Teemad:
1. Pythoni skriptimise keskkonnad
ArcGIS Pro
ArcGIS Notebooks
JetBrains PyCharm
2. Geotöötlustööriistade funktsioonide kasutamine Pythonis
Geotöötlusega seotud tööriistade funktsioonid
Sisendparameetrid
Muutujate kasutamine funktsioonides
3. Ruumiandmestiku info kasutamine
Andmestike liigid
Pärimiseks võimalik info
Info pärimine
Päringu tulemuse kasutamine järgmiste andmestike loomisel
4. Andmetöötluse automatiseerimine
List andmestruktuuri kasutamine
Iteratsioonide kasutamine
5. Andmestike peal kursorite kasutamine
Otsingu kursor
Uuendamise/muutmise kursor
Uute objektide lisamine kursoriga
6. Geomeetria objektide kasutamine
Geomeetria liigid
Uue geomeetria loomine
Olemas oleva geomeetria muutmine
7. Vigade otsimine ja haldamine skriptides
Veateated
Printimise funktsioonid
Kommentaarid
Tarkvara pakutavad veaotsimise tööriistad
8. ArcGIS Notebooks laienduse kasutamine
ArcGIS Notebooks laienduse eelised
Skriptide loomine ja prototüüpimine
Integreerimine ArcGIS Pro tarkvaraga
9. Python geotöötluse tööriistade loomine
Tööriistade komponendid
Sisendparameetrite määramine ja valideerimine
Geotöötluse tööriistast teenuse loomine ja jagamine

“Python-skriptide kasutamine geotöötlustes nimeline kursus annab üldised oskused Pythoni skriptide loomiseks, mis võimaldavad ArcGIS vahendeid kasutades automatiseerida andmehalduse, objektide redigeerimise, geotöötluse ja kaarditootmise ülesandeid.

Python-skriptide kasutamine geotöötlustes

Information Technology

Infotehnoloogia

Computer Systems

Arvutisüsteemid

Engineering

Inseneeria

Cybernetics

Küberneetika

Natural Sciences

Loodusteadused

Economics

Majandus

· Kvaliteedijuhtimise ja kvaliteedi mõiste areng. Euroopa Kvaliteedivisioon.
· Terviklik kvaliteedijuhtimine (TQM – total quality management)
· Kliendikeskne lähenemisviis. Kano kliendirahulolu mudel.
· Kvaliteedialased põhimõisted – kvaliteet, protsess, klient, tarnija. Juhtimissüsteem ja kvaliteedjuhtimissüsteem. Sisemiste tarnijate-klientide ahel.
· Kvaliteedi dimensioonid – kontroll, ohje, tagamine, juhtimine, eestvedamine.
· Kvaliteedikulude arvestamine (PAF-mudel). Kvaliteedi kaalud.
· Demingi PDCA tsükkel. Pidev parendamine (kaizen) ja läbimurde juhtimine (breakthrough management)
· Strateegiliste süsteemide väljatöötamine: visioon ja missioon, väärtused, hoshin kanri sammud, eesmärkide lahtiharutamine (goal deployment).
· Kultuuri mõju organisatsiooni edule, kultuuri muutmise teed.
· Teadmuspõhine juhtimine (knowledge management).
· Kaoseteooria ja keerukate süsteemide (complex systems) juhtimine.
· Õppivad organisatsioonid (learning organizations).
· TQM-programmi sammud. Peamised ohud TQM-i juurutamisel ja muudatuste juhtimisel.

Kvaliteedijuhi pädevuskoolitus

A1 Terviklik kvaliteedijuhtimine (TQM) ja organisatsioonikultuur

· Protsessijuhtimise strateegiline mudel. Protsessikeskne ja funktsionaalne lähenemine organisatsioonile.
· Organisatsiooni põhi- ja tugiprotsessid. Kriitilised protsessid. Protsessi hierarhia. Ohjatud protsess.
· Protsesside kirjeldamine ja analüüs (protsesside kaardistamine, voo-diagrammide koostamine).
· Organisatsiooni toimivuse mõõtmine. Tõhusus ja mõjusus.
· Tasakaalus tulemuskaart (BSC – balanced scorecard).
· Võrdlusanalüüs (benchmarking)
· Kvaliteedikulude protsessimudel.
· Protsessijuhtimise koolkonnad – ülevaade ja võrdlus:
· Terviklik kvaliteedijuhtimine (Total Quality Management)
· Ajapõhine juhtimine (Time Based Management)
· Ajastatud tootmine ja tarnimine (JIT – Just-in-Time)
· Sujuv juhtimine (lean management)
· Tarneahelate juhtimine (Supply Chain Management)
· Tegevuspõhine juhtimine (Activity Based Management)
· Äriprotsesside ümberkavandamine (BPR – Business Process Re-engineering)

A2 Protsessijuhtimine

Sissejuhatus relatsioonilise andmebaasi projekteerimisse

* Andmete modelleerimine
* Võtmed, seosed, tabelite normaliseerimine
* Relatsioonilise andmebaasi loomine

Üldised SQL keelereeglid
* Andmebaasi ja tabelite loomine, kasutuselevõtt, kustutamine (CREATE, DROP)
* Andmetüübid, kitsendused
* Tabeli struktuuri muutmine (ALTER)
* Andmete lisamine, muutmine, kustutamine (INSERT, UPDATE, DELETE)

Päringute kasutamine
* Päringute tegemine ühest tabelist (SELECT)
*Filtreerimistingimuste seadmine, sorteerimine, grupeerimine (ORDER BY, GROUP BY, HAVING)
*Agregaatfunktsioonide kasutamine (SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX)
*Päringud mitmest tabelist, tehted päringutulemustega (UNION, INTERSECT, EXCEPT)
*Tabelite ühendamise erinevad viisid (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN)
*Alampäringute kasutamine keerukamate mitmeastmeliste päringute käsitlemiseks
*Funktsioonide kasutamine päringutes

Täiendavad töövahendid
* Päringute optimeerimise tehnikad, indeksite olemus ja kasutamineVaadete (VIEW) loomine, muutmine ja kasutamine
* Transaktsioonide kasutamine, lukustuse probleemid
* Täiustatud filtreerimine funktsioonidega EXISTS ja NOT EXISTS
* 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
* Tehisintellekti (AI) kasutamine SQL päringute loomisel ChatGPT abil

Kursus on mõeldud osalejatele, kes oma igapäevatöös puutuvad kokku relatsioonilisest andmebaasist andmete kättesaamiseks vajalike SQL päringute koostamisega

SQL päringukeele algkursus

SQL päringukeele meistriklass

Andmebaaside päringukeel SQL - algajast edasijõudnuks

Sissejuhatus relatsioonilise andmebaasi projekteerimisse
o Andmete modelleerimine
o Võtmed, seosed, normaliseerimine
o Andmebaasi loogiline ja füüsiline mudel
o Relatsioonialgebra
Sissejuhatus SQL keelde
o Üldised keelereeglid, andmetüübid
o Andmebaasi ja tabelite loomine, kasutuselevõtt, kustutamine
o Tabeli struktuuri muutmine
o Andmete lisamine tabelisse, erinevad võimalused
o Päringute tegemine ühest tabelist
o Tingimuste seadmine, sorteerimine, grupeerimine, agregaatfunktsioonide kasutamine
o Päringud mitmest tabelist, tehted päringutulemustega
o Alampäringute kasutamine
o Funktsioonide kasutamine päringutes
o Vaadete kasutamine
o Transaktsioonide kasutamine

Ainus piirang on kursuse toimumise aeg, muus osas on õppijal vabad käed - õpi kus tahad ja millal tahad!

