmetüüpide eristus
      • Andmekaeve – mis see on ja mida seal tehakse
      • Turul olevad tööriistad ning kuidas valida endale see ‘õige’
      • Andmete visualiseerimine ja andmekirjaoskus (data literacy)
  3. Õppepäev: Andmeanalüüs Excelis Pivot Table, konsolideeri ja PowerQuery tööriistadega
    • Asko Uri Kasulik Koolitus ™ / KehaMeeleKool OÜ, koolitaja ja koolitusjuht
    • Koolituse põhiosa keskendub Pivot Table kasutamisele, sh
      • Pivot andmetabelite loomine ja lahtrite vormindamine, andmete kuvamine ja värskendamine
      • Väljade ja üksuste kasutamine Pivot tabelis, sh uute väljade ja üksuste loomine
      • Väljade grupeerimine
      • Risttabelite loomine
      • Kuupäevaga väljade analüüsimine
      • Pivot tabeli kujundamine
      • Pivot tabelis lahtrite viitamine arvutuste tegemisel
      • Pivot tabelitest diagrammide loomine
    • Lisaks vaatame andmete kokkutoomist ja korrastamist eri tabelitest:
      • Konsolideeri tööriistaga
      • PowerQuery tööriistaga
      • PowerQuery tööriista juures vaatame eraldi andmete toomist Excelisse läbi csv faili niimoodi, et edaspidi toimuks uute importimiste korral andmete korrastamine (vormindamine, veergude korrastamine jm) automaatselt.
  4. Õppepäev: Andmeanalüüsiks vajalikud tööriistad Qlik ja Tableau
    • Andmeanalüüsiks vajalik tööriist Qlik
    • Andrus Kaasik Infovara OÜ, Qlik’i sertifitseeritud konsultant ja koolitaja
      • Qlik koolituse eesmärk on tutvustada kõigile analüüsihuvilistele kaasaegse andmete visualiseerimise ja iseteenindusliku analüüsi põhimõtteid ning võimalusi Qlik Sense platvormil. Koolituses on kombineeritud näited ja praktilised harjutused, millega õpetatakse nutikate analüüsilahenduste ja mõjusate visualiseeringute loomist ning antakse kasutajatele vajalikud teadmised ja oskused iseseisvaks tööks antud platvormiga.
        Koolitus on mõeldud kõigile, kel on huvi analüütika vastu ning soov oma andmetest oluline info kätte saada ning neile, kes soovivad lisaks aruannetele näha ka numbrite taha – miks tulemus on just selline ja kuidas seda parandada.
        Koolitus sobib nii neile, kes kaaluvad Qlik Sense kasutusele võtta, kuid ei ole selle tarkvaraga enne kokku puutunud kui ka neile neile, kes on juba kasutamas Qlik Sense tarkvara (ärikasutajad, analüütikud, andmeteadlased, infotöötajad), kes tahavad oma andmeid analüüsida, kõrgel tasemel visualiseeringuid luua ja infot jagada! Koolitus on kasulik ka QlikView arendajatele, kes soovivad oma teadmisi QlikSense’i kohta täiendada.

