Koolitus annab ülevaate tänapäevasest tarkvaraarendusest, keskendub veebitehnoloogiatele ning AI kasutusele tarkvaraarenduses.

Anda ülevaade tänapäevasest tarkvaraarendusest, keskendumisega veebitehnoloogiatele. AI kasutus tarkvaraarenduses.

Algajast (veebi)arendajaks

Information Technology

Infotehnoloogia

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
o Tehisintellekti (AI) kasutamine SQL päringute loomisel ChatGPT abil

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

Andmebaaside päringukeele SQL kasutamine e-kursus

Ettevõtte kulude ja tulude analüüsivõimalused nende visualiseerimise abil; (finants)andmete kasutamise infotehnoloogiline protsess;  lähteülesande kirjutamise põhimõtted; andmete kasutamine erinevatest andmebaasidest; aruande kasutajate vajaduste selgitamine; nõuete sõnastamine ja valideerimine; andmete visualiseerimine töölaudadel MS Power BIs. Ülesannete lahendamine.

Pearaamatupidaja-finantsjuht

Andmed ja nende visualiseerimine aruannetes

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

Engineering

Inseneeria

Natural Sciences

Loodusteadused

Economics

Majandus

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.
Tehisintellekti (AI) võimaluste kasutamine ChatGPT abil

Äriandmete analüüs ja visualiseerimine: Excelist Power BI-ni

Andmete visualiseerimine PowerQuery ja Power BI abil

Economics and Finance

Majandusanalüüs ja rahandus

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.

CV ja motivatsioonikiri, inspireerija (veebis)

Tõhujõu koolitus, inspireerija (veebis)

Avasta IT (Discover Tech) 2026. a

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:

2 x 1,5 tundi, lektor Rünno Reinu (üle 10 aastase staažiga infoturbe ja andmekaitse alaste koolituste lektor)

1. Sissejuhatus ja mõisted
2. Küberturvalisuse standardid ja metoodikad
3. Kuidas tuvastada tehisintellekti ohte riskihalduses
4. Olulisemad tehisintellekti ohud
   4.1 infoturbe ja IT haldusega seotud ohud
   4.2 tehisintellekti-spetsiifilised ohud
5. Peamiste turvameetmete rakendamine

Lõuna 30 min

2 x 1,5 tundi, lektor Andres Ojaver (üle 10 aastase staažiga andmekaitse alaste koolituste lektor)

1. Tehisintellekti määruse ja GDPRi ühisosa ja erisused
2. Tehisintellekti riskiastmed ja sellest tulenevad nõuded
3. Tehisintellekti kallutatus ja automaatsed otsused
4. Andmekorje õiguslikud väljakutsed

Uus DPO meistiklassi loeng AI ja GDPR seostest!

1. Sissejuhatus ja mõisted 2. Küberturvalisuse standardid ja metoodikad 3. Kuidas tuvastada tehisintellekti ohte riskihalduses 4. Olulisemad tehisintellekti ohud 4.1 infoturbe ja IT haldusega seotud ohud 4.2 tehisintellekti-spetsiifilised ohud 5. Peamiste turvameetmete rakendamine

1. Tehisintellekti määruse ja GDPRi ühisosa ja erisused 2. Tehisintellekti riskiastmed ja sellest tulenevad nõuded 3. Tehisintellekti kallutatus ja automaatsed otsused 4. Andmekorje õiguslikud väljakutsed

DPO meistriklass2: AI ja GDPR

1. Tehisintellekt ettevõtetes, keelemudelid ja promptimistehnikad 

- Keelemudelite tööloogika ja kasutusvõimalused ärikeskkonnas
- AI rakenduste näited, tugevused ja piirangud
- Praktilised promptimistehnikad ja harjutused

2. AI andmeanalüüs, turvaline kasutamine ja vibe coding

- AI kasutamine andmete analüüsimisel ja otsuste toetamisel
- Turvaline AI kasutamine ettevõtetes ja Euroopa AI määrus (AI Act)
- Vibe coding ja veebirakenduste loomine loomulikus keeles

3. Automatiseeritud töövood (n8n), AI agendid ja liidestused

- Tööprotsesside kaardistamine ja automatiseerimise võimalused
- AI agentide ehitamine ja kasutamine äriprotsessides
- Liidestused, tööriistade võrdlus ja lahenduste skaleerimine

4. Claude Cowork, Claude Code ja AI lahenduste arendamine

- Skillide loomine ja töö lokaalsete kaustadega
- Mudelite valik ja vahetamine erinevate kasutusjuhtude jaoks
- Rakenduste loomine, prototüüpimine ja AI-põhine arendus

5. AI häkaton, tegevusplaanid ja ärimudelite loomine

- Individuaalse 90-päevase tegevusplaani koostamine
- AI-põhise lahenduse või ettevõtte ärimudeli kujundamine
- Prototüüpide loomine, esitlemine ja ärilise mõju hindamine

Claude Cowork, Claude Code ja AI lahenduste arendamine

AI häkaton, tegevusplaanid ja ärimudelite loomine

Tehisintellekt ettevõtetes, keelemudelid ja promptimistehnikad

AI andmeanalüüs, turvaline kasutamine ja vibe coding

Automatiseeritud töövood (n8n), AI agendid ja liidestused

Nullist AI Lahendusteni

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
• Tehisintellekti (AI) kasutamine andmete analüüsimisel ChatGPT abil

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.

Tehisintellekti (AI) kasutamine SQL päringute loomisel ChatGPT abil

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

Hübriidkoolitus AI-tööriistade praktiliseks kasutamiseks mitte-tehnilistes rollides.

Tasuta hübriidkoolitus mitte-tehnilistes rollides töötavatele naistele: töötud, administratiivsetes rollides töötavad, lapsehoolduspuhkusel. 20 nädalat × 10h = 200h: 100h salvestatud materjalid, iganädalased virtuaalsed kontakttunnid (min 2h, kokku 40h), iseseisev ja grupitöö (60h). Ei eelda IT- ega programmeerimistausta, kuid vajalik on inglise keele oskus. Edukalt läbinuks loetakse isikuid, kes on esitanud vähemalt 80% harjutustest.

START-AI: Naiste AI-koolitus mitte-tehnilistele rollidele

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
Tehisintellekti (AI) võimaluste kasutaminekeerukamate avaldiste loomiseks ChatGPT abil

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

Eesmärk:

Sihtgrupp:

Teemad:

Õpiväljundid:

Hindamiskriteeriumid:

Tunnistus:

Keel:

Lektor:

Maht:

EAP:

Kontakt:

Hind:

Registreerumise tähtaeg:

Kommentaar:

Asukoht:

Ajakava:

Asukoht:

Hind:

Maht:

EAP:

Õppekavarühm:

Kontakt:

Tallinna Tehnikaülikool

Ole kursis ülikooli uudistega

Jälgi meid sotsiaalmeedias