Andmebaaside päringukeele SQL kasutamine e-kursus

Andmetega loo rääkimine – lihtsus ja selgus 
o	Peamised visualiseerimise põhimõtted ja 10 sekundi reegel
o	Tasakaal disaini ja võimaluste vahel
o	Head ja halvad näited
o	Müra minimeerimine ning õige diagrammitüübi valik
o	Võtmeküsimused – Mis tüüpi andmed? Mida soovite näidata? Kes on teavet tarbiv lõppkasutaja?

Andmete ettevalmistamine visualiseerimiseks 
o	Andmete paiknemine tabelis
o	Andmete koondamine liigendtabeliga (PivotTable)
o	Exceli funktsioonid, mis aitavad säästa aega andmete ettevalmistamisel

Exceli diagrammi vormindamine ja kohandamine 
o	Diagrammi elementide, paigutuse ja stiilide kohandamine
o	Diagrammi vormingute seadistamine
o	Diagrammitüüpide muutmine, sekundaarse telje lisamine
o	Skaala muutmine, logaritmilise skaala kasutamine; kaasnevad ohud
o	Kohandatud diagrammimallide loomine ja rakendamine

Töö põhiliste Exceli diagrammidega – millal, miks ja kuidas?
o Tulp- ja ribadiagrammid (Column & Bar Charts)
o Histogramm (Histogram)
o Joondiagrammid ja trendijooned (Line Charts & Trendline)
o Piirkonna diagrammid (Area Charts)
o	Sektordiagrammid (Pie Charts & Donuts)
o	Hajumis- ja mulldiagrammid (Scatter Plots & Bubble Charst)
o	Karp-vurrud diagramm (Box & Whisker Charts)
o	Puukaart ja päikesediagramm (Tree Map & Sunburst Charts)
o	Kosk-diagramm (Waterfall Charts)
o	Lehter-diagramm (Funnel Chart)
o	Radardiagramm (Radar Charts)
o	Aktsiagraafikud (Stock Charts)
o	Soojuskaardid tingimusvorminguga (Heat Maps with Conditional Formatting)
o	Pinna- ja 3D-kontuurdiagrammid (Surface & 3D Contour Charts) 
o	Georuumiline kaardistamine (Filled Map, 3D Map)
o	Kombineeritud diagrammid

Täiustatud andmete visualiseerimise tehnikad Excelis – demo ja harjutamine 
o	Trendi/muutuse kuvamine ikoonide, andmeribade või sümbolite abil
o	Trendi/muutuse kuvamine värvikoodide abil otse tabelis
o	Piktogrammi kasutamine andmete visualiseerimisel
o	Exceli lisandmoodul: People Graph
o	Joondiagramm miinimum- ja maksimumväärtuste esiletõstuga
o	Spidomeeter-mõõdiku loomine
o	Tulpdiagramm koos Top5 esiletõstuga
o	Gantti diagramm
o	Kumulatiivne jaotushistogramm
o	Pildiga kattuv diagramm
o	Binaarväärtuste kasutamine mõningate ajaperioodide esiletõstuks
o	Dünaamiliselt muutuva sisendandmete piirkonnaga diagrammi loomine
o	Diagrammi dünaamiline vormindamine väärtuste alusel
o	Dünaamiliselt vormindatud edenemisgraafiku loomine (plaan versus  tegelik)
o	Protsentide visualiseerimine massiivifunktsioonide abil

Exceli diagrammi või tabeli viimine PowerPointi või Wordi (0,5 ak tundi)
o	Kaasnevad ohud diagrammi või tabeli kopeerimisel ja kleepimisel
o	Võimalikud lahendused soovimatu andmelekke ärahoidmiseks

Andmete visualiseerimine Excelis e-kursus

Andmete importimine erinevatest allikatest PowerQuery abil.
Andmete korrastamine, päringute värskendamine ja muutmine.
Funktsioonide kasutamine päringutes.
Dünaamiliselt muutuvate andmetega diagrammi loomine ja omaduste muutmine.
Geograafiliste kaartide kasutamine arvjooniste koostamisel.
Diagrammi aluseks olevate andmete filtreerimine ja viilutamine.
Visualiseeringute täpsem kujundamine.
Kohandatud visuaalide importimine ja kasutamine.

Äriandmete analüüs ja visualiseerimine: Excelist Power BI-ni

Andmete visualiseerimine PowerQuery ja Power BI abil

Economics and Finance

Majandusanalüüs ja rahandus

Baaskoolituses esitatud põhivõtete kiirkordamine
Plokkide ja atribuutide loomine ja kasutamine, plokkide redigeerimine, plokk plokis, FIELD ploki parameetrina
Dünaamiline plokk, loomine ja rakendused
Täiendavad võtted kihtidega mänedžeerimisel
Infovahetus (sünergia teiste tarkvaradega, BLOCK dialoogaken, Design Center)
Tabelite loomine, joonisobjektide parameetrite väljavõtt (data extraction), COUNT tabelid
Annotatiivsuse olemus ja rakendamine
Mõõtude ja mahtude võtmine (Measure tööriistad), esitamine ning töötlemine
Referentsjoonised (xref)
Väljatrükkide jätkukoolitus
Dokumendihaldus (Sheet Set)

AutoCAD edasijõudnutele

Osalejad saavad Coursera keskkonnas valida kuue spetsialiseerumise vahel: programmeerimine, küberturve, andmeanalüüs, IT-tugi, infosüsteemide analüüs ning IT projektijuhtimine, mis on mõeldud spetsiaalselt algajatele. Neile, kel on varasemat kogemust programmeerimisega (Pyhton) või andmeanalüüsiga saame pakkuda kõrgema taseme kursusi. Iga spetsialiseerumine koosneb mahukast 160-220 tunnistest programmist Courseras. Kursuse järel on osalejal vajalikud oskused, et teha karjääris kannapööre, alustades tööd uues valdkonnas. Näiteks IT-toena, juuniorarendajana, küberturbe intsidentide haldajana, IT tooteomanikuna, andmeanalüütikuna, ärianalüütikuna, jms. Samuti on võimalik arendada karjääri olemasolevas valdkonnas vast omandatud IT teadmiste abil - juhtides või hallates IT arenduse projekte, arendades turvalisemaid tooteid ja teenuseid, esindades organisatsiooni nn targa tellijana, jms. Valitud kursused moodustavad lisaks hea baasi astumaks sisse TalTech IT erialadele nii BA kui MA tasemel. Lisaks IT kursustele toimuvad programmi jooksul neli füüsilist kohtumist, mille käigus saavad osalejad nõu kursuste valiku osas, kohtuda valdkonna ekspertidega ning tugeva CV ja motivatsioonikirja koostamise koolituse. Coursera ligipääsud on osalejate käsutuses kuus kuud, ning kursused tuleb läbida ette antud ajakava järgides, mida kontrollitakse vahekohtumiste käigus. Kiirematel on võimalus läbida Courseras jätkukursusi AI, andmeanalüüsi ning eetilise häkkimise teemal.

