Kõik koolitused ühest kohast!

tk
Tagasi

Andmeanalüütiku arenguprogramm

Andmeanalüütiku arenguprogramm on andmevaldkonnast huvitatud inimestele suunatud kaks kuud kestev täiendõpe. Programm toimub veebikeskkonnas ning teemad jagunevad 8-le õppepäevale. 

Andmete analüüsi tulemusena saadud informatsiooni ning andmetes peituvate seoste mõistmine ja tõlgendamine on efektiivsete juhtimisotsuste tegemiseks ja äritulemuste parandamiseks hädavajalik. Andmete eesmärgipärane töötlemine ning kasulikku teabe eraldamine aitab andmete potentsiaali rakendada ja nende abil teenuseid ning tooteid parendada. Üha enam vajatakse andmeanalüütikuid, kes lisaks andmete kogumisele ja töötlemisele peavad oskama neid ka mõtestada ja tulemusi esitada. Tänapäeval eeldatakse analüütikult lisaks tavapärasele Excelile teadmisi mitmesugustest erinevatest tehnoloogiatest. Kuidas mõista, mis on andmete taga ja kuidas panna andmed enda ettevõtte jaoks tööle? Kuidas kasutada andmeid maksimaalse äriväärtusega?

Täiendõppe eesmärk on anda teadmised, kuidas saada andmetest praktilist kasu ja väärtuslikku teavet ning arendada andmeanalüüsi alaseid teadmisi ning praktilisi oskusi, et andmeid veelgi tõhusamalt analüüsida ning nende alusel häid äriotsuseid teha. Osalejad õpivad koolituse käigus kasutama andmetöötluseks vajaminevaid tööriistu ning meetodeid, et kogutud andmetest ettevõtte jaoks lisaväärtust luua.

Koolituse sihtgrupiks on andmevaldkonnast huvitatud inimesed, kes soovivad enda teadmisi antud valdkonnast täiendada.

  1. Õppepäev: SQL päringukeele meistriklass andmete analüüsimiseks I
    • 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.

      • Teate juba SQL keele põhitõdesid ning puutute kokku olukordadega, kus põhitõdedest enam ei piisa? Kaevume kahe koolituspäeva raames sügavale SQL-i tööriistakasti, harjutamaks tehnikaid keerukamate probleemide lahendamiseks reaalse maailma analüüsistsenaariumite kontekstis.
        • Andmete täpsem analüüs SQL aknafunktsioonidega
        • Tehted tabelitega – kuidas kombineerida ja võrrelda andmekogumeid kasutades UNION, INTERSECT ja EXCEPT lauseid
        • Alampäringute, CTE-de (Common Table Expressions) ja ajutiste tabelite kasutamine keerukate mitmeastmeliste päringute käsitlemiseks
        • Seotud alampäringute olemus ja kasutamine
        • Täiustatud filtreerimine funktsioonidega EXISTS ja NOT EXISTS
      • NB! Koolituspäeval kasutame Microsoft SQL Server Express ja SQL Server Management Studio tarkvara (vabavaralised versioonid; töötavad Windows-platvormil). Tarkvara peab enne koolitust olema arvutisse paigaldatud (võib vajada IT-toe poolset abi).
  2. Õppepäev: SQL päringukeele meistriklass andmete analüüsimiseks II
    • Silver Toompalu OfficePoint OÜ, omanik ja koolitaja; Tallinna Tehnikakõrgkooli ja Eesti Maaülikooli lektor; Täiskasvanute koolitaja (tase 7)
        • SQL programmeerimine – protseduurid ja funktsioonid
        • Päästikute (trigerite) kasutamine, et võimaldada koodi automaatset käivitamist pärast DML-käsku või selle asemel
        • Veakontrolli funktsioonide TRY, CATCH ja THROW kasutamine
        • Transaktsioonide kasutamine, lukustuse probleemid
        • Päringute optimeerimise tehnikad, indeksite kasutamine
      • NB! Koolituspäeval kasutame Microsoft SQL Server Express ja SQL Server Management Studio tarkvara (vabavaralised versioonid; töötavad Windows-platvormil). Tarkvara peab enne koolitust olema arvutisse paigaldatud (võib vajada IT-toe poolset abi).
  3. Õppepäev: R – võimas töövahend andmetega töötamisel
    • Merilin Paas-Loeza, OlyBet, vanemanalüütik
      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 vanemanalüütikuna (Senior Customer Insights Analyst) Olybet-is.

