See neljapäevane kursus annab õpilastele teadmised ja oskused Microsoft SQL Server 2022 andmebaasi haldamiseks. Kursus keskendub SQL Server 2022 tootefunktsioonide ja andmebaasi haldamisega seotud tööriistade kasutamise õpetamisele. Antud kursus sobib ka  neile, kes on huvitatud SQL Serveri vanemate versioonide õppimisest alates aastast 2014. Kursus hõlmab SQL Server 2022 uusi funktsioone, aga ka SQL Serveri andmeplatvormi olulisi võimalusi.

Kursus on välja töötatud Microsofti ametliku „pärandkursuse/ legacy course“ (MOC#20462) põhjal.

Antud kursusega ei ole seotud ühtegi ametlikku Microsofti eksamit ega sertifikaati. Koolituse läbinud saavad BCS-i tunnistuse.

Eeltingimused:

• Põhiteadmised Microsoft Windowsi operatsioonisüsteemist ja selle põhifunktsioonidest
• Tööalased teadmised Transact-SQL-ist
• Relatsiooniliste andmebaaside tööalased teadmised
• Mõned kogemused andmebaasi kujundamisega
• Varasemad programmeerimisoskused pole vajalikud

Programm:

Moodul 1: sissejuhatus SQL Server 2022 andmebaasi administreerimisse

Moodul 2: SQL Server 2022 installimine ja konfigureerimine

Moodul 3: töö andmebaaside ja salvestusruumiga

Moodul 4: Varundusstrateegia kavandamine ja rakendamine

Moodul 5: SQL Server 2022 andmebaaside taastamine

Moodul 6: Andmete importimine ja eksportimine

Moodul 7: SQL Server 2022 monitoorimine

Moodul 8: SQL serveri tegevuse jälgimine

Moodul 9: SQL serveri turvalisuse haldamine

Moodul 10: Andmetele juurdepääsu kontrollimine ja andmete krüpteerimine

Moodul 11: andmebaasi igapäevane hooldus

Moodul 12: SQL Server 2022 halduse automatiseerimine

Moodul 13: SQL Server 2022 jälgimine teatiste abil (alerts and notifications)

Õppemeetodid: Praktiline harjutus.

Hindamismeetodid: Iseseisvate tööde tegemine koolituse käigus.

Hindamisvorm: Praktilised ülesanded asjakohastel teemadel.

Hind sisaldab: 

• Kohvipausid ja lõunasöök
• Tasuta 1 vabalt valitud Microsofti sertifitseerimiseksam 6 kuu jooksul pärast kursuse lõpetamist

Lecturer’s Linkedin

Kliendi tagasiside:

“Väga hea koolitus. Koolitaja oli oma ala tegija ja oskas rääkida  arusaadavalt ja tuua näiteid ka väljaspoolt koolitusmaterjale.”

This course will teach the basics of Microsoft’s dialect of the standard SQL language: Transact-SQL. Topics include both querying and modifying data in relational databases that are hosted in Microsoft SQL Server-based database systems, including: Microsoft SQL Server, Azure SQL Database and, Azure Synapse Analytics.

This course can be valuable for anyone who needs to write basic SQL or Transact-SQL queries. This includes anyone working with data as a data analyst, a data engineer, a data scientist, a database administrator or a database developer. It can also be useful for others peripherally involved with data, or wanting to learn more about working with data such as solution architects, students and technology managers.

Program:

• Module 1: Getting Started with Transact-SQL

• Module 2: Sorting and Filtering Query Results
• Module 3: Using Joins and Subqueries
• Module 4: Using Built-in Functions
• Module 5: Modifying Data

After completing this course, students will be able to:

• Use SQL Server query tools
• Write SELECT statements to retrieve columns from one or more tables
• Sort and filter selected data
• Use built-in functions to returned data values
• Create groups of data and aggregate the results
• Modify data with Transact-SQL using INSERT, UPDATE, DELETE and MERGE

Learning methods: Practical exercise, independent work.
Assesment methods: Execution of independent work.
Assesment form: Independent practical tasks on relevant topics.