Tõhujõu koolitus ja inspireerija - hübriid

Avasta IT (Discover Tech) 2026. a

• Euroopa Liidu kvaliteedipoliitika.Eesti rahvuslik kvaliteedipoliitika ja –programm.
• Kvaliteediga seonduv regulatsioon ja seadusandlus Euroopa Liidus ja Eestis.
• Kohustuslik vastavushindamine. Eurodirektiivid.
• Standardid. Sertifitseerimine (alused, nõuded sertifitseerimisasutustele ja –protseduurile).
• Metroloogia, taatlemine, kalibreerimine.
• Akrediteerimine (alused ja protseduur, katselaborite akrediteerimine).
• Kvaliteedijuhtimissüsteemide standardisarja ISO 9000 põhiprintsiibid ja ülesehitus.
• ISO 9001 nõuded kvaliteedijuhtimissüsteemile ja nende tõlgendus.
• Ülevaade standardi ISO 9004 juhistest.
• Organisatsiooni protsesside standardi nõuetele vastavuse hindamine.
• Kvaliteedijuhtimissüsteemi loomise kava ja projekti juhtimine.
• Kvaliteedijuhtimissüsteemi dokumenteerimine (kvaliteedikäsiraamat, protseduurid, juhendid, tõendusdokumendid).

B1 Euroopa Liidu kvaliteediskeemid. Vastavushindamine. Kvaliteedijuhtimissüsteemi loomine organisatsioonis (ISO 9001).

• ISO 14001 nõuded ja keskkonnajuhtimissüsteemi kavandamine.
• Keskkonnajuhtimissüsteemi rakendamine ettevõttes. Keskkonnaseire.
• Keskkonnajuhtimissüsteemi loomine vastavalt standardi ISO 14 001 nõuetele.
• Töötervishoiu ja –ohutuse juhtimissüsteemi loomine vastavalt standardi ISO 45 001 nõuetele.
• Sotsiaalse vastutuse standard ISO 26 000.
• Integreeritud juhtimissüsteemi loomine organisatsioonis.
• Siseauditite süsteemi loomine.
• Juhtimissüsteemi välisaudit ja sertifitseerimine.
• Sagedasemad sertifitseerimisel leitud vead.

B2 Keskkonnajuhtimissüsteemid (ISO 14 001). Töötervishoiu ja -ohutuse juhtimissüsteem (ISO 45 001). Integreeritud juhtimissüsteemid.

Täiuslikkusmudelid (EFQM). Organisatsiooni enese- ja välishindamine.

B3 Täiuslikkusmudelid (EFQM). Organisatsiooni enese- ja välishindamine.

Ainuvõimalik vorm kvaliteediparendusprojektide juhtimiseks on meeskonnatöö. Meeskond on igasuguse organisatsioonilise parendamise nurgakiviks. Kursusel õpitakse, kuidas meeskonda luua, saavutada konsensust, lahendada konflikte ja püstitada eesmärke kvaliteediparenduse projektide valikul ja elluviimisel. Võrreldakse nn. uut ja vana juhtimisstiili.

· Meeskonnatöö roll kvaliteedijuhtimises. Meeskondade liigid.
· Meeskonna arengufaasid. Eduka meeskonna tunnused.
· Meeskonna profiili analüüs (HBDI – Hermann Brain Dominance Index).
· Otsustamise meetodid: ajurünnak, korduvhääletamine (multivoting), konsensuse saavutamine, nominaalne grupimeetod (NGT).
· Parendusprojekti valik (prioriteetide maatriksid).
· Eduka parendusprojekti kavandamine: projekti valik, projektmeeskonna liikmete valik. Juhtmeeskond, projektmeeskonna liider, kvaliteedinõustaja, projektmeeskonna liikmed - nende roll ja valik. Projekti ettevalmistamine.
· Tulemuslike koosolekute läbiviimine. Koosolekute protokollimise süsteem. Koosolekute hindamine. Põhiprobleemid ja nende lahendamisteed.
· Parenduste plaani loomine. Kvaliteedi parendamise strateegiad.

C1 Meeskonnatöö ja kvaliteediparenduse projekti juhtimine

Kvaliteedialase mõtlemise üks nurgakivisid on statistiline mõtlemine ja oskus kasutada lihtsaid statistilisi meetodeid. Protsessijuhtimine ei ole mõeldav ilma statistilise protsessiohjeta ja protsessi suutvuse hindamiseta. Tutvustatakse eelkõige kliendi vajadustest lähtuvat ja tuntavat mõõdetavat rahalist tulu andvale metoodikat, mis on tuntud 'kuue sigma' projektide nime all.

Hajuvuse olemus. Hajuvuse põhjused ja liigid.
Statistiliste meetodite kasutamise alused kvaliteediohjes. Andmete ja meetodite liigitus.
'Seitse lihtsat meetodit': Pareto diagrammid, põhjuse-tagajärje diagrammid, andmekogumisvormid, histogrammid, stratifitseerimine, korrelatsioonidiagrammid, ohjekaardid.
Ohjekaardid: alused, liigitus, kasutamine.
Protsesside suutvusanalüüs.
Valimvastuvõtukontroll. Dispersioon- ja regressioonanalüüs. Eksete tsensuur.
Taguchi meetodid.
Toodete töökindluse hindamine ja statistilised mudelid.
Statistilise protsessiohje (SPO) evitamine ettevõttes.
Kuus sigmat: metodoloogia ülevaade, mõõtesüsteemi hindamine.

C2 Statistilised meetodid. Kuue sigma projektid.

Kvaliteedi parendamisel on igal sammul vaja tegeleda probleemide lahendamisega. Sõltuvalt vajadusest, võimalustest ja probleemi iseloomust tuleb osata valida asjakohaste meetodite vahel.

· Loov lähenemine probleemidele kui võimalustele
· Loova töö meetodid, sealhulgas ajurünnaku erinevad vormid, TILMAG, morfoloogiline kaart.

· 7 uut juhtimismeetodit (Jaapan) ja 7 juhtimis- ja planeerimismeetodit (USA):
· afiinsusdiagramm;
· suhete diagramm ja vastastikuste seoste digraaf;
· maatriksdiagrammid – X-, L- ja Y-maatriksid;
· prioriteetide maatriksid;
· maatriks-andmeanalüüs;
· puudiagramm;
· protsessi otsustuste programmi diagramm (PDPC);
· nooldiagramm ja tegevusvõrgustiku diagramm.
· Probleemilahendusprotsessi sammud PDCA-tsüklis.
· Erinevate meetodite omavaheline seos. Sobiva meetodi valik.

C3 Loova töö ja probleemilahendusmeetodid

Kaasaegse kvaliteedijuhtimise kontseptsiooni järgi saab kvaliteet alguse turundusest, mille roll on kliendi nõuete, ootuste ja vajaduste täpne määratlemine. Kvaliteedi seisukohalt on kriitilise tähtsusega kavandamise kvaliteet, mida aitab saavutada laialtlevinud kliendikeskse kavanduse meetod (QFD). QFD protsessimeeskonda peavad kuuluma kõikide funktsioonide esinadajad, kes tootega selle eluea jooksul kokku puutuvad, mitte ainult kavandajad.