      • Õppepäeva eesmärk on tutvustada R-is andmete puhastamise ja töötlemise meetodeid edasijõudnud kasutajatele. Koolituspäeva läbinu teab peamisi andmete korrastamise meetodeid, oskab kasutada keerulisemaid analüütilisi funktsioone ning töödelda tekstilisi andmeid. Õppepäeva edukas läbimine eeldab varasemat kokkupuudet R-iga (dplyr ja ggplot).
        • Andmete korrastamine (tidyr)
          • Andmestike kombineerimine
          • Toimingud veergudega: ümbernimetamine, liitmine ja eraldamine
          • Üleliigsed ja puuduvad andmed
          • Andmestiku kuju muutmine
        • dplyr edasijõudnutele
          • Vektoriseeritud funktsioonid
          • Summaarsed funktsioonid
        • Tekstiliste andmete töötlemine (stringr)
          • Tekstiliste andmete puhastamine
          • Tekstiliste andmete töötlemine
        • Kokkuvõtlik praktiline ülesanne, mille käigus valmib RMarkdowni raport
  4. Õppepäev: Data Visualization and Storytelling – loo rääkimine andmetega
    • Renee Kooli Glia, analüütika juht; Estonian Business School, õppejõud
      • Eesmärk on jätkata andmekirjaoskuse temaatikat ning pühendada rohkem aega teemale, kuidas andmeid visualiseerida ja presenteerida nii, et oleks loogiline jätk andmetel põhinevale loole.
        • Miks me andmeid visualiseerime?
        • Enamlevinud presenteerimisvõtted ning mis aitab meid tõele lähemale
        • Erinevad tehnilised lahendused ning programmid
        • Kuidas üles ehitada andmetest lugu
        • Praktilised näited, arutelud ning rühmatööd
  5. Õppepäev: Andmekirjaoskuse arendamine ja kriitiline mõtlemine
    • Renee Kooli Glia, analüütika juht; Estonian Business School, õppejõud
      Renee Kooli on strateegiline mõtleja, kellel on 15 aastat kogemust andmetega seotud valdkonnas. Ta on lõpetanud Tallinna Tehnikaülikooli arvuti- ja süsteemitehnika erialal. Hetkel töötab Renee Glias analüütika juhina, kuid varasem töökogemus on Skypest, Microsoftist, Helmesest ja Omnivast. Põhifookus on olnud andmetest lisaväärtuse loomine ning klientide ja äripartnerite abistamine. Lisaks on Renee ka õppejõud Estonian Business Schoolis.