        • Sissejuhatus analüütikasse ja Qlik Sense tutvustus
        • Qlik Sense peamiste funktsioonide tutvustus
        • Parima visualiseeringu valik vastavalt amdetüüpidele ja andmete visualiseerimisepõhimõtted
        • Andmete tõmbamine Qlik Sense, andmeseoste loomine
        • Mõõdikute ja dimensioonide loomine
        • Uute visualiseeringute loomine mõõdikute/dimensioonide raamatukogu kasutades
        • Esitluse loomine rakenduses (story-telling funktsiooni kasutades)
        • Rakenduste jagamine teistega pilveteenuste abil
        • Hands-on ülesanded
        • Küsimused ja vastused
    • Andmeanalüüsiks vajalik tööriist Tableau
    • Kristian Allikmaa Datafruit OÜ, partner; Taltech IT-teaduskonna külalisõppejõud
      • Koolitusel tutvustatakse Tableau peamisi funktsionaalsusi ja antakse osalejatele baasteadmised toote kasutamiseks. Eesmärk on andmevaldkonnast huvitatud inimestele (sh.juhtidele) tutvustada tänapäevaseid lähenemisi andmete efektiivsemaks kasutamiseks. Koolituspäev on rikastatud paljude näidetega.
        • Sissejuhatus
        • Tableau tooted, kasutusjuhud
        • Kasutajaliides
        • Kontseptsioonid
        • Tableau Server/Online funktsioonid
        • Ühendused
        • Grupeerimine, filtreerimine, hierarhiad, parameetrid
        • Kalkulatsioonid
        • Dashboardid
        • Lisateema: Tableau + R/Python
  5. Õppepäev: SQL – andmete kogumiseks hädavajalik tööriist
    • Silver Toompalu OfficePoint OÜ, omanik ja koolitaja; Tallinna Tehnikakõrgkooli ja Eesti maaülikooli lektor; Täiskasvanute koolitaja (tase 7)
      • SQL andmebaaside põhitõed
      • Relatsioonilise andmebaasi loomine
      • Üldised SQL keelereeglid, andmetüübid
      • Andmebaasi ja tabelite loomine, kasutuselevõtt, kustutamine
      • Tabeli struktuuri muutmine
      • Andmete lisamine tabelisse, erinevad võimalused
  6. Õppepäev: SQL – andmete kogumiseks hädavajalik tööriist
    • Silver Toompalu OfficePoint OÜ, omanik ja koolitaja; Tallinna Tehnikakõrgkooli ja Eesti maaülikooli lektor; Täiskasvanute koolitaja (tase 7)
      • Päringute loomine
      • Päringute tegemine ühest tabelist
      • Tingimuste seadmine, sorteerimine, grupeerimine, agregaatfunktsioonide kasutamine
      • Päringud mitmest tabelist, tehted päringutulemustega
      • Alampäringute kasutamine
      • Funktsioonide kasutamine päringutes
      • Täiendavad võimalused (vaadete ja transaktsioonide kasutamine)
  7. Õppepäev: Masinõpe
    • Kristian Allikmaa Datafruit OÜ, partner; Taltech IT-teaduskonna külalisõppejõud
      • Koolituspäeval tutvustatakse masinõpet ja antakse osalejatele baasteadmised, kuidas ja kus masinõpet kasutada. Koolituspäeva eesmärk on andmevaldkonnast huvitatud inimestele (sh. juhtidele) tutvustada tänapäevaseid lähenemisi andmete efektiivsemaks kasutamiseks. Koolituspäev on rikastatud paljude näidetega.
        • Sissejuhatus teemasse
          • Näited
          • Protsess
          • Tööpõhimõte
          • Sisendandmed
          • Andmestiku disain
          • Sisendite/prediktorite valik
        • Klassifitseerimisemeetodid
        • Regressioonimeetodid
        • Assotsiatsioonireeglid
        • Klasterdamine
        • Visualiseerimine
        • Kuidas valida meetod/algoritm, headuse hindamine, meetrika
        • Vahendid, näidisprotsess
        • Väljakutsed
  8. Õppepäev: Python
    • Maarja Maarjakõiv Olympic Entertainment Group, kliendisuhete ja püsikliendiprogrammi juht
    • Koolituspäeva eesmärk on läbi praktiliste ülesannete tutvustada Pythoni kui andmeanalüüsi ja visualiseerimise tööriista põhilisi funktsionaalsuseid.
      • Mis on Python ja miks seda kasutatakse?
      • Praktiline ülesanne
        • Andmete laadimine Python keskkonda
        • Andmete esmane uurimine
        • Andmete puhastamine
        • Andmete visualiseerimine
        • Graafikute loomine
        • Lihtsamate mudelite loomine
  9. Õppepäev: R – võimas töövahend andmetega töötamisel
    • Merilin Paas-Loeza OB Holding 1 OÜ, andmeanalüütik
    • Sissejuhatus R-i
      • Mis on R ja miks tasub seda õppida
      • RStudio: installeerimine, seadistamine, töösessiooni loomine
      • R-i andmetüübid ja -struktuurid
    • Andmete töötlemise alused Tidyverse’i pakettide kogumikuga (tidyr, dplyr, stringr, lubridate)
      • Tidyverse: pakettide installeerimine ja laadimine
      • Andmestiku laadimine töökeskkonda
      • Avastav analüüs ja andmete puhastamine
      • Praktilised näited andmetöötlusest
    • Andmete visualiseerimine (ggplot2)
      • Graafikute loomine, kujundamine ja head tavad
    • Raporteerimine (RMarkdown, flexdashboard)
      • RMarkdown: raporti koostamine
      • Flexdashboard: dashboardi või storyboardi koostamine
  10. Õppepäev: Mida peavad andmeanalüütikud teadma (suur)andmete ja isikuandmete kaitsest?
    • Markus Malm Olympic Entertainment Group AS, jurist ning andmekaitsespetsialist
      • Koolituspäeva eesmärk on anda igale isikuandmetega kokku puutuvale isikule baasteadmised, millega tuleb arvestada, kui tööprotsesside käigus tuleb tegeleda ka isikuandmetega, mida tuleks teha erinevates praktikas ettetulevates olukordades, mis puudutavad isikuandmete töötlemist. Osalenu oskab ära tunda erinevaid andmekategooriaid ning teab, millistel õiguslikel alustel tohib andmeid töödelda ning millised on rikkumiste tagajärjed.
        • Millal ja kellele GDPR kohaldub?
        • Mis on isikuandmed?
        • Milliseid printsiipe peab järgima andmete kogumisel ja töötlemisel?
        • Andmetöötluse õiguslikud alused
        • Mis on eriliiki isikuandmed ja mida nende töötlemisel silmas pidada?
        • Profileerimine ja automatiseeritud otsused – mida tähele panna
        • Andmetöötlejate rollid
        • Andmekaitse mõjuhinnang – millal teha ja miks see vajalik on?
        • Andmete turvalisuse tagamine
        • Andmeleke – levinud põhjused ja mida teha
        • Karistused andmetöötlusnõuete rikkumise pärast