· QFD eelised traditsiooniliste meetodite ees.
· Jaapani ja traditisoonilise (USA) lähenemise võrdlus
· ‘Kliendikeskse tootekavanduse meetod (QFD - Quality Function Deployment). “Kvaliteedimaja”.
· QFD tootearenduse erinevatel etappidel toote kavandamisel: detaili arendusel; protsessi kavandamisel; tootmise kavandamisel. QFD sammud.

Turunduse osa kvaliteedijuhtimisel.
· Grönroosi teeninduse kvaliteedi mudel. Klientide vajaduste uurimine.

Tõrgete liigi ja mõju analüüs (FMEA - Failure Mode and Effect Analysis) ning vigade puu analüüs (FTA - Fault Tree Analysis).

C4 Kvaliteet turunduses. Kliendikeskne kavandamine (QFD)

This course introduces the fundamentals of cybersecurity in the context of artificial intelligence. It covers key cybersecurity and AI terminology, AI-specific cybersecurity risks, and the dual-use nature of AI-enabled security technologies. Learners examine how AI affects cybersecurity within their own professional or business context and identify practical measures to mitigate associated risks. The course also addresses essential ethical, legal, and governance considerations related to the use of AI in cybersecurity.

Welcome & introduction. Estonian cybersecurity ecosystem overview

Keynote lecture: safety and security of AI

Preparation time for the tabletop exercise

International security considerations of AI

Cyber Security in the Age of AI

Kursuse sisu on esitatud videotena. Teemade juures on harjutusülesanded iseseisvaks praktiliseks tööks. 
Õppuril on võimalik valida 2 suuna vahel: 
a) 2D graafika, fotograafia, video, heli;
b) 3D graafika, modelleerimine, stsenaariumi loomine.
Kursusel kasutatavad programmid:
Autodesk Fusion360
Blender 3.6
DarkTable
DaVinci Resolve 19
GIMP
Audacity
Teemad:
1)	Tutvumine arvutigraafika võimalustega
2)	Arvutigraafika kasutusvaldkonnad
3)	Raster- ja vektorgraafika töötlemine, kasutamine ja faili tüübid
4)	Arvutigraafika põhimõistete tutvustamine (resolutsioon, värvisügavus, pildiformaadid) 
5)	Värvusõpetuse alused ja värvimudelid
6)	2D ja 3D graafika loomine ja modifitseerimise võimalused
7)	Videote ja animatsioonide loomine ja monteerimine
8)	Võrdlus tasuliste programmidega, erinevused

Digitaalne meedia (e-kursus)

Koolituspäeval käsitletakse teemasid:
1. AI ehk tehisaru kasutamise ja isikuandmete töötlemise juriidilised seosed (1,5h)
2. Mida arvesse võtta tehisaru tööriistade kasutamisel (1,5h)
3. Andmekorje (data scraping) juriidilised probleemid (1,5h)

Mõlemal meistriklassil (17.02 ja 26.05) osalejale 10% soodustust!

DPO meistriklass 2: AI ja GDPR

Vastab õppeainele NTS0570 Ehitise tehnilise seisukorra hindamine.  Ehitiste elukaar. Hoonete seisundi halvenemise põhjused. Ehitiste seisukorra hindamise põhilised meetodid: a) visuaalne vaatlus; b) instrumentaalne uurimine; c) ehitiste ja nende osade katsetamine. Tutvustatakse visuaalse uuringu erinevaid metoodikaid. Iseloomustatakse olukordi, kus on vaja ehitisi või nende osasid katsetada. Tutvustatakse katsemeetodeid, -seadmeid ja tulemuste töötlemist ning vastavaid norme ja standardeid. Antakse ülevaade parenduslike tööde maksumuse määramisest. Mälestiste ja muinsuskaitsealal paiknevate hoonete tegevuskavadele, uuringutele ja ekspertiisidele esitatavad nõuded. Piirangud ja nõuded miljööaladel.
Õppetöö raames tuleb koostada kursusetöö.

Muinsuskaitse ja restaureerimisalane täienduskoolitus ehitusinseneridele

Assessment of Buildings

Ehitise tehnilise seisukorra hindamine

Tartu College

Tartu Kolledž

Muinsuskaitseseaduse jälgimine projekteerimise, restaureerimise, konserveerimise ja muinsuskaitselise järelevalve puhul. Ajaloolised konstruktsioonid ja konstruktsioonide sõlmed. Ülevaade hoonete ja ehitiste restaureerimise problemaatikast. Materjalide ja konstruktsioonide kahjustuste mõjurid ning põhjused. Diagnoos ja uurimise tehnika. Ülevaade ehitusfüüsika küsimustest. Vundamentide kahjustused ja remont. Betoon- ja raudbetoonkonstruktsioonide, teras-, puit- ja puidupõhjaliste konstruktsioonide kahjustused ja nende likvideerimine. Hoone osade kahjustused ja remont. Ajaloolised ehitus- ja viimistlusmaterjalid, nende ja kahjustused ja parandamine. Interjööride kaunistamise tehnikad ja restaureerimise põhimõisted. Kaasaegsete tehnosüsteemide rajamine ajaloolistesse hoonetesse. Inseneri ja arhitekti koostöö. Muinsuskaitselise järelevalve aruande koostamine.

Koolitus toimub alates oktoobrist Tartu kolledžis, Puiestee 80A.

Restoration of Buildings

Ehitiste restaureerimine

Topics
1 Single-Area OSPFv2 Concepts
2 Single-Area OSPFv2 Configuration
3 Network Security Concepts
4 ACL Concepts
5 ACLs for IPv4 Configuration
6 NAT for IPv4
7 WAN Concepts
8 VPN and IPsec Concepts
9 QoS Concepts
10 Network Management
11 Network Design
12 Network Troubleshooting
13 Network Virtualization
14 Network Automation

Enterprise Networking, Security, and Automation (ENSA) (CCNA 3)

Topics
1 Networking Today
2 Basic Switch and Device Configuration
3 Protocols and Models
4 Physical Layer
5 Number Systems
6 Data link layer
7 Ethernet Switching
8 Network layer
9 Address Resolution
10 Basic Router configuration
11 IPv4 Addressing
12 IPv6 Addressing
13 ICMP
14 Transport Layer
15 Application Layer
16 Network Security Fundamentals
17 Build a small Network

The curriculum is designed for those who are seeking entry-level jobs in the ICT industry or hope to fulfill prerequisites to pursue more specialized ICT skills.

Introduction to Networks (CCNA 1)

A Kvaliteedi- ja protsessijuhtimise alused
A1 Terviklik kvaliteedijuhtimine (TQM) ja organisatsioonikultuur
A2 Protsessijuhtimine

B Organisatsiooni kvaliteedijuhtimissüsteemi loomine ja hindamine
B1 Euroopa Liidu kvaliteediskeemid. Vastavushindamine. Kvaliteedijuhtimissüsteemi loomine organisatsioonis (ISO 9001)
B2 Keskkonnajuhtimissüsteemid (ISO 14001). Töötervishoiu ja -ohutuse juhtimissüsteem (ISO 45 001). Integreeritud juhtimissüsteemid.
B3 Täiuslikkusmudelid (EFQM). Organisatsiooni enese- ja välishindamine.

C Kvaliteedijuhtimise tööriistad
C1 Meeskonnatöö ja kvaliteediparenduse projekti juhtimine.
C2 Statistilised meetodid. Kuue sigma projektid.
C3 Loova töö ja probleemilahendusmeetodid.
C4 Kvaliteet turunduses. Kliendikeskne kavandamine (QFD).