      • Eesmärk on tutvustada erinevaid andmekirjaoskusega seotud tasemeid ja viise, kuidas organisatsioonis paremini andmekirjaoskust tõsta.
        • Miks on tänapäeva organisatsioonides vaja andmekirjaoskust? Teooria ja arutelud
        • Erinevad andmekirjaoskuse tüübid ja tasemed
        • Pehmed oskused vs. tehnilised oskused
        • Kuidas enda ettevõtetes edendada andmekirjaoskust
        • Kuidas arendada enda mõtteviisi, et küsida õigeid küsimusi
        • Parimad praktikad ja ettevõtete näitel tähelepanekud arutelude näol
  6. Õppepäev: Tekstikaeve ja meelsusanalüüs
    • Merilin Paas-Loeza, OlyBet, vanemanalüütik
    • Eesmärk on tutvustada tekstikaeve ja meelsusanalüüsi põhilisi meetodeid R-i abil. Koolituspäeva läbinu oskab läbi viia lihtsamat tekstikaevet ja meelsusanalüüsi, valida ülesandeks sobilikke meetodeid ning oskab analüüsi tulemusi visualiseerida ja interpreteerida.
      • Tekstikaeve
        • Sissejuhatus tekstikaevesse bag-of-words meetodil
        • n-grammid
        • Analüüsimine ja visualiseerimine
      • Tundeanalüüs I
        • Sissejuhatus tundeanalüüsi
        • Tundenalüüs leksikoni baasil (NRC, Bing, AFINN)
        • Analüüsimine ja visualiseerimine
      • Tundeanalüüs II
        • Tundeanalüüs polaarsuse baasil sentimentr paketiga
        • Analüüsimine ja visualiseerimine
      • Kokkuvõtlik praktiline ülesanne, mille käigus valmib RMarkdowni raport
  7. Õppepäev: Andmete muundamine ja mudeldamine Power Query ja Power Pivoti abil
    • Silver Toompalu OfficePoint OÜ, omanik ja koolitaja; Tallinna Tehnikakõrgkooli ja Eesti Maaülikooli lektor; Täiskasvanute koolitaja (tase 7)
      • Eeesmärk on tutvuda Microsoft Exceli võimsate andmemodelleerimise ja ärianalüüsi tööriistadega Power Query, Power Pivot ja DAX keel.
      • Kõigepealt tutvume Power Queryga, mis on tööriist andmete teisendamiseks ja laadimiseks erinevat tüüpi failidest, kaustadest, andmebaasidest, veebilehtedelt ja veel mitmetest muudest erinevatest andmeallikatest; harjutame andmete puhastamist ja muundamist Power Query päringuredaktoris ning loome Excelis täielikult automatiseeritud andmete laadimisprotseduure. Sealt liigume edasi andmete modelleerimisse, tutvume Exceli andmemudeli liidesega ning lõpuks kasutame oma Exceli andmemudeli uurimiseks ja analüüsimiseks Power Pivoti ja DAX keele vahendeid.
      • Erinevalt tavapärastest Exceli pivot-tabelitest võimaldab Power Pivot analüüsida miljoneid ridu mitme andmetabeli vahel (Excelis!) ja luua arvutuslikke välju, kasutades valemikeelt DAX (Data Analysis Expressions). Käsitleme DAX-i põhisüntaksit, seejärel tutvustame mõningaid sagedamini kasutatavaid funktsioone, näiteks CALCULATE , FILTER , SUMX jm.
        • Kuidas importida, teisendada ja puhastada andmeid erinevatest allikatest (Excel, csv, veeb jne)
        • Õpid tundma Power Query M-keele avaldiste ülesehitust, et suuta teha lihtsamaid parandusi
        • Kuidas kasutada oma andmete vahel seoste loomiseks Exceli andmemudelit ja Power Pivot töövahendit
        • Millal kasutada Power Queryt ning millal laadida andmeid Exceli andmemudelisse
        • Kuidas koostada lihtsamaid DAX-avaldisi
      • NB! Koolituspäeval kasutame Microsoft Excel tarkvara Windows-versiooni (Exceli Mac-i versioonis ei ole vastavad tööriistad veel rahuldaval tasemel saadaval). Excelist peaks soovituslikult olema kasutusel versioon Excel 365 (põhimõtteliselt sobivad ka versioonid 2019 või 2016, siiski peab arvestama, et mõnedes Exceli versioonides ei ole Power Pivot lisandmoodul saadaval).
  8. Õppepäev: Power BI – visuaalsete raportite loomine ja automatiseerimine
    • Silver Toompalu OfficePoint OÜ, omanik ja koolitaja; Tallinna Tehnikakõrgkooli ja Eesti Maaülikooli lektor; Täiskasvanute koolitaja (tase 7)
      • Power BI on Microsofti ärianalüüsi tööriist, mis pakub võimalust luua interaktiivseid andmete visualiseeringuid, mille abil saavad lõppkasutajad luua ise aruandeid ja armatuurlaudu. Eesmärk on anda teadmised Power BI Desktop ja Power BI võrguteenuste kontseptsioonist ja toimimisest.
        • Power BI olemus ning kasutusvõimalused
        • Kuidas ühendada Power BI erinevate andmeallikatega
        • Kuidas oma andmeid Power Query abil teisendada ja andmemudeleid luua
        • Kuidas luua DAX-i abil arvutatud veerge ja mõõdikuid
        • Kuidas Power BI abil andmeid visualiseerida
        • Kuidas avaldada aruandeid Power BI võrguteenuses
      • NB! Koolituspäeva ülesehitus eeldab Power Query koolituspäeva läbimist või samaväärsete eelteadmiste olemasolu.
  9. Õppepäev: Tableau – andmete analüüsiks parim tööriist I
    • Mari Helen Štarkov Alexela, andmeanalüütik
      Mari Helen Štarkov on andmetega igapäevaselt töötanud üle 5 aasta. Hetkel töötab Mari Helen Alexelas andmeanalüütikuna. Enne Alexelat on ta töötanud Telias protsessijuhina, kus ta arendas andmevisualiseerimise ja suhtlusoskusi, tooteomanikuna, keskendudes analüütikale ja suhtlusele ning kvaliteedianalüütikuna, töötades samuti andmevisualiseerimise ja suhtluse alal. Tema hariduslik taust on bakalaureusekraad Tartu Ülikooli Matemaatilise Statistika erialalt ning magistrikraad TTÜ Infosüsteemide analüüsi ja kavandamise erialalt. Tal on Tableau spetsialisti sertifikaat, on läbinud erinevaid andmete ja analüütikaga seotud täiendkoolitusi ning jätkab enda pidevat arendamist.

