Osalejad saavad teadmised ja oskused, et iseseisvalt läbi viia ja dokumenteerida äri- ja süsteemianalüüsi.

Viiest päevast koosnev kursus katab ära järgmised teemad:

• ülevaade IT projektidest ja analüüsi teostavatest rollidest, kasutatavatest tehnikatest;
• dokumenteerimise korraldamine;
• ärianalüüs, sh nõuete ja protsesside analüüs koos praktiliste ülesannete läbitegemisega;
• IT-süsteemide arhitektuuri ülevaade;
• süsteemianalüüsi erinevad tehnikad koos praktiliste ülesannete läbitegemisega.

Sihtrühm ja eelteadmised: Kursus on mõeldud kõigile ametitele, kes teostavad oma organisatsioonis äri- ja süsteemianalüüsi või soovivad sellesse rolli liikuda (näiteks ärianalüütik, süsteemianalüütik, tooteomanik, tootejuht, lahenduse arhitekt, IT projektijuht). Varasem kogemus äri- ja süsteemianalüüsis on kasulik, kuid mitte nõutav.

Õppevahendid: Windows operatsioonisüsteemi arvuti.
Soovi korral võib osaleja kasutada oma personaalset arvutit.
Üle Teamsi ühinejatel on soovitav lisaks eelkirjeldatud arvutile kasutada kahte monitori – ühel Teams ja teisel Microsoft Visio kasutamiseks.

Programm:
Kursus koosneb viiest moodulist

9. juuni
IT-analüüsi alused

• Leia oma roll ja vastutussala erinevates projektijuhtimise metodoloogiates
• Nõuete väljaselgitamiseks vajalikud suhtlusoskused
• Produktiivne koostöö
• Ajakohase dokumentatsioonihoidla loomine ja haldamine
• Raamistikute, standardite ja tööriistade kasutamine edu saavutamiseks

10. juuni
Ärianalüüsi alustamine

• Tugeva aluse loomine terminite sõnastiku abil
• Eesmärkide seadmine ja skoobi hoidmine
• Valupunktide ja riskide analüüs
• Nõuete kaardistamise mõistmine

11. juuni
Ärianalüüsi põhioskused

• Rollide kaardistamine äriprotsesside jaoks
• Erinevad protsesside kaardistamise tehnikad ja millal neid kasutada
• Andmete kaardistamine

12. juuni
Süsteemianalüüsi alused

• IT-arhitektuuri põhitõed
• Kasutajaliidese analüüs
• Taustakomponentide korraldamine

13. juuni
Süsteemianalüüsi põhioskused

• Andmebaasi disaini alused
• API-de ja integratsioonide analüüs
• Turvameetmete paikapanek autentimise ja autoriseerimise abil

Kõigil koolituspäevadel on nii teoreetilised kui ka praktilised osad, mis annavad hea ülevaate õpitavatest teadmistest.

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Teams. Koolituse maht on 40 tundi sh 15 tundi praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas.

Hindamiskriteerium: Õpiväljundite saavutamist hinnatakse koolituse ajal läbi viidud tagasisidestatud praktiliste harjutuste põhjal.

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab tunnistuse kui sooritab kõik koolituse jooksul antud praktilised harjutused.  Osalejatele, kes õpiväljundeid saavutanud ei ole väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemise kohta.

Hind sisaldab: Kohvipause koolituskeskuses ja ühiseid lõunasööke.

Tagasiside eelmistelt koolitustelt:

• Alustavalt ärianalüütikult: See koolitus aitas mul aru saada, kuidas erinevad teemad kokku sobivad ja seostada oma ülikoolis õpitut päriseluga. Sain palju nippe, kuidas oma tööd paremini teha!
• Kogenud süsteemianalüütikult: Iga teema juures sain uusi mõtteid ja nippe, kuidas erinevatele teemadele läheneda. Kaja jagatud kogemuslood ja praktilised näpunäited aitasid paremini lahti mõtestada ka oma tööd ja kuidas seda teha parimal viisil.
• IT-väliselt inimeselt, kes tellib IT-lt projekte: Tänu sellele koolitusele sain paremini aru, kuidas IT-ga koostööd teha, mida erinevad rollid IT-s teevad ning mida nad minult ootavad millises projekti etapis. Oskan nüüd ennetada mõnesid tekkida võivaid probleeme ja olla IT-le parem koostööpartner. Samuti oskan nüüd paremini lugeda jooniseid, mida IT-inimesed on mulle varemgi näidanud.