Koolituse läbinuna: 

  • tead, kuidas andmeid koguda, analüüsida ja töödelda
  • saad algteadmised andmete erinevatest liikidest, kuidas neid analüüsida ning kuidas valida endale see kõige meelepärasem tööriist ja väljendusviis
  • mõistad, kuidas töötada SQL andmebaasidega ning kuidas lisada ja muuta andmeid olemasolevates tabelites
  • oskad koostada päringuid ühest ja mitmest tabelist tingimustele vastavate andmete kättesaamiseks, kasutades vajadusel ka alampäringuid
  • saad baasteadmised, kuidas ja kus masinõpet kasutada
  • oskad andmeid analüüsida Excelis Pivot tabelis, PowerQuery, Tableau ja Qlik tööriistadega ning luua omale kõnekaid visuaale
  • tead, kuidas ettevõttes tasuvuse suurendamiseks andmete analüüsi tõhusalt kasutada
  • omad algteadmisi sellest, kuidas R-iga andmeid analüüsida, visualiseerida ja raporteerida
  • omandad andmetest väärtuste loomiseks vajalikke metoodikaid
  • tutvud statistiliste meetoditega praktilises elus
  • saad baasteadmised, kus ja kuidas masinõpet kasutada
  • oskad igakülgselt analüüsida ja avastada seoseid oma andmetes ning luua tähenduslikke esitlusi ja neid teistega jagada
  • oskad ära tunda erinevaid andmekategooriaid ning tead, millistel õiguslikel alustel tohib andmeid töödelda ning millised on rikkumiste tagajärjed

Töö toimub väikestes gruppides ja kohtade arv on piiratud!

Koolitajad:
Maarja Maarjakõiv
Olympic Entertainment Group, kliendisuhete ja püsikliendiprogrammi juht
Maarja Maarjakõiv on omandanud Tartu ülikoolis bakalaureusekraadi matemaatilise statistika erialal. Analüütika valdkonnas on kogemust pea 7 aastat töötades riigisektoris, ITK valdkonnas ning ka meelelahutussektoris. Maarja on töötanud Elisa kliendibaasi analüütikuna ning hiljaaegu on liikunud analüütikavaldkonnast tootejuhtimisse.

Renee Kooli
Omniva, andmesuuna juht; Estonian Business School, õppejõud
Renee Kooli on strateegiline mõtleja, kellel on 14 aastat kogemust andmetega seotud valdkonnas. Ta on lõpetanud Tallinna Tehnikaülikooli arvuti- ja süsteemitehnika erialal. Hetkel töötab Renee Omnivas andmesuuna juhina, kuid varasem töökogemus on Skypest, Microsoftist ja Helmesest. Põhifookus on olnud andmetest lisaväärtuse loomine ning klientide ja äripartnerite abistamine. Lisaks on Renee ka õppejõud Estonian Business Schoolis.