Price includes

Coffee breaks and lunch

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Lecturer’s Linkedin

Kliendi tagasiside:

„Koolitusel oli seletatud korralikult ja ei olnud lihtsalt maha lugemine kuskilt. Sai palju proovida ja katsetada. Oli lahti seletatud olukorrad kus miski toimib ja kus kasutaks midagi muud tegelikult. Koolitus oli tore ja ei olnud igav kuulata.“

Koolituse eesmärk: Koolitus annab programmeerimisoskuseta inimesele praktilise oskuse, kuidas luua ja kasutada AI vestlusrobotit, integreerida see veebilehele ning testida ja täiustada oma teadmiste baasist vastuseid andvat assistenti.
Osaleja lahkub koolituselt töötava vestlusrobotiga, mis on integreeritud veebilehele, ning näpunäidetega, kuidas seda iseseisvalt edasi täiendada.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitus sobib turundusjuhtidele, tooteomanikele, projektijuhtidele, väikeettevõtjatele, start-up asutajale ja teistele, kes soovivad õppida, kuidas luua AI-põhiseid vestlusroboteid, kuid kellel puuduvad programmeerimise oskused.
Osalemiseks vajalikud eelteadmised:

• arvuti põhikasutus (failide avamine/salvestamine, veebibrauseri kasutamine);
• oskus veebilehtedele sisse logida ja lihtsates veebikeskkondades liikuda;
• ingliskeelse kasutajaliidese elementaarne mõistmine;
• valmisolek katsetada, avastada ja proovida uusi tööriistu;
• aktiivse Gmail konto olemasolu.

Õppevahendid: Windows või Mac operatsioonisüsteemi arvuti
Osalejal, kellel puudub vajalik õppevahend, on võimalus see BCS Koolituselt rentida. Palume sellest koolitusettevõtet eelnevalt teavitada.

Programm:
Päev. 1

Etapp 1 – AI Chatbot loomine platvormi põhise lahendusena
Teooria ja algtõed

• sissejuhatus – Mis on AI chatbot ja RAG?
• kuidas chatbot töötab?
• kasutusvõimalused ja näited
• levinumad vead ja piirangud
• seaduslik raamistik chatboti loomisel, tehisintellekti määrus (AI Act)

DEMO osa 1 koos lektoriga:

• lihtsa veebilehe loomine
• chatbot’i loomise keskkonna ettevalmistamine
• teadmistebaasi loomine:
  • veebilehed
  • dokumendid

Etapp 2 – DEMO lõpuni tegemine
Koos lektoriga

• chatbot’i seadistamine
• päringute ja vestlusloogika loomine
• testimine ja tulemuste analüüs
• vastuste parandamine ja optimeerimine
• chatbot’i lisamine veebilehele

Arutelu

• parimad praktikad
• andmete privaatsus ja haldus
• küsimused ja vastused

Lõuna
 
Etapp 3 – Juhendatud iseseisev harjutus
Praktiline harjutus

• osalejad loovad iseseisvalt chatbot’i etteantud lähteülesande põhjal

Iseseisvalt tehtavad sammud:

• teadmistebaasi loomine
• chatbot’i seadistamine
• küsimuste loogika loomine
• chatbot’i testimine
• chatbot’i veebilehele lisamine

Etapp 4 – Juhendatud harjutuse lõpetamine ja isikliku projekti ettevalmistus
Praktilise harjutuse lõpetamine

• Chatbot’i täiustamine
• vastuste kvaliteedi parandamine
• vigade parandamine

Päeva kokkuvõte

• levinumad probleemid ja lahendused
• küsimused ja vastused

Ettevalmistus 2. päevaks

• isikliku projekti idee valimine
• projekti eesmärgi sõnastamine

Päev. 2

Etapp 5 – Isiklik projekt: planeerimine ja ülesehitus
1. päeva kokkuvõte

• peamised õppetunnid
• küsimused ja tehniliste probleemide lahendamine

Isikliku projektiga alustamine
Iga osaleja:

• valib enda chatbot’i idee
• planeerib teadmistebaasi
• loob projekti struktuuri
• alustab chatbot’i ehitamist

Etapp 6 – Isiklik projekt: arendus ja testimine
Töö projektiga

• chatbot’i seadistamine
• vestlusloogika loomine
• teadmiste lisamine
• Chatbot’i veebilehele integreerimine
• chatbot’i testimine

Lõuna

Etapp 7 – Isiklik projekt: lõpetamine ja täiustamine
Projekti lõpetamine

• vastuste kvaliteedi parendamine
• kasutusmugavuse täiustamine

Lektori tagasiside

• personaalsed soovitused
• edasiarenduse ideed

Etapp 8 – Projektide esitlus ja kokkuvõte
Isiklike projektide esitlused

• tagasiside lektorilt ja grupilt
• kokkuvõte ja järgmised sammud

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 16 akadeemilist tundi, sh 12 tundi praktilisi harjutusi.