Õppekavarühm: 0413 Juhtimine ja haldus.

4-päevase kursuse eesmärk on viia täiesti programmeerimisoskamatu osaleja programmeerimisalaste teadmiste tasemele, mis võimaldab tal mõista tarkvara arenduse põhimõisteid ning Pythoni keeles kodeeritud programme kujundada, kirjutada, siluda ja käivitada. (veel …)

Kolmel pealelõunal toimuvas AI töötoas saab koolitatav uusi teadmisi, kuidas AI abil kasutada andmeanalüütiku ja andmeinseneri tasemega võrreldavaid andmeanalüüsivõtteid. Töötoa käigus saab selgeks, kuidas edukalt sooritada keskmisest keerukamaid andmeanalüüsi ülesandeid. Praktilistest harjutustest koosnev koolitus on mõeldud organisatsioonide töötajatele, kes kasutavad erinevaid andmeanalüüsivõtteid ja -tööriistu, et lahendada finants- ja/või riskide halduse ning vastavuskontrolliga seotud probleeme.

Tuuakse välja ka põhilised AI-ga töötamisel kaasnevad riskid.

Õpituba toimub  koostöös KPMG spetsialistidega.

Õpituba toimub ainult klassiruumis kohapeal.

Õpituba toimub kolmel järjestikusel pealelõunal 14:00 – 17:00

Sihtrühm ja eelteadmised: Õpituba on suunatud organisatsioonide töötajatele, kes kasutavad andmeanalüüsivõtteid ja -tööriistasid, et lahendada finants- ja/või riskide halduse ning vastavuskontrolliga seotud probleeme.
Programmeerimisoskused ei ole osalemiseks nõutavad.

Õppevahendid: Koolitusel osalejal peab olema kaasas enda sülearvuti. Peab omama kehtivat eraisiku Google kontot 3 GB vaba mäluruumiga.

Neil, kellel puudub vajalik arvuti on võimalik seda rentida kokkuleppel BCS Koolitusega. Palume sellest koolitusettevõtet eelnevalt teavitada.

Programm:
Sissejuhatus ja andmeanalüüs Google Colabis AI-ga

• Sissejuhatus AI toega andmeteadus ja -analüüsi kasutades Google Colab tööriista;
• Google Colabi kasutamine: kasutajaliides, võimalused ja piirangud;
• Vabavaraliste tööriistade andmehaldusriskid organisatsiooni andmete kasutamise korral.

Harjutus: Programmikoodi ja sisu genereerimine, andmeobjektide (dataframe) andmetabeli genereerimine AI-ga.

Harjutus: Andmeallikate kasutamine ja andmetöötlus

• Failide kasutamine tabeltöötluses kasutades ilmastiku avaandmeid AI-ga
• Energeetika hinnaandmete töötlus
• API seadistamise ja automaatpäringute koostamine AI-ga, kasutades API päringu dokumentatsiooni ning päringuobjekti tabeliks liigendamist
• Ilmaandmete ja energeetika hinnaandmete kokkuvõtmine ja regressioonianalüüs AI-ga

Äriandmete töötlus AI-ga

• Soovitused AI tööriistade kasutamiseks vastavalt organisatsioonis olemasolevatele andmetele

Harjutus: Simuleeritud raamatupidamisandmete töötlus AI-ga tuvastamaks riskikohti

• Andmete genereerimine prompt’ide ja Pythoni koodiga AI abil
• Tabelandmete töötlus AI toel riskide tuvastamiseks
• Äriregistri avaandmete keskkond, API päringu seadistamine
• Äriregistri SOAP päringudokumentatsiooni põhine töötlus ning API funktsiooni koostamine, päritud andmeobjekti tabeliks liigendamine
• Andmete analüüs Äriregistri päringute toel riskide tuvastamiseks

Harjutus: Dokumendi vastavuskontroll AI-ga

• Riigiteataja õigusaktide otsing ja potentsiaalsete ning asjakohaste õigusaktide tuvastamine
• Riigiteataja õigusaktide allalaadimine ja teksti ekstraktimine automatiseeritud AI-ga
• Regulaaravaldisi kasutava tekstivõrdlusanalüüsi funktsiooni ja dokumendianalüüs AI-ga

Osalejad saavad kaasa iseseisvaks õppimiseks õppevideosid ja ligipääsu õppekeskkonnale.

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda tulles klassiruumi BCS Koolitus Aia 7, Tallinn.