C2 Statistilised meetodid. Kuue sigma projektid. 

Tutvumine makrode loomise põhimõtete ja vahenditega
o	Makro salvestamine Exceli kasutajaliideses, Exceli failivormingu muutmine makrode salvestamiseks 
o	VBA arenduskeskkonna tutvustus
o	Makrode käivitamise võimalused – läbi dialoogi, klahvikombinatsiooniga, käsunupuga
o	Makro väljakutsumine teise makro seest
VBA põhitõed
o	Funktsioonid ja protseduurid
o	Muutujad, operaatorid, sündmused, objektid
o	Valik- ja korduslausete kasutamine
o	Andmete lugemine töölehelt ja kirjutamine töölehele
Keerulisemate makrode loomine
o	Makrode automaatne käivitamine – sündmustele reageerimine
o	Süsteemsete dialoogide avamine makro abil
o	Töölehe salvestamine PDF-failina ning selle saatmine e-postiga
o	Kasutajavormi loomine, objektide lisamine vormile
o	Veatöötlus, muutujate väärtuste kontroll
o	Programmi silumine ja testimine, samm-sammuline täitmine

Kursus on mõeldud Exceli kasutajatele, kes vajavad oma töös võimalust korduvate tegevuste automatiseerimiseks, et seeläbi kasutada efektiivsemalt Exceli poolt pakutavaid võimalusi ja töövahendeid.

MS Exceli automatiseerimine makrode abil

1. AI baasteadmised ja keelemudelite toimimine
- tehisintellekti alamkihid ja kasutamine ärikeskkonnas 
- kuidas keelemudelid töötavad ja milleks neid päriselt kasutada saab
- praktilised harjutused mudelite funktsionaalsuse mõistmiseks

2. Turvaline AI kasutamine ja generatiivse AI parimad tööriistad
- kuidas kasutada AI-d turvaliselt ja vastutustundlikult organisatsioonis
- ettevõtte andmetega töötamine AI abil
- GenAI parimad tööriistad ja veebirakenduse loomine

3. Automatiseeritud töövoogude ehitamine ja juurutus strateegiad
- Protsesside disain ja ehitamine
- erinevate automatiseerimise tööriistade võrdlus
- kulude kontroll ja lahenduste skaleeritavus

4. AI mudelite kasutamine lahendustes ja levinud vead AI projektides
- erinevate AI mudelite kasutamine reaalsetes lahendustes
- tüüpilised vead AI projektides ja kuidas neid vältida
- praktilised soovitused edukaks juurutamiseks

5. AI häkaton ja lahenduste rakendamine ärikeskkonnas
- Luuakse valdkonnapõhised töögrupid
- AI-põhise lahenduse või ettevõtte loomine
- lahenduse ärilise mõju ja protsesside ülesehituse hindamine

AI häkaton ja lahenduste rakendamine ärikeskkonnas

Automatiseeritud töövoogude ehitamine ja juurutus strateegiad

AI baasteadmised ja keelemudelite toimimine

AI mudelite kasutamine lahendustes ja levinud vead AI projektides

Turvaline AI kasutamine ja generatiivse AI parimad tööriistad

Nullist AI Lahendusteni

Vastab õppeainele NTS1470 Restaureerimise ettevalmistustööd.
Ülevaade arhiivinduse ajaloost, õppekäik arhiivi, tutvumine arhiivisüsteemi ja materjalidega. Ajaloolise materjali digitaalised andebaasid ja nende kasutamine. Objekti ajaloolise ülevaate koostamiseks sobiliku materjali otsimine ja ülevaate koostamine.

Preparation Works for Restoration

Restaureerimise ettevalmistustööd

Küberhügieeni roll VKEdes
•	Miks ründajad eelistavad väikseid ettevõtteid
•	Levinumad eksimused töötajate tegevustes
Paroolid ja identiteedihaldus
•	Identimine, autentimine, autoriseerimine
•	Paroolide murdmise võtted
•	Turvaline paroolipoliitika
•	Paroolihaldurid
•	MFA– millal ja miks see on vajalik
E-kirja ja veebikasutuse ohud
•	Õngitsemine (phishing)
•	Harpuunimine (spearphishing)
•	BEC (Business Email Compromise)
•	SMS-kalastus (smishing)
•	Domeenide ja URL-ide kontrollimine
Tööseadmed ja mobiilne töökeskkond
•	Seadmete turvaline seadistamine
•	Pilveteenuste kasutamise miinimumnõuded
•	Kaugtöö ohud
Ründed VKE varade vastu
•	Avalike veebirakenduste ründed
•	Sisevõrkude ründed
Füüsiline turve
•	Vajalikud turvameetmed kontoris
Infoturve kui juhtimisfunktsioon
•	CIA kolmikprintsiip: konfidentsiaalsus, terviklus, käideldavus
•	Infoturbe haldussüsteem (ISMS)
•	Rollid ja vastutused VKEs
•	Turbepoliitika kui juhtimisinstrument
Riiklikud juhised ja nõuded
•	Nõuded regulatsioonidest: NIS2 ja KüTS, GDPR ja IKS 
ISO/IEC 27001 ja E-ITS 
•	Ülevaade metoodikast ja meetmetest
Kuidas valida sobivat raamistikku?
Tugevdamisjuhiste leidmineja rakendamine
ISMS haldustööriistad
Riskihalduse põhimõtted
•	Mõisted
•	Riskihalduse elutsükkel
Riskianalüüsi sisseseadmine
•	Riskihalduse astmikud
•	Varade kaardistamine
Riski kaalutlemine
•	Riskituvastus, riskianalüüs, riskihindamine
Riskikäsitlus
•	Riskikäsitluse tegevused ja viisid
•	Turvameetmete valimine ja rakendamine
•	Jääkriskide aktsepteerimine
Seire ja läbivaatus
Infoturvaintsidentide haldus
•	Mõisted
•	Infoturvaintsidentide tüübid
Turvaintsidendihalduse elutsükkel
•	Valmistumine, tuvastamine, analüüs, ohje ja taaste	
•	Intsidendijärgsed tegevused
•	Intsidendi dokumenteerimine
•	Intsidendijuhtimise rollid (sh väline IT-partner)
Kommunikatsioon intsidendi korral
•	Sisekommunikatsioon
•	Väliskommunikatsioon
•	Teavitamiskohustused (kliendid, partnerid, järelevalve)
•	Vigade vältimine – mida ettevõtted tavaliselt valesti teevad
Logid ja turvaseire
•	Milliseid logisid VKE vajab
•	Logide säilitamine
•	Turvaseire korraldamine
Õppetunnid reaalselt toimunud intsidentidest
•	Kokkuvõte Eesti intsidentidest
•	Sagedasemad ründestsenaariumid VKE kontekstis
•	Näited juhtunust ja kuidas oleks saanud vältida
TI kasutamine ettevõttes ja selle ohud
•	AI praktilised kasutusviisid VKEdes
•	Müük ja klienditugi
•	Sisu tootmine
•	Andmetöötlus
•	Sisemine automatiseerimine
TI ohud
•	Andmete konfidentsiaalsus ja andmelekked 
•	AI hallutsinatsioonid, eelarvamused ja valed otsused
•	Teenusekatkestused ja sõltuvus
TI regulatsioonid
•	EL AI määrus (AI Act) – VKEdele mõistetav ülevaade
•	TI ja GDPR ristumiskohad
•	Ettevõtte vastutus eraisikuandmetega töötamisel
TI turvalise kasutamise põhimõtted
•	TI kasutamise reeglistik töötajatele
•	Milliseid sisendeid tohib ja ei tohi TI-sse sisestada
•	TI tööriistade valikukriteeriumid VKEde jaoks
TI-ga seotud intsidentidest õppimine
•	Näiteid juhtunust ja kuidas oleks saanud vältida
LÕPUTEST