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

Hindamiskriteerium: Harjutused on sooritatud vastavalt suunistele, kasutades sobivad töövõtteid ja vastates etteantud kvaliteedikriteeriumidele.

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.

Õppekavarühm: 0611 Arvutikasutus

Sertifitseeritud tehisaru AI spetsialisti kursus (Certified Artificial Intelligence Professional CAIP) aitab osalejatel omandada teadmisi ja oskusi, mis on vajalikud AI-ga seotud ametikohtadel töötamiseks. Programm hõlmab  kõiki AI kasutamiseks ja juhtimiseks vajalikke teemaderingi alates tehisintellekti põhikontseptsioonidest kuni keerukamate rakendusteni, nagu masinõpe, süvaõpe, loomuliku keele töötlemine, robootika, arvutinägemine ja ekspertsüsteemid. Koolitusel tutvustatakse vastutustundlikku AI kasutust, sealhulgas tehisaru organisatsioonistrateegiaga integreerimist, riskijuhtimist, nõuetelevastavust ning eetilist kasutamist, tagamaks, et osalejad on valmis AI-lahendusi reaalses maailmas rakendama.

Tänapäeva AI-keskne ajastu vajab spetsialiste, kes suudavad tõhusalt rakendada ja hallata tehisintellekti süsteeme. Sertifitseeritud AI spetsialisti kursus (CAIP) on väravaks omandamaks vajalikke teadmisi ja oskuseid edu saavutamiseks selles ülimalt kiiresti arenevas valdkonnas. Programm on praktilise suunitlusega ning pakub tööriistu ja reaalset kogemust, et  tõhusalt kujundada, juurutada ja hallata AI-lahendusi.

Õppekava kätkeb endas tehniliste, strateegiliste ja eetiliste oskuste kombinatsiooni õpetades välja nii tehisaru spetsialisti – kes saab organisatsioonis tehisintellekti lahendusi juurutada ning olla tehisaru lahenduse kontaktisikuks, kui ka tehisaru juhi, kes omandab tehisaru projektide juhtimisoskuse. Kursus annab praktilise kogemuse täiustatud AI meetoditest (sealhulgas masinõppe, süvaõppe ja loomuliku keele töötlemisega). Lisaks pakub koolitus olulisi juhtimisteadmisi nagu riskijuhtimise strateegia ja eetilise kasutamise korra väljatöötamine.

Sertifitseeritud tehisaru spetsialisti sertifikaat (CAIT) osundab pühendumusele püsida tehisintellekti arengu esirinnas. See kinnitab oskust integreerida AI äristrateegiatesse, lahendada keerukaid probleeme ja juhtida AI-projekte vastutustundlikult. Sertifikaat avab ukse põnevatele karjäärivõimalustele AI ja sellega seotud valdkondades.

Olenemata sellest, kas oled tehisintellekti praktik, andmeteadlane või otsustaja, annab kursus teadmised:

• mõista ja navigeerida kaasaegsete AI trendide ja tehnoloogiate maailmas;
• luua ja optimeerida AI-süsteeme, mis soodustavad innovatsiooni;
• lahendada kriitilisi väljakutseid, nagu AI kallutatus, privaatsusprobleemid ja vastavusnõuded;
• siduda AI-lahendused strateegiliselt organisatsiooni eesmärkidega, et maksimeerida nende väärtust.

Kursus  annab teadmised jõudmaks liidriks AI lahenduste rakendamises ja oskused püsida asjakohane tuleviku tehnoloogiakeskses maailmas.

Koolitus toimub inglise keeles

Programmi edukal läbimisel suudab õppija:

• selgitada tehisintellekti põhimõtteid ja erinevaid rakendusi;
• teha andmeanalüüsi ja luua sisukaid visuaale AI-projektide toetamiseks;
• rakendada masinõppe tehnikaid reaalsete probleemide lahendamiseks (sealhulgas juhendatud, juhendamata ja tugevdamisõpe);
• rakendada lihtsaid närvivõrke ja keerukamaid süvaõppemudeleid, näiteks konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN);
• mõista loomuliku keele töötlemise (NLP) süsteeme ja arvutinägemise meetodeid;
• mõista robootikat ja ekspertsüsteeme AI-põhise automatiseerimise kontekstis;
• tuvastada ja maandada AI-riske, tagades samal ajal vastavuse regulatsioonidele;
• välja töötada eetilise AI strateegia, mis on kooskõlas organisatsiooni väärtuste ja ühiskonna vajadustega.