Auditoorne töö klassikeskkonnas 12 tundi (sh 8 tundi praktilisi harjutusi)

Hindamismeetod: Õpiväljundite saavutamist ei hinnata.

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetajale väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemise kohta.

Hind sisaldab:

• Kohvipausi koolituskeskuses
• Lisamaterjalina õppevideod
• Ligipääs spetsiaalsesse õppekeskkonda

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Loe lähemalt lektori kohta.

IT spetsialistid peavad olema kursis oma tööga seotud õiguslikest normidest, mis kaitsevad nii organisatsiooni kui ka klientide andmeid, tagavad nõuetekohase küberjulgeoleku ja aitavad vältida seaduse rikkumisi. Lisa väljakutse loob 2. augustil 2024 jõustunud tehisintellekti käsitlev määrus (EL) 2024/1689, mida hakati osaliselt rakendama juba alates 2. veebruarist 2025.

Koolitus annab osalejatele vajalikud teadmised kehtivatest IT-sektori õiguslikest nõuetest, isikuandmete kaitse üldmääruse EL/2016/679 (IKÜM) ning  tehisintellekti üldmääruse EL/2024/1689 (TI-määrus) tingimustes.

Koolitusele on oodatud:

• IT-spetsialistid (arendajad, süsteemiadministraatorid), kes peavad oma töös arvestama õiguslike regulatsioonidega
• Andmekaitse ja küberturvalisuse eest vastutavad spetsialistid
• IT-ettevõtete juhid ja tellijad, kes soovivad mõista kehtivaid IT-sektori õigusalaseid nõudeid

Lisaks kõik ülejäänud, kellel on teema vastu huvi.

Varasem õigusalane haridus pole vajalik. Kasuks tulevad baasteadmises IT-süsteemidest ja andmetöötlusest.

Soovituslik lugemine: Isaac Asimovi novell „The Machine That Won the War“, 1961 („Masin, mis võitis sõja“, eesti keeles 1976, kogumik Lilled Allgernonile).

Õppevahendid: Osalemiseks on vaja veebibrauseriga arvutit  Zoom rakendust.

Programm:

• Õigusnormi selgitus:
  • õigusnormide hierarhia
  • õiguse allikad
  • õigusnormide omavaheline seos
  • õigusnormi tõlgendamine
• Küberjulgeolek:
  • küberturvalisuse direktiiv EL 2022/2555 (NIS2)
  • küberturvalisuse seadus (KüTS)
  • nõuded küberjulgeoleku tagamiseks
  • erinõuded eluliselt tähtsa teenuse osutajatele
  • teavitamiskohustused
• Ülevaade privaatsusõiguse õiguslikust reguleerimisest:
  • millised on isiku õigused ja kohustused isikuandmete töötlemisel
  • isikuandmete töötlemise regulatsioonid rahvusvahelisel ja siseriiklikul tasandil
  • isikuandmete töötleja õigused ja kohustused isikuandmete töötlemisel
  • IKÜM isikuandmete kasutamisest uuringutest
  • IT lahenduste vastavus IKÜM nõuetele
  • kuidas on võimalik isikuandmeid töödelda, viia läbi uuringuid, ilma IKÜM nõudeid rikkumata
  • ainult isikuandmete töötlemisele omastest erisustest võrreldes andmeturbega laiemalt. Andmete kaitse (data security) ja isikandmete kaitse (personal data protection) ühisosa ja erinevused
• TI-määrus:
  • kohaldamisala
  • keelatud kasutusviisid
  • suure riskiga tehisintellektisüsteemid
    • esitatavad nõuded
    • pakkujate ja juurutajate ning muude osaliste kohustused
    • läbipaistvuskohustused
  • üldotstarbelised tehisintellektimudelid
    • liigitamine
    • pakkujate kohustused
    • süsteemse riskiga üldotstarbeliste tehisintellektimudelite pakkujate kohustused
  • turustamisjärgne seire
    • intsidentidest teatamine
• Õigusaktide andmebaasid:
  • Euroopa Liidu teataja kasutamine
  • Riigi Teataja kasutamine
  • kuidas leida omavahel seotud õigusakte
  • muud andmebaasid

Teemad, mida otseselt ei  käsitleta antud koolituses on töötaja õigused ja autoriõigused.

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 16  tundi sh 4  tundi praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas.
Koolitus kestab 4 nädalat.
Koolitused toimuvad veebi teel üks kord nädalas 9:00  – 12:15

Hindamismeetod: õpiväljundite saavutamist hinnatakse

• praktiliste tagasisidestatud harjutuste käigus;
• testi tulemusel koolituse lõpus.