Anda VKE töötajatele ja juhtidele terviklik arusaam infoturbe põhimõtetest, riskidest ja nõuetest

Sissejuhatav infoturbe koolitus VKEdele

1) Andmete kogumine 
• Kirjeldav ja järeldav statistika
• Üldkogum ja valim
• Statistilised tunnused, tunnuste tüübid
• Esmased ja teisesed andmed
• Valimi esinduslikkus
• Valimi moodustamise meetodid
• Objekt-tunnus maatriks

2) Andmete töötlemine 
• Andmete korrastamine ja analüüsiks ettevalmistamine
• Andmete korrastamise automatiseerimise võimalused Power Query abil (*tänapäevasem töövahend Power Pivot’i asemel)
• Andmete korrastamise automatiseerimise võimalused VBA makrode abil
• Karakteristikute ja esitusviiside valik sõltuvalt tunnuse tüübist ja aruande sihtgrupist
• Kirjeldav statistika (erinevad keskmised ja hajuvusnäitajad, ühe- ja kahemõõtmeline sagedustabel) – erinevad võimalused Exceli funktsioonide ning risttabeli (PivotTable) abil
• Lihtsamate diagrammide koostamine sagedustabeli alusel

3) Andmeanalüüs 
• Funktsioonide kasutamine: tingimusliku agregeerimise funktsioonid SUMIF, SUMIFS, COUNTIF, COUNTIFS, AVERAGEIF, AVERAGEIFS, SUBTOTAL
• Risttabeli (PivotTable) kasutamise võimalused – erinevad agregeerimisvõimalused, mitmetasandilised kokkuvõtted, ümberarvutused protsentidesse, tükeldi (Slicer) kasutamine ühe ja mitme risttabeli samaaegseks filtreerimiseks
• Excel365 uute funktsioonide FILTER, UNIQUE, SORT, XLOOKUP, XMATCH kasutamine andmeanalüüsil (* kui osalejate kasutatav tarkvara versioon seda võimaldab)
• Mitme andmetabeli andmete koondamine üheks tabeliks Power Query abil (Append ja Merge päringud)
• Power Query päringu kasutamine risttabeli andmeallikana
• Automaattabeli kasutamine valemites, valemi süntaksi muutused automaattabeli poole pöördumisel

4) Andmeanalüüs jätkub 
• Mitme andmetabeli koondamine andmemudelisse Power Pivot töövahendi abil, tabelite vaheliste seoste kehtestamine
• Risttabeli loomine andmemudelisse kuuluvate tabelite baasil
• Lihtsamate DAX (Data Analysis Expressions) avaldiste koostamine Power Pivot töövahendis

5) Andmete visualiseerimine ja esitlemine
• Arvjooniste koostamine Excelis, erinevate diagrammitüüpide kasutamine
• Tingimusvormingu (Conditional Formatting) kasutamine andmete visualiseerimisel
• Trendijoone ja prognoosi lisamine, mudeli kirjeldusvõime hindamine
• Jooniste viimine Excelist teistesse Office rakendustesse (Word, PowerPoint), erinevad võimalused, kaasnevad ohud
• Vead ja ohud arvjooniste koostamisel
• Joonis ajakirjanduses/esitluses/raportis/teadusartiklis – erinevale lugejaskonnale erinev lähenemine

6)Andmete lugemine 
• Millest „tavainimesed“ (ilma põhjalikuma statistika-alase taustata) intuitiivselt aru saavad ja millest ei saa
• Lineaarne ja logaritmiline skaala
• Arvuline ja mittearvuline skaala

Sissejuhatus andmeanalüüsi ja Exceli-põhine andmetöötlus e-kursus

Sissejuhatus relatsioonilise andmebaasi projekteerimisse
* Andmete modelleerimine
* Võtmed, seosed, tabelite normaliseerimine

Relatsioonilise andmebaasi loomine
* Üldised SQL keelereeglid
* Andmebaasi ja tabelite loomine, kasutuselevõtt, kustutamine (CREATE, DROP)
* Andmetüübid, kitsendused
* Tabeli struktuuri muutmine (ALTER)
* Andmete lisamine, muutmine, kustutamine (INSERT, UPDATE, DELETE)

Päringute kasutamine
* Päringute tegemine ühest tabelist (SELECT)
* Filtreerimistingimuste seadmine, sorteerimine, grupeerimine (ORDER BY, GROUP BY, HAVING)
* Agregaatfunktsioonide kasutamine (SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX)
* Vaadete ja  alampäringute kasutamine.

Andmete täpsem analüüs SQL aknafunktsioonidega

*Päringud mitmest tabelist, tehted päringutulemustega (UNION, INTERSECT, EXCEPT)
*Tabelite ühendamise erinevad viisid (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN)	
*Alampäringute kasutamine keerukamate mitmeastmeliste päringute käsitlemiseks
*Funktsioonide kasutamine päringutes	

Täiendavad töövahendid	

*Päringute optimeerimise tehnikad, indeksite olemus ja kasutamine	
*Vaadete (VIEW) loomine, muutmine ja kasutamine	
*Transaktsioonide kasutamine, lukustuse probleemid	
*Täiustatud filtreerimine funktsioonidega EXISTS ja NOT EXISTS	
*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	
*Tehisintellekti (AI) kasutamine SQL päringute loomisel ChatGPT abil

Topics
1 Basic Device Configuration
2 Switching Concepts
3 VLANs
4 Inter-VLAN Routing
5 STP
6 EtherChannel
7 DHCPv4
8 SLAAC and DHCPv6 Concepts
9 FHRP Concepts
10 LAN Security
11 Switch Security Configuration
12 WLAN Concepts
13 WLAN Configuration
14 Routing Concepts
15 IP Static Routing
16 Troubleshooting Static and Default Routes

Configure devices by using security best practices
Implement VLANs and trunking in a switched network
Troubleshoot EtherChannel on switched links
Implement DHCPv4 to operate across multiple LANs
Explain the operation of dynamic address allocation in IPv6 networks
Explain how vulnerabilities compromise LAN security
Configure switch security to mitigate LAN attacks
Implement a WLAN using a wireless router and WLC
Configure IPv4 and IPv6 floating static routes

The target audience is anyone who desires a practical and technical introduction to the field of networking. This includes headend technicians, network operations center (NOC) staff, network engineers, network administrators, and network help-desk staff.
The students who complete the "Introduction to Networks" and "Routing and Switching Essentials courses" can go for Cisco Certified Entry Network Technician (CCENT) certification.