      • Sissejuhatus Tableau-sse
      • Andmeallika loomine
      • Esimene visualiseerimine (lihtsamad graafikute tüübid)
      • Andmete sorteerimine, filtreerimine, grupeerimine, kalkulatsioonid
      • Dashboard’i loomise põhitõed
      • Publitseerimine ja jagamine
      • Küsimused-vastused
  10. Õppepäev: Tableau – andmete analüüsiks parim tööriist II
    • Mari Helen Štarkov Alexela, andmeanalüütik
      • Edasijõudnud visualiseerimine (keerukamad graafikute tüübid)
      • Andmete ettevalmistamine, join’imine, blend’imine
      • Keerukamad kalkulatsioonid ja statistilised funktsioonid
      • Parameetrid ja dünaamilised vaated
      • Interaktiivsed dashboard’id
      • Küsimused-vastused

Koolituse läbinuna: 

  • tead, kuidas ettevõttes tasuvuse suurendamiseks andmete analüüsi tõhusalt kasutada
  • omandad andmetest väärtuste loomiseks vajalikke metoodikaid
  • oskad kasutada keerulisemaid analüütilisi funktsioone ning töödelda tekstilisi andmeid R-is
  • oskad läbi viia lihtsamat tekstikaevet ja meelsusanalüüsi ning valida ülesandeks sobilikke meetodeid
  • oskad luua raporteid ning andmeid oskuslikult visualiseerida ja presenteerida
  • oskad SQL andmebaasis keerukamaid päringuid optimeerida ning kasutada indekseid, trigereid ja transaktsioone
  • oskad automatiseerida ja luua visuaalseid raporteid Power BI abil
  • oskad andmeid muundada ja mudeldada Power Query ja Power Pivoti abil
  • oskad koostada lihtsamaid DAX-avaldisi
  • arendad andmekirjaoskust ja kriitilist mõtlemist
  • tead, kuidas üles ehitada ja rääkida andmetest lugu

Töö toimub väikestes gruppides ja kohtade arv on piiratud!

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