Hindamiskriteerium: Test on sooritatud positiivselt kui õigete vastuste protsent ületab 70%

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab tunnistuse kui sooritab positiivselt koolituse lõpus tehtud teadmiste testi.  Osalejatele, kes õpiväljundeid saavutanud ei ole väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemise kohta.

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

„Vali Andmetarkus!“ koolitusprogrammi eesmärk on anda osalejatele vajalik lähtepositsioon – teadmised ja praktilised oskused alustamaks oma karjääri andmevaldkonnas, näiteks andmeanalüütiku, aruandluse spetsialisti või andmehalduri rollis. Samuti annab koolitus võimekuse kasutada andmeanalüüsi teiste rollide edukaks täitmiseks. 

Vajadus erinevate andmevaldkonna asjatundjate järele Eesti asutustes ja ettevõtetes on suur. Esmaseks vajaduseks, eriti väikese ja keskmise suurusega ettevõtetes, on üldise andmevõimekuse ja andmete kasutamise oskuse tõstmine. Koolitusprogramm annab tervikpildi ja vajalike töövahendite kasutusoskuse peamistes andmevaldkonna teemades alates – mida tähendab andmepõhine juhtimine ja otsustamine; kuidas andmeid koguda ja tagada nende kvaliteet, privaatsus ja turvalisus; kuidas toimub andmeanalüüs ja tulemuste ilmekas visualiseerimine, kuidas kasutada tehisaru andmeanalüüsi protsessi toetamiseks. Osalejad saavad kogemuse andmete elutsükli juhtimises ning omandavad  andmeanalüüsi baasmeetodite ja tööriistade kasutusoskuse. 

Koolitusprogrammi üheks osaks on karjäärimoodul, mille eesmärgiks on toetada osalejaid karjäärimuutusel andmete valdkonda. Moodul aitab mõista andmetega seotud töörolle, sõnastada karjäärieesmärgid, hinnata oma tugevusi ja arenguvajadusi ning omandada tööotsinguks vajalikke oskusi. Samuti toetatakse kontaktide loomist tööandjate ja praktikapakkujatega ning luuakse isiklik tegevusplaan edasisteks sammudeks.  

Programm annab väärtuslikke andmepädevusi ka teiste erialade spetsialistidele. Nagu teisteski tehnoloogia valdkondades, on andmevaldkonnas eriti nõutud spetsialistid, kes kompetentsed nii andmetöötluses kui ettevõtte tegevusvaldkonnas. 

Programmi läbinu:  

• Mõistab andmeanalüüsi protsessi, andmete elutsüklit ning rolli äriprobleemide lahendamisel; 

• Oskab lähtudes äriprobleemist leida vajalikud andmeallikad, andmed koondada, töödelda ja analüüsida, kasutades sobivaid meetodeid ja tööriistu (nt SQL, Power BI, Python); 

• Oskab andmeid tõlgendada ja visualiseerida ning arusaadavalt esitada tulemusi erinevatele sihtrühmadele; 

• Tunneb võimalusi andmeanalüüsi protsesside automatiseerimiseks ja tehisintellekti kasutamiseks analüüsi tõhustamiseks; 

• Tunneb andmehalduse ja andmekorralduse põhimõtteid ja töömeetodeid; 

• Tunneb andmete õigusraamistikku, valdkonna eetilisi ja õiguslikke aluseid, sh andmekaitse ja vastavusnõuded; 

• Oskab end tööotsingutel sihipäraselt esitleda ja teha teadlikke samme tööle kandideerimisel.  

Koolituse teemad:  

• Andmete väärtus ja roll ettevõttes 

• Andmekvaliteet ja turvalisus 

• Andmepõhiste otsuste tegemine 

• Andmete kogumine ja talletamine 

• Andmete analüüs 

• SQL andmete pärimiseks ja kokkuvõtete tegemiseks 

• Andmete visualiseerimine Power BI abil 

• Python andeanalüüsi tööriistana 

• Tehisaru võimalused andmetega töös 

• Edukas tööle kandideerimine 

Sihtgrupp: 

• Inimesed, kes soovivad asuda tööle andmeanalüütikaga seotud ametikohtadele. 

• Inimesed, kes soovivad parandada oma tööalast tulemuslikkust, rakendades andmepõhist otsustamist ja andmeanalüüsi tööriistu.  