Asko Uri
Kasulik Koolitus ™ / KehaMeeleKool OÜ, koolitaja ja koolitusjuht
Asko Uri töötab seitsmendat aastat Kasulik Koolitus ™ koolitusfirmas õppematerjalide väljatöötaja ja koolitajana. Selle aja jooksul on Asko koolitanud üle 3000 inimese, kelle keksmine rahulolu koolitusega on 10-palli skaalal 9,4. Asko on omandanud Tartu Ülikoolis bakalaureuse kraadi sotsioloogia ja sotsiaaltöö erialal. Enne koolitajana tööle asumist töötas Norra e-õppe lahendusi tootvas ettevõttes juhataja ja tootearendajana.

Andrus Kaasik
Infovara OÜ, Qlik’i sertifitseeritud konsultant ja koolitaja
Andrus on lõpetanud Tartu Ülikooli matemaatikateaduskonna 1993 ja omab üle 20 aastast töökogemust majandustarkvara ja ärianalüüsi valdkonnas nii konsultandi kui arendaja rollis. Andrus on Qlik’i sertifitseeritud konsultant ja koolitaja, ta on osalenud ligi 100 ärianalüüsiprojekti elluviimisel muuhulgas näiteks tootmise, kaubanduse, teeninduse, panganduse valdkonnas ning koolitanud enam kui 500 ärianalüütikut kasutama Qlik Sense tarkvara.

Kristian Allikmaa
Datafruit OÜ, partner; Taltech IT-teaduskonna külalisõppejõud
Kristian Allikmaa on tehnikateaduste magister, cum laude (Tallinna Tehnikaülikool, Singapuri Riiklik Ülikool). Kristian on partneriks ärianalüüsi-, andmelao-, ning masinõppe lahendusi pakkuvas ettevõttes Datafruit OÜ ja tegeleb igapäevaselt ärilistele probleemidele lahenduste otsimisega. Lisaks töötab Kristian õppejõuna TalTechis (digitaliseerimine, andmed, andmeanalüüs). Omab rohkem kui 15 aastast töökogemust IT-valdkonnas. Ta on töötanud analüütikuna ettevõtetes Webmedia (nüüd Nortal) ning Rakuten Asia (Singapur).

Silver Toompalu
OfficePoint OÜ, omanik ja koolitaja; Tallinna Tehnikakõrgkooli ja Eesti maaülikooli lektor; Täiskasvanute koolitaja (tase 7)
Silver Toompalu on arvutikoolitajana tegutsenud aastast 1997 ning selle aja jooksul viinud läbi hulgaliselt koolitusi erineva tasemega kasutajatele. Lisaks arvutikoolitustele on ta ca 20 aastat olnud tegev ka õppejõuna mitmes Eesti kõrgkoolis, õpetades lisaks IT valdkonnale ka statistikat, andmeanalüüsi ning majandusteadust. Praegu tegutseb Silver Tallinna Tehnikakõrgkooli ning Eesti Maaülikooli ridades, samas on ta 10 aastat töötanud ka Tallinna Tehnikaülikoolis, kus Avatud ülikooli koolituspartnerina lööb kaasa tänagi. Omab täiskasvanute koolitaja (tase 7) kutsetunnistust.

Merilin Paas-Loeza
OB Holding 1 OÜ, andmeanalüütik
Merilin on omandanud Tallinna Ülikooli bakalaureusekraadi pedagoogika (2013) ja magistrikraadi kasvatusteaduste (2015) erialal. Ta on varasemalt töötanud hariduse ja panganduse valdkondades. ning hetkel töötab ta online analüütikuna ettevõttes OB Holding.

Markus Malm
Olympic Entertainment Group AS, jurist ning andmekaitsespetsialist
Markus on lõpetanud 2020. aastal Tartu Ülikoolis Infotehnoloogiaõiguse magistriõppe. Ta töötab Eesti suurimas online-kasiinos Olybet juristina ning andmekaitsespetsialistina, kus lahendab igapäevaselt andmekaitsega seonduvaid küsimusi.

Küsin koolituse kohta lisainfot

Koolitusfirma tutvustus

Eesti Koolitus- ja Konverentsikeskus korraldab konverentse ja koolitusi, mille sisu loomisel keskendutakse ennekõike kliendi ootustele ning rahulolule. Loome aastas ligikaudu poolsada originaalset koolitust ning kümmekond visiooni- ja erialakonverentsi. Loen koolitusfirma kohta veel...

Osalen koolitusel

Andmeanalüütiku arenguprogramm