Switching, Routing, and Wireless Essentials (CCNA 2)

Teemad:
- AI (Artificial Intelligence), süvaõpe (Deep Learning) ja masinõpe (Machine Learning) – kontseptsioonid, toimimise põhimõtted ja kasutusalad GIS-analüüside tegemisel;
- Süvaõppe teekide paigaldamine ja uuendamine;
- Andmete ettevalmistamine süvaõppemudelite peenhäälestamiseks või treenimiseks;
- Süvaõppemeetodite rakendamine pildikujutiste (Imagery) analüüsis, sealhulgas kujutiste klassifitseerimine jms;
- Objektide automatiseeritud tuvastamine süvaõppe abil;
- Võimalused eeltreenitud süvaõppemudelite loomiseks ja rakendamiseks analüüside kiirendamiseks;
- Olemasolevate mudelite täiendamise (peenhäälestamise) tehnikad ja strateegiad, eesmärgiga parandada mudelite täpsust ja tõhusust;
- Parimad praktikad ja tehnilised võimalused tööprotsesside korduvkasutuseks, automatiseerimiseks ja optimeerimiseks;
- Esmatasemel süvaõppemudeli loomise ja rakendamise töövoog ArcGIS API for Python vahendite abil;
- Süvaõppemudeli loomise ja rakendamise töövoog Deep Learning Studio kasutamisel.

Kursus käsitleb tehisintellekti, süvaõppe ja masinõppe spetsiifikat edasijõudnute tasemel, keskendudes nende rakendamisele geograafiliste infosüsteemide (GIS) analüüsides.

Süvaõppe rakendamine ArcGIS-i vahenditega

Kursus toimub Moodles ja tegevusi viiakse läbi onlines reaalajaõppes Teamsis. 
Kursusel toimuva info ja link keskkonnale saadetakse osalejale enne kursust meeldetuletusena.

Õppejõud! Soovid kasutada tehisintellekti oma õppetöös teadlikult ja praktiliselt? Tule 14-tunnisele online kursusele, kus lood meeskonnaga päris AI-lahenduse (nt assistendi, õppematerjali või töövoo), mida saad kohe rakendada. Kursus toimub läbi kolme kohtumise reaalajas Teamsis (20–24 osalejat) ja on sihtrühma esindajale tasuta.  
Tegevust viiakse läbi Euroopa Sotsiaalfond+ tegevuse „Kõrghariduse kvaliteet ja rahvusvahelistumine“ raames.

I moodul (4 tundi) – Kuidas õppejõuna Kratti taltsutada? Sisu: tehisintellekti kasutusvõimalused õppetöös; promptimine 2.0 praktilised harjutused; grupitöö: õppesisu või õpiülesande loomine; kodune katsetamine oma kursusel.

II moodul (4 tundi) – AI assistendi loomine. Sisu: assistendi rolli, töövoogude ja piirangute määratlemine; prototüübi loomine ja testimine; vastastikune tagasiside; kodune katsetamine.

III moodul (6 tundi) – AI ideehäkk. Sisu: probleemi sõnastamine; lahenduse disain (Design Thinking, Lean Canvas); prototüübi loomine; esitlus ja tagasiside.

Tehisintellekti ideehäkk

Moodul 1: AI alused, strateegiline väärtus ja rakendusvõimalused
• AI arengusuunad ja trendid
• AI ärilise sobivuse hindamine (kulu–tulu, ROI)
• AI rakendusvaldkonnad (kliendihaldus, tootmine, analüütika, dokumentide töötlemine)
• AI roll tootlikkuse ja innovatsiooni tõstmisel
• Juhtumianalüüsid ja arutelud
• AI ärilise väärtuse kaardistamine (Business Value Canvas)
Moodul 2: AI tehnoloogiad ja toimimise loogika 
• Masinõppe ja tehisneurovõrkude tööloogika
• Suurte keelemudelite (LLM) toimimispõhimõtted
• Andmekvaliteet ja mudelite kallutatus
• Seletatav tehisintellekt (XAI)
• Mudelite piirangud ja hallutsinatsioonid
• Praktiline ülesanne: kallutatuse analüüs näidisandmestikul
Moodul 3: Praktiline turvaline AI kasutamine tööprotsessides
• Turvalised AI töövõtted dokumentidega (loomine, uuendamine, kontrollimine)
• Infootsing ja allikakriitika
• Teenuseprotsesside ja sisekommunikatsiooni automatiseerimine
• Copilot / ChatGPT / muud tööriistad: praktilised näited
• AI-assistentide koostamine (turvalise töövoo põhimõtted)
• Automatiseerimise ja AI agentide rakendamine
• Praktiline minilahenduste loomine (assistentide kokkupanemine, automatiseerimise kohtade tuvastamine)
Moodul 4: AI riskid, küberturvalisus ja vastavusnõuded
• AI Act ja GDPR: kohustused ja rollid
• Riskitasemed ja regulatiivsed nõuded ettevõtetele
• Tehnilised ohud: andmemürgitus, tagaukserünnakud, API haavatavused
• Ligipääsukontroll ja auditijälg
• Riskihindamise metoodikad (riskimaatriks, mõju–tõenäosus)
• Eetika: fairness, accountability, transparency
• Riskide leevendusplaanide koostamine
Moodul 5: AI juurutamine, juhtimine ja sisekorrad
• AI juurutamise tegevuskava (strateegia → piloot → mõõtmine → skaleerimine)
• Organisatsioonilised rollid ja vastutus
• AI kasutusjuhiste ja poliitikate loomine
• Kultuurimuutus ja töötajate koolitamine
• Muutuste juhtimine ja kommunikatsioon
• Ettevõtte 90-päevase AI juurutusplaani koostamine

Koosta ettevõttele turvalisuse vastavusnõuetele vastav AI juurutusplaan

Turvaline tehisintellekti rakendamine ettevõttes

Exceli töökeskkonnas tegutsemist efektiivistavad töövõtted
-	Tabeli ülesehituse loogika ja tabeli ettevalmistus analüüsimiseks
-	Tabeli objekti kasutamine ja eelised, valemite loogika muutused
-	Andmetabeli ülesehituse vead, mis takistavad hiljem andmete töötlemist ja
-	analüüsimist Exceli töövahenditega
-	Tingimusliku vormingu (Conditional Formatting) kasutamine
-	Klahvikombinatsioonid piirkondade selekteerimiseks
Töö andmebaasidega
-	Andmete sorteerimine ja filtreerimine
-	Liigendtabeli (Pivot Table) loomine ja kasutamine
-	Liigendtabeli ülesehituse loogika, agregeerimisfunktsioonide muutmine
-	Filtrite kasutamine, Slicer, Timeline
-	Liigendtabeli andmeallika värskendamine
-	Liigendtabeli põhjal diagrammi loomine
-	Joonise viimine teise tarkvarasse (nt PowerPoint), kaasnevad ohud
Valik tööd hõlbustavaid Exceli funktsioone
-	Tingimusfunktsioonid (IF, SUMIF, SUMIFS, COUNTIF, COUNTIFS)
-	Loogikafunktsioonid (AND, OR, XOR, NOT)
-	Valikufunktsioonid (IF, IFERROR, IFNA, SWITCH, CHOOSE)
-	Infofunktsioonid (ISNUMBER, ISTEXT, ISBLANK, ISFORMULA)
-	Kuupäevafunktsioonid (TODAY, DAY, MONTH, YEAR, EOMONTH, EDATE, WEEKDAY, WEEKNUM, WORKDAY, NETWORKDAYS, WORKDAY.INTL, NETWORKDAYS.INTL)
-	Ümardamisfunktsioonid (ROUND, ROUNDUP, ROUNDDOWN, INT, TRUNC, MROUND, CEILING, FLOOR)
-	Otsingufunktsioonid (VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH)
-	Tekstifunktsioonid (LEFT, RIGHT, MID, LEN, LOWER, UPPER, PROPER, VALUE, NUMBERVALUE, FORMULATEXT, TRIM)
Uued Office365 funktsioonid
-	SORT, SORTBY
-	FILTER
-	UNIQUE
-	XLOOKUP, XMATCH
-	TRANSPOSE
Andmehõive automatiseerimine Power Query abil
-	Andmete importimine erinevatest allikatest (veeb, Excel, CSV, TXT, SQL jm)
-	Andmete korrastamine analüüsiks
-	Append- ja Merge-tüüpi päringud, seosetüübid
-	Uute tunnuste arvutamine M Language abil
-	Power Query ja Pivot Table abil kokkuvõtete loomine, praktilised näited
-	Päringu muutmine, andmete värskendamine