Õppe maht: 247 akadeemilist tundi 

Õpitulemuste saavutamise hindamismeetod: Praktiliste ülesannete ja lõpuprojekti sooritamine 

Õppekavarühm: 0613 Tarkvara ja rakenduste arenduse ning analüüsi õppekavarühm 

Eeldused programmis osalemiseks: 

• Bakalaureusekraad või tehniline kutseharidus (tase 5) 

• Vähemalt kaheaastane töökogemus ametikohtadel, mis eeldavad analüütilist mõtlemist. 

• Tripod Analytical© testi sooritamine 

• Hea arvutikasutusoskus: oskus hallata faile, kasutada erinevat tarkvara ja orienteeruda digikeskkondades. 

• Kesktasemel Exceli oskus: valemite kasutamine, pivot-tabelite koostamine ja andmete esmase puhastamise võimekus. 

• Eesti- ja inglise keele oskus vähemalt tasemel B2 

Koolitusele kandideerimine koosneb 4 etapist: 

I etapp – Taotluste läbivaatus, esmane kandidaatide selekteerimine ankeetide alusel  

II etapp – Ankeetide põhjal väljavalitud kandidaatide kutsumine Tripod Analytical© vaimse üldvõimekuse testile. Testimine toimib veebis (test kestab ca 1 tunni). 

III etapp – Vestlus kandidaadiga 

IV etapp – Kandidaatide lõplik valik profiilide, testitulemuste ja vestluste alusel. Kandidaatide teavitamine e-posti teel. 

REGISTREERIMINE KOOLITUSELE SIIN!

Platform Engineering is critical in today’s tech landscape for enabling developer productivity, system resilience, and operational efficiency. This 2-day practical workshop covers key topics in platform engineering, including infrastructure as code, CI/CD pipelines, GitOps, Kubernetes, Crossplane, and automated deployment strategies. It’s designed for developers, DevOps engineers, and system administrators looking to build and manage robust platforms. The course includes hands-on exercises based on real-world scenarios, ensuring participants gain practical skills they can apply immediately. All participants will receive comprehensive materials, including cheat sheets, access to online slides, and code examples.

Who’s This For: developers, devops engineers, system administrators, software architects.

What’s Inside

Õppekavarühm: 0613 Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs.

Lecturer’s Linkedin

This course focuses on the most commonly used Kubernetes features as well as provides practical tutorials and real-life examples of deploying distributed applications, managing networking primitives (load balancers, proxies), setting up persistent data storage, dynamic configuration management, and many other exciting features built into the core of Kubernetes.

(veel …)

DevSecOps is the integration of security practices and principles into the DevOps process, with the aim of creating a more secure software development lifecycle. In this 2-day workshop, we will cover tips and tricks on how to increase security of software delivery supply chains and existing infrastructure.

What’s Inside

Day 1:

• Introduction to DevSecOps
  • Definition of DevSecOps; the role of security in DevOps
  • Introduction into threat modeling, attack surface, vulnerability and risk management
  • Overview of DevSecOps tools and practices
• Software supply chain security
  • Definition and importance of supply chain security
  • Supply chain elements: software packages/updates, CI/CD pipelines, external vendors, SaaS vendors
  • Software vendor management, compliance and regulatory requirements, incident response and recovery
  • Threats and risk management to supply chain security
  • Practical exercise: Conduct a supply chain risk assessment for a sample software product and develop a risk mitigation plan
  • Practical exercise: Develop an incident response plan for a supply chain security incident
• Software Bill of Materials (SBOM)
  • Definition and purpose of SBOM in supply chain security
  • Overview of SBOM formats (e.g. SPDX, CycloneDX)
  • SBOM generation tools (e.g. OWASP Dependency-Track)
  • Practical exercise: Generate an SBOM for a sample software product using a SBOM generation tool and analyze it to identify potential security risks.
• SIEM and log management
  • Introduction to security information and event management (SIEM)
  • SIEM components and architecture
  • Types of logs and log management
  • Log analysis and correlation
  • Real-time monitoring and alerting
  • Overview of popular SIEM tools (e.g. Splunk, ELK, LogRhythm)
  • Practical exercise: Install and configure a SIEM tool (ELK) and perform log analysis and correlation to identify potential security incidents.
• Container and Orchestrator Security
  • Overview of containers and containerization
  • Container security risks
  • Secure container deployment
  • Container orchestration security
  • Popular container security tools (e.g. Aqua, Sysdig, Twistlock)
  • Practical exercise: Build and deploy a containerized application using a secure container platform (e.g. Docker , Kubernetes) and apply container security best practices.