Koolitusele on oodatud:

• AI-spetsialistid, kes tegelevad aktiivselt tehisintellekti tehnoloogiate arendamise ja rakendamisega
• Kogenud AI-praktikud, kes soovivad täiendada oma teadmisi, püsida kursis kaasaegsete trendidega ja lihvida oma juhtimisoskusi
• Andmeteadlased, kes vastutavad AI-mudelite arendamise ja optimeerimise eest
• IT-juhid, kes juhivad organisatsioonis AI-projekte ja -algatusi
• AI-huvilised, kes soovivad liikuda juhtivatele ametikohtadele, näiteks AI-projektijuht või AI-strateeg
• Riskijuhtimise ja vastavuse spetsialistid, kes vastutavad AI-ga seotud riskide juhtimise ja regulatiivse vastavuse tagamise eest
• Tippjuhid, sealhulgas CIO-d, tegevjuhid (CEO) ja operatsioonijuhid(COO), kellel on oluline roll AI-ga seotud otsustusprotsessides
• Spetsialistid, kes soovivad liikuda AI valdkonna tippjuhtimise tasemele ning vajavad põhjalikku arusaamist AI-tehnoloogiatest ja nende rakendustest

Koolitusel osalemise eeldusteks on:

• üldine arusaam programmeerimise põhiteadmistest;
• inglise keele oskus tasemel, mis võimaldab läbi töötada koolitusmaterjale ning suuliselt enda mõtteid edasi anda ja osaleda aruteludes (soovitavalt B2 tase).

Osalejal läheb vaja töötava mikrofoni ja kaameraga arvutit, veebibrauserit, soovitavalt lisaekraani ning stabiilset internetiühendust.

Programm:

• Päev 1: Tehisintellekti alused ja andmeanalüüs
• Päev 2: Masinõpe
• Päev 3: Sügavõpe ja loomuliku keele töötlemine (NLP)
• Päev 4: Arvutinägemine, robootika, AI strateegia, juhtimine ja riskijuhtimine

Eksam

Koolituse järgselt on 12-kuu jooksul õppijal võimalus sooritada sertifitseerimiseksam, mis kuulub koolituse hinna sisse.

PECB sertifitseeritud tehisintellekti spetsialisti eksam vastab PECB eksami- ja sertifitseerimisprogrammi (ECP) nõuetele. Eksamil hinnatakse järgmisi pädevusvaldkondi:

1. Tehisintellekti juhtimissüsteemi põhialused ja kontseptsioonid
2. Andmeanalüüsi ja visualiseerimise rakendamine
3. Masinõppe mudelite arendamine Pythonis
4. Valitsemisraamistike kehtestamine tehisintellekti integreerimiseks

Täpsem info eksami vormi, keelevalikute ja muu kohta, vt List of PECB Exams ja Examination Rules and Policies.

Eksami edukal sooritamisel on võimalik taotleda üht allpool nimetatud sertifikaatidest. Sertifikaat antakse välja kohe, kui kõik valitud sertifikaadi nõuded on täidetud. Täpsem info sertifikaatide ja PECB sertifitseerimise protsessi kohta, vt Certification Rules and Policies.

PECB Artificial Intelligence Professional sertifikaadi nõuded on järgmised:

Kogemusena arvestatav projektide kogemus peaks järgima parimaid infoturbe haldamise tavasid ja hõlmama järgmisi põhiaspekte:

1. Andmeanalüüsi, visualiseerimise ja eeltöötluse põhitehnikad
2. Üldteadmised ja masinõppe algoritmide rakendamine, hõlmates juhendatud ja juhendamata masinõppemudeleid
3. Praktiline oskus ja põhiteadmised süvaõppe kontseptsioonidest
4. Tehisintellekti juhtimis-, eetika- ja riskijuhtimisraamistike väljatöötamine ja rakendamine, tagades läbipaistvuse, õigluse ja vastavuse nõuetele
5. Koostöö organisatsiooni sidusrühmadega, et viia AI-algatused kooskõlla ärieesmärkidega, ning andmepõhiste projektide juhtimine ja analüüs

Lisateabe saamiseks võtke meiega ühendust või külastage lehte  www.pecb.com

Kui kandidaat ei soorita eksamit edukalt,
saab ta 12 kuu jooksul pärast esmaeksamit osaleda tasuta korduseksamil. See kehtib ainult koolitusel osalenud kandidaatidele

Koolitus toimub inglise keeles.

