Sissejuhatus andmeanalüüsi tipp- ja keskastmejuhtidele

Kuidas lahendada ärilisi probleeme andmekeskselt?
„Sissejuhatus andmeanalüüsi“ koolituse eesmärk on juhtide pädevuse tõstmine andmenalüüsi teemal. Kursuse käigus omandatakse andmeanalüüsi alased oskused tasemel, kust on võimalik jätkata iseseisva õppimisega ning rakendada õpitud oskusi.

 

Teemade terviklikul läbimisel omandavad osalejad oskuse analüüsida ettevõtte või asutuse äriandmeid ja pakkuda sobilikke lahendusi ettevõtte või asutuse majandusnäitajate parandamiseks andmete abil.

Koolituse lõpuks mõistetakse andmete tähtsust ettevõttes, omatakse ülevaadet andmeanalüüsi põhimõistetest ja lähenemisest ning ollakse suuteline pakkuma ärilistele probleemidele lahendusi, mida on võimalik lahendada andmekeskselt.

Koolituse lühikokkuvõte:

Koolituse käigus saadakse põhiteadmised andmeanalüüsi teostamiseks ja andmeanalüüsi lähenemisest tänapäevases andmeterikkas majanduses. Lisaks räägitakse võimalustest, kuidas suurest hulgast andmetest leida peidetud mustrid, regulaarsus, seaduspärasus ning trendid.

Õpitakse tundma andmeanalüüsiks vajalike andmete hankimise, eeltöötlemise, talletamise, jms. põhimeetodeid ja –kontseptsioone.

Koolitus annab ülevaate andmeanalüüsi ning andmekaevandamise põhimõistetest, meetoditest ning rakendustest.

Koolitus toimub koostöös Datafruit OÜ-ga.

 

Sihtgrupp:

Koolitusele on oodatud tipp- ja keskastmejuhid, andmeanalüütikud, data scientist

Koolituse tulemusena osaleja

  • Oskab indentifitseerida ärilisi probleeme, mida saab lahendada andmete / ärianalüüsi tehnikatega;
  • Tunneb andme- ja ärianalüüsi teooria ning praktika kontseptsioone ja põhimõtteid;
  • Tunneb andmete eeltöötluse meetodeid ja protsesse;
  • Teab andmekaeve ja masinõppe meetodeid ning meetodite valikuid;
  • Oskab iseloomustada andmeid;
  • Suudab visualiseerida andmeid;
  • Omab praktilist arusaamist andmeanalüüsi etappidest, nende etappide vajadusest ja etappidevahelistest seostest.

Koolitusel osalemise eeldused (soovitavalt):

Puuduvad.

Koolituse läbiviimise põhimõtted:

Peamine osa teooriast läbitakse kontakttunnis (videoloengud vajadusel, kui kontakttunni läbiviimine ei ole võimalik). Lisaks tehakse õppurile kättesaadavaks elektroonilised loengumaterjalid. Kontakttundides toimub aktiivne diskussioon käsitletavatel teemadel ning vaadatakse üle olulisemad kontseptsioonid.

Viiakse läbi näidisjuhtumite analüüs ning lahendatakse praktilisi ülesandeid. Võimalusel toimuvad grupitööd (kui koolitusel ei osale üle kümne osaleja).

Õpiväljundite saavutamist hinnatakse praktiliste ülesannete ning arutelude käigus.

Koolitus toimub neljal päeval - 20.04, 21.04, 27.04 ja 28.04.2022

Koolituspäev kestab kella 9:30-12:45

Tunnistuse väljastamise eelduseks on koolitusel osalemine terves mahus.

Maht: 16 akadeemilist tundi

Täienduskoolituse õppekavarühm: 0688 Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogia interdistsiplinaarne õppekavarühm 

 

Koolitushind sisaldab lisaks:

  • õppematerjale;
  • koolitaja konsultatsiooni õpitud teemade kohta e-posti teel pärast koolitust;
  • tunnistust.

Lisaväärtusena pakume:

  • tasuta parkimist;
  • sooje jooke koos küpsistega;
  • värskeid puuvilju.

 

Koolitusel saab osaleda Töötukassa koolituskaardiga. 

Näeme koolitusel! 

 

 

Soovitatav õppekirjandus:

  •  Han, Kamber, „Data Mining. Concepts and Techniques“ (2011) [terviklik vaade andmeanalüüsiprotsessile]
  • Rockoff, „The Language of SQL“ (2016)
  • Olson, „Data Quality: The Accuracy Dimension“ (2003)
  • Maydanchick, „Data Quality Assesment“ (2007)
  • Kimball, „The Data Warehouse Toolkit“ (2013)
  • Kimball, „The Data Warehouse ETL Toolkit“ (2013)
  • Linoff, Berry, „Data Mining Techniques“ (2011)
  • Siegel, „Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, or Lie“ (2016)
  • Kelleher, Namee, D’Arcy, „Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (MIT Press)“ (2015)
  • Few, „Information Dashboard Design: Displaying data for at-a-glance Monotoring“ (2013) [põhjalik vaade andmete visualiseerimise teemadega]
  • Few, „Show Me the Numbers: Designing Tablea and Graphs to Enlighten“ (2012)
  • Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analysing, Visualizing and Presenting Data (2015)

Osalemise tingimused

Registreerudes e-poe, e-kirja või telefoni teel, saadame Teile arve ja täpsema info osalemise kohta.
Üksteist päeva enne koolitust saadame Teile e-kirjaga meenutuse osalemise infoga.

Koolitusel osalemine on nimeline, kuid saate osalejat tasuta muuta kuni koolituse alguseni.

Koolituse eest tasumine toimub arvel viidatud arveldusarvele. Arve saadetakse maksja aadressile e-postiga. Arve tuleb tasuda enne koolituse algust arvel märgitud maksetähtajaks.

Kui Te ei saa mingil põhjusel osaleda, palun andke sellest kindlasti teada e-posti aadressil [email protected] või telefonil 618 1727 . Kui teatate koolitusel mitteosalemisest kuni 10 tööpäeva enne algust, pakume mõnd muud samaväärset koolitust või tagastame 100% tasutud koolituse maksumusest. Mitteosalemisest vähemalt 5 tööpäeva varem teatades, tagastame 50%. Muul juhul kuulub arve tasumisele. Raha tagastame ette antud summas juhul, kui pole tehtud koolituse korraldamisega seotud kulutusi (ostetud õppematerjale jms). Koolitusele mitteilmumisel, sellest mitteteatamisel või koolituse poolelijätmisel õppetasu ei tagastata.

IT Koolitusel on õigus koolitusgrupi mitte täitumisel koolituse toimumine edasi lükata või koolitus ära jätta. Koolitusele registreerunuid teavitatakse kursuse edasi lükkumisest või ära jätmisest telefoni või e-posti teel. Koolituse ära jäämisel korraldajatest tulenevatel põhjustel makstakse õppetasu tagasi. .

IT Koolitus on Eesti Töötukassa koolituskaardi koostööpartner. Tutvuge koolituskaardi infoga SIIN.
Täpsema info saamiseks võtke meiega ühendust telefonil 618 1727 või [email protected].

COVID-19

Klassikoolitusel osalemise tingimused
- Klassikoolitusel osalemiseks on vajalik esitada Covid-19 tõend kas digitaalsel kujul või väljatrükina paberil.
- Tõendit ja isikusamasust kontrollitakse enne koolitusklassi sisenemist.
- Covid 19 tõend on digilugu.ee kodulehel saadaval vaktsineeritul või COVID-19 haiguse läbi põdenud inimestel.

- Klassikoolitusel on maski kandmine kohustuslik.