Day 2:

• Secret Management
  • Definition of secrets and their importance in security
  • Types of secrets (e.g. passwords, API keys, certificates)
  • Best practices for secret management (e.g. encryption, rotation, access control)
  • Secret management tools (e.g. HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager)
  • Integration of secret management in CI/CD pipelines
  • Practical exercise: Implement a simple secret management solution using a tool like HashiCorp Vault and integrate it into a CI/CD pipeline.
• Secure software development
  • Secure coding practices, secure software development lifecycle (SSDL) and threat modeling
  • Code scanners for security problems, integration of security scanners into CI/CD pipelines
  • Practical exercise: Develop a sample application and apply secure coding practices, perform threat modeling, and integrate security testing in a CI/CD pipeline.
• OWASP
  • Overview of the OWASP Top Ten security threats
  • A1: Injection flaws
  • A2: Broken authentication and session management
  • A3: Cross-site scripting (XSS)
  • A4: Security misconfigurations
  • A5: Insecure direct object references
  • A6: Cross-site request forgery (CSRF)
  • A7: Using components with known vulnerabilities
  • A8: Insufficient logging and monitoring
  • Other security risks
  • Practical exercise: Perform a hands-on assessment of a web application, identify and exploit at least one OWASP Top Ten vulnerability.

• Open-Source Security
  • Open-source software security risks
  • Vulnerability management in open-source software
  • Popular open-source security tools (e.g. OWASP Dependency-Check, SonarQube)
  • Practical exercise: Perform a hands-on assessment of an open-source software package using an open-source vulnerability scanner (e.g. OWASP Dependency-Check) and integrate static code analysis using an open-source tool (e.g. SonarQube).
• Version Control Security
  • Git commit signing and verification
  • Git permissions models
  • Practical exercise: Configure Git commit signing with GPG and sign and verify Git commits.

Õppekavarühm: 0613 Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs.

Lecturer’s Linkedin

The goal of the retraining program is to provide participants with beginner-level skills in backend development. Learners who successfully complete the program will be capable of starting work in a software development company or organization on a junior backend developer position.

Curriculum group: Software and Application Development and Analysis(In accordance with the valid classification of curricula outlined in the continuing education standard and the list of curriculum groups established by the annex to the regulation, which is based on the International Standard Classification of Education Fields of Education and Training (ISCED-F 2013).

The basis of curriculum composition: Junior software developer level 4 professional standard (partly).

Learning outcomes:

• Designs and implements robust backend systems using Java and Spring Boot. 
• Manages relational databases proficiently using SQL. 
• Creates and manages RESTful APIs. 
• Writes unit and integration tests to ensure software quality. 
• Utilizes Git for version control. 
• Utilizes development environments, and database migration tools. 
• Produces comprehensive documentation for backend systems. 
• Efficiently picks up and understands unfamiliar projects, identifies, and develops new features. 
• Engages effectively in both individual and team-based software development projects. 
• Integrates basic AI knowledge and related tools into programming workflows to enhance code development and productivity. 

The course is primarily aimed at individuals keen on launching a career in IT, particularly in the field of Software Developing, who:

• have elementary (basic) knowledge of computer operation and software usage
• have at least B2 level in English
• have time to commit to a 10-month course
• have serious interest in the IT field and wish to work in this field

The total amount of study: 427 academic hours (during 8 months or 32 weeks) 

Learning enviroment and tools: The training program consists of three English e-learning modules that must be completed in the specified order. Learners are provided with 64 academic hours of group meetings with mentors. All learning takes place online (including meetings with mentors and students).

Target group: Have time to commit to an 8-month course .

E-course and content

E-course module
1. module. Introduction of the Program (13 academic hours) and Java and Spring Boot fundamentals (214 academic hours)

• Introduction to the Program: Overview and fundamentals of Java and Spring Boot.
• Time Management Techniques: Essential skills for managing study and work time effectively.
• Introduction to Software Development: Basics of software development, roles, responsibilities, and job requirements.
• Learning Process Organization: How the learning process is structured and managed.
• Software Development Methodologies: Overview of methodologies, including Waterfall and Agile.
• Tools and Platforms: Using Confluence, JIRA, and GitHub.
• Development Environment Setup: Downloading, installing, and configuring IntelliJ IDEA, PostgreSQL, and setting up local projects.
• Version Control with Git: Commands and processes including clone, branch, commit, push, fetch, and merge.
• Java Programming Basics: Overview, naming conventions, data types, arrays, loops, and control statements.
• Advanced Java Concepts: Methods, exception handling, object-oriented principles, and Java best practices.
• RESTful Web Services: Creating and testing API endpoints, HTTP basics, and CRUD actions.
• Database Integration: Setting up databases, performing CRUD operations, and using JPA for data retrieval.
• Testing and Validation: Unit testing, integration testing, input validation, and custom error handling.
• Development Tools: Using IntelliJ features, Gradle, and plugins like JPA Buddy and MapStruct.
• Soft Skills and Teamwork: Problem-solving techniques, Agile teamwork, collaboration, and progress reassessment