Ärianalüüsi ja aruandluse vahendid Power Query ja Pivot Table

Koolitus koosneb kahest moodulist:
MOODUL 1 Ärianalüüsi ja aruandluse vahendid Power Query ja Pivot Table
MOODUL 2 Andmete visualiseerimine Power Query ja Power BI abil

MOODUL 1 (Excel, Power Query, Pivot Table)
Exceli töökeskkonnas tegutsemist efektiivistavad töövõtted
Tabeli ülesehituse loogika ja tabeli ettevalmistus analüüsimiseks
Tabeli objekti kasutamine ja eelised, valemite loogika muutused
Andmetabeli ülesehituse vead, mis takistavad hiljem andmete töötlemist ja analüüsimist Exceli töövahenditega
Tingimusliku vormingu (Conditional Formatting) kasutamine
Klahvikombinatsioonid piirkondade selekteerimiseks
Töö andmebaasidega

Andmete sorteerimine ja filtreerimine
Liigendtabeli (Pivot Table) loomine ja kasutamine
Liigendtabeli ülesehituse loogika, agregeerimisfunktsioonide muutmine
Filtrite kasutamine, Slicer, Timeline
Liigendtabeli andmeallika värskendamine
Liigendtabeli põhjal diagrammi loomine
Joonise viimine teise tarkvarasse (nt PowerPoint), kaasnevad ohud
Valik tööd hõlbustavaid Exceli funktsioone

Tingimusfunktsioonid (IF, SUMIF, SUMIFS, COUNTIF, COUNTIFS)
Loogikafunktsioonid (AND, OR, XOR, NOT)
Valikufunktsioonid (IF, IFERROR, IFNA, SWITCH, CHOOSE)
Infofunktsioonid (ISNUMBER, ISTEXT, ISBLANK, ISFORMULA)
Kuupäevafunktsioonid (TODAY, DAY, MONTH, YEAR, EOMONTH, EDATE, WEEKDAY, WEEKNUM, WORKDAY, NETWORKDAYS, WORKDAY.INTL, NETWORKDAYS.INTL)
Ümardamisfunktsioonid (ROUND, ROUNDUP, ROUNDDOWN, INT, TRUNC, MROUND, CEILING, FLOOR)
Otsingufunktsioonid (VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH)
Tekstifunktsioonid (LEFT, RIGHT, MID, LEN, LOWER, UPPER, PROPER, VALUE, NUMBERVALUE, FORMULATEXT, TRIM)
Uued Office365 funktsioonid (SORT, FILTER, UNIQUE, XLOOKUP, XMATCH, TRANSPOSE)
Andmehõive erinevatest allikatest ning andmete teisendamine

Veebist, Exceli failist, CSV ja TXT failist, PDF failist, SQL andmebaasist, kaustadest, muudest allikatest
Andmete puhastamise töövõtted
Andmeteisendused, andmetüübi määramine, lokaadi kasutamine andmete lugemisel
Lisaveergude arvutamine, M-keele avaldised
Andmete tükeldamine eraldi veergudesse
Filtreerimine, sorteerimine
Päringute kombineerimine ja seadistamine

Päringute ühendamine (Merge Query)
Päringute liitmine (Append Query)
Päringu dubleerimine ja viitamine (Duplicate, Reference)
Päringute grupeerimine, päringute ümbernimetamine
Andmete värskendamise erinevad viisid, sh automaatne värskendamine
Algallika viidete muutmine andmeühendustes
Päringukeel M

Päringukeele redaktor (Advanced Editor)
M keele süntaks ja andmetüübid
Funktsioonid, abivahendid (Language Reference)

MOODUL 2 (Power Query, DAX, Power BI)
Andmemudel ja selle kasutamine

Mudeli kokkupanemine andmeallikatest
Seosed mudelis
Sissejuhatus DAX keelde (Data Analysis Expressions)
Arvutuslikud veerud ja mõõdikud
DAX funktsioonid ja vajalikud abivahendid
Visuaalide loomine ja kasutamine Power BI-s

Lihtsamate visuaalide loomine ja täiendamine
Geograafilise info kasutamine
Maatriksid ja tabelid
Visuaalide kujundusvahendite kasutamine
Visuaalide koostöö

Erineva taseme filtrite ja tükeldajate (Slicer) kasutamine
Töölaua seadistamine
Raporti avaldamine Power BI Service keskkonnas

Aruande laadimine veebikeskkonda
Rakenduse loomine ja kasutamine
Praktilised näited Power BI lahendustest

- Power BI kasutajaks registreerumine
- Andmete laadimine Power BI keskkonda
- Power Query päringuredaktor, põhilised teisendused päringuredaktoris
- Erinevate andmeühenduste loomine (Excel, veeb, kaustad, SQL jm)
- Andmete koondamise erinevad võimalused
- Andmemudeli disain, relatsioonide loomine ja haldamine
- Tabelid ja maatriksid, andmete agregeerimine
- Graafikud ja visualiseeringud, analüütilised omadused
- Georuumiliste andmete visualiseerimine
- Kuupäevadega töötamine
- Andmete filtreerimine viilutajatega ja visuaalsete filtritega
- Trendi analüüs, andmete dekompositsioon
- Sissejuhatus arvutatud veergudesse DAX valemite abil
- Kuupäevafunktsioonid, kuupäevatabeli loomine ja kasutamine
- Aegintelligentsete arvutuste kasutamine
- Kohandatud visuaalide kasutamine
- Aruannete avaldamine Power BI teenuskeskkonnas, erinevad võimalused
- Rakenduse tööruumid, aruande avaldamine rakendusena, rakenduse värskendamine
- Interaktiivsete armatuurlaudade loomine, visuaalide kinnitamine armatuurlauale
- Mobiilipaigutuse loomine Power BI teenuses
- Tehisintellekti (AI) vahendite kasutamine Power BI-s
- Power BI lahenduse optimeerimise tööriistad

Aim of the course:

Target group:

Prerequisites:

Topics:

Study results:

Assessment criteria:

Graduation document:

Language:

Lecturer:

Credits:

EAP:

TP:

Contact:

Price:

Registration deadline:

Location:

Timetable:

Location:

Price:

Credits:

EAP:

TP:

Curriculum group:

Contact:

Tallinn University of Technology

Stay up to date with our news

Follow us on social media