2. module. Spring Boot configuration, documentation, logging and AI in programming (120 academic hours) 

• Starting and Configuring a Spring Boot Application: Creating a new application from scratch and setting up basic configurations.
• Application Documentation: Writing essential documentation, including README, CHANGELOG, and installation guides.
• Database Versioning with Liquibase: Writing and managing database changelogs, resolving conflicts, and rolling back changes.
• Java Streams and Date/Time Handling: Utilizing streams, lambda expressions, and manipulating date/time objects.
• Logging Practices: Configuring log levels, using management tools, and understanding central logging systems like Elastic
• Gitflow in Teams: Managing branches and pull requests in Gitflow.
• AI in programming: Fundamentals of AI in software development, prompting, practical uses of AI tools in coding, AI assisted development. 

3. module. Graduation project (80 academic hours) 

 Each student will develop a basic API with full CRUD functionality (Create, Read, Update, Delete). This involves conceptualizing an application, designing a database, implementing API endpoints, writing unit tests, documenting their work, and participating in peer reviews. 

Learning methods:
– Video lectures
– Practice exercises
– Meetings with mentors
– Group work
– peer to peer evaluation

Study materials: The main learning materials are videos and digital materials.

Evaluation

• Java and Spring Boot fundamentals 2 exams-passed 
• Assignments – 80% completed.  
• Workshops – 75% attended.  
• Feedback reports – 80% submitted.  
• Graduation project – passed 

Documents to be issued

For learners who have achieved the learning outcomes and successfully completed the assessment, a certificate will be issued in accordance with the current continuing education standards in Estonia. 

If participant fails to meet at least one of the following conditions a certificate of participation will be issued: completing less than 80% of assignments, participating in less than 80% of workshops, submitting less than 80% of weekly reports, not passing exams and not passing the Graduation project. 

Qualification of trainers
At least 80% of the trainers have a minimum of applied higher education or a bachelor’s degree or equivalent education level, and they have work experience as software developers.

Language of study: Course is conducted in English.

Curriculum group: 0612 Database and network design and management

Video on tänapäeval üks kõige olulisemaid meediume – seda kasutatakse sotsiaalmeedias, turunduses, koolitustes ja igapäevases kommunikatsioonis. Kuna nutitelefonid on võimekad ja kõigil taskus, saab igaüks nendega filmida ning isegi monteerida. Kuid kvaliteetse ja mõjuva video loomiseks on vaja teadmisi ja oskusi, kuidas materjali hästi üles võtta ning oskuslikult kokku monteerida.

CapCut on üks lihtsamaid ja kiiremaid videotöötlusprogramme, mis võimaldab tasuta luua korralikke videosid nii telefonis kui ka arvutis.

3-päevasel koolitusel saavad osalejad praktilised oskused nutitelefoniga filmimiseks ja video monteerimiseks CapCutis. Filmimine on tänu nutitelefonidele kõigile kättesaadav, kuid hea lõpptulemuse saavutamiseks on oluline osata videot töödelda.

Koolitus annab osalejatele praktilise kogemuse, kuidas filmida ja monteerida sotsiaalmeedia lühivideoisid nutitelefonis ja pikemaid videoisid arvutis, kasutades tasuta tarkvara CapCut võimalusi.

Sihtrühm ja eelteadmised:

• Koolitusele on oodatud kõik, kelle eesmärk on lihtsamate videote monteerimine ja soovivad seda alustada täitsa algusest
• Sihtrühm  turundajad, sisuloojad, koolitajad, õpetajad, ettevõtjad, hobivideotegijad jt.

Eelteadmisi pole vaja, piisab tavalisest arvuti ja telefoni kasutamise oskusest.

Õppevahendid:

• Isiklik nutitelefon, millega saab salvestada videoid
• Windows operatsioonisüsteemiga arvuti koolituskeskuses. Soovikorral võib osaleja kasutada oma personaalset arvutit. Nõudmised – vähemalt 8 GB mälu (RAM) + 30 GB kettaruumi
• Kõrvaklapid (pakutakse koolituskeskuse poolt).

Programmide installeerimine:

• Installeerida nutitelefoni CapCut app (leiab äppide veebipoest)
• Kui tulla oma arvutiga, siis installeerida CapCut programm https://www.capcut.com/
  Luua endale CapCut kasutaja CapCut äppi kaudu.

Programm:
PÄEV 1 – Nutitelefoniga filmimine
Praktiline filmimispäev, mille materjali kasutatakse teisel päeval montaažiks

• Video põhitõed ja visuaalne lugu
  • Kuidas video jutustab lugu?
  • Erinevad kaadrikompositsioonid ja võtete liigid.
  • Valgus, värvid ja kaameraliikumine.
• Nutitelefoniga filmimise tehnika
  • Kuidas stabiliseerida kaamerat?
  • Automaatne režiim VS manuaalne kaamera seadistamine vastavalt oludele (pime/hele keskkond)
  • Helisalvestus: kuidas saada hea heliga kaadrid?

Praktiline harjutus: osalejad filmivad oma videoprojekti (sotsiaalmeedia video/turundusvideo).

PÄEV 2 – Videotöötlus telefonis (sotsiaalmeedia video tegemine)

• CapCuti mobiiliäpi tutvustus
  • Uue projekti loomine, failide importimine
  • Põhifunktsioonid ja tööriistad
• Esimene montaaž – lühivideo kokkupanek
  • Esimesele päeval filmitud klippide järjestamine ja lõikamine
  • Lihtsate üleminekute ja efektide lisamine
  • Heliklipid ja taustamuusika lisamine
• Teksti ja kleebiste kasutamine
  • Erinevate tekstide lisamine (pealkirjad, nimetiitrid)
  • Subtiitrite lisamine
  • Kleebised, emotikonid ja animatsioonid
• Video kiiruse muutmine ja efektid
  • Video aeglustamine ja kiirendamine
  • Efektide lisamine (blur, glitch, cinematic)
• Eksport ja õigete seadete valik
  • Kuhu ja kuidas eksportida video sotsiaalmeediasse?
  • Resolutsioon, kaadrisagedus, formaadid
• Praktiline harjutus
  • Osaleja teeb ise valmis sotsiaalmeedia video (TikTok, Instagram Reel, YouTube Short)

PÄEV 3 – Videotöötlus arvutis (pikema video tegemine)

• CapCuti arvutiversiooni tutvustus
  • Kasutajaliides ja tööriistad
  • Erinevused mobiili- ja arvutiversiooni vahel
  • Kuidas importida telefonis alustatud projekt arvutisse?
• Monteerimine arvutis – pikema video loomine
  • Klippide lõikamine ja järjestamine
  • Heli töötlemine ja taustamuusika lisamine
  • Värvikorrektsioon ja filtrid
• Maskimine ja rohelise ekraani efektid
  • Kuidas eemaldada tausta (greenscreen tööriist)?
  • Maskimise tehnika, et lisada eriefekte
• Tekstide ja animatsioonide lisamine
  • Subtiitrid ja dünaamilised pealkirjad
  • Graafika ja logode lisamine
  • Fotode lisamine
• Praktiline harjutus
  • Osaleja monteerib pikema video (nt reisivideo, intervjuu, ürituse video). Video algmaterjali annab koolitaja.

Õppemeetodid: Õppetöö toimub klassi- või veebikeskkonnas. Koolituse maht on 27 akadeemilist tundi (sh praktilised harjutused koolikeskkonnas 15 akadeemilist tundi)

Praktilised harjutused ja samm-sammuline juhendamine

• Koolitaja näitab ette ja osalejad proovivad ise järele
• Iga osaleja teeb valmis 2 videot (lühikese sotsiaalmeedia video + pikema video arvutis)

Hindamiskriteerium: Õpiväljundite saavutamist kontrollitakse läbi praktiliste harjutuste koolituskeskkonnas.

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab tunnistuse kui sooritab kõik koolituse jooksul antud praktilised harjutused. Osalejatele, kes õpiväljundeid saavutanud ei ole väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemisest.

Hind sisaldab: Kohvipause koolituskeskuses ja ühiseid lõunasööke. Seletusfaili CapCut põhifunktsioonidest ja õppevideot üldiseks kordamiseks.

Õppekavarühm: 0611 Arvutikasutus.