Õppemeetodid:

• Loeng: kursus ühendab teoreetilised teadmised ja reaalsed näited, et tagada osalejatele nii tehisintellekti põhialuste kui ka edasijõudnute kontseptsioonide omandamine.
• Praktilised harjutused:
  • praktilised tegevused ja projektid simuleerivad päriselulisi olukordi, võimaldades osalejatel oma oskusi tõhusalt rakendada;
  • sertifitseerimiseks ettevalmistavad testid ja harjutused, mis on ülesehituselt sarnased sertifitseerimiseksamile.
• Interaktiivne õpe: grupiarutelud ja koostööpõhised ülesanded süvendavad osalemist ja loovad ühiseid õppimiskogemusi.

Osaleja saab koolitusmaterjali, mis sisaldab üle 400 lehekülje selgitusi, näiteid, parimaid tavasid, ülesandeid ja küsimustikke.

Õppetöös saab osaleda liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna MS Teams.

Koolituse maht on 32 tundi sh 16 tundi praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas.

Õppetöö toimub inglise keeles

Hindamismeetod: Praktiliste harjutuste sooritamine.

Koolituse järgselt on 12-kuu jooksul õppijal võimalus sooritada PECB sertifitseerimiseksam.

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

Eksami edukas sooritamine annab võimaluse taotleda üht kvalifikatsiooni, mis viib lähemale rahvusvahelise sertifikaadini. Artificial Intelligence Professional sertifikaadi saab siis, kui taotleja vastab kõigile kvalifikatsiooniga seotud nõuetele.

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab koolituse lõpus sooritada eksami, mille eduka sooritamise korral väljastatakse PECB sertifikaat.  Osalejatele, kes õpiväljundeid saavutanud ei ole väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemise kohta.

Hind sisaldab:

• Sertifitseerimise- ja eksamitasusid
• Õppematerjale

Õppekavarühm: 0611 Arvutikasutus.

Microsofti ametlik kursus „Microsoft DevOpsi lahenduste kavandamine ja juurutamine (AZ-400T00-A)“ õpetab DevOpsi praktikaid ning DevOpsi protsesside disainimist. Teemade hulka kuuluvad planeerimine, koodihoidla kasutamine, komponentide seoste haldusstrateegia, turvalisus, pidev integratsioon ja tarne ning mitmed teised olulised DevOpsi rakendamisega seotud teemad. Praktilised näited ja iseseisvad harjutused kasutavad GitHubi ja Azure DevOpsi teenuste keskkondi. Kursuse läbinutel on selge arusaam  DevOpsiga seotud teemadest ning nad suudavad iseseisvalt seadistada ja hallata nii DevOpsi protsesse kui ka tehnilisi keskkondi.

Sihtrühm ja eelteadmised: Kõik eelneva töökogemusega tarkvaraarendajad ja süsteemiadministraatorid, kes on huvitatud DevOps-protsesside kavandamisest ja rakendamisest. Eriti, kui nad plaanivad  Microsoft Azure DevOps Solutionsi sertifitseerimiseksami sooritamist.

Õppevahendid: Internetiühenduse ja veebibrauseriga arvuti.
Soovikorral võib osaleja kasutada oma personaalset arvutit, millest palume koolitusettevõtet teavitada.

Programm:

• Ettevõtte DevOps arendus
• Pidev integratsioon (Continuous Integration – CI) Azure ja GitHub peal
• Tarnete strateegia loomine, tarnete seadistamine
• Turvaline pidev paigaldus (Continuous Deployment – CD) Azure peal
• Infrastructure as a Code (IaaC) ja Desired State Configuration (DSC)
• Koodibaasi turvakontrollid ja vastavus reeglitele
• Sõltuvuste haldamise strateegia
• Pidev tagasiside (Continuous Feedback)

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Teams. Koolituse maht on 32 tundi sh 20 tundi praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas.
Harjutused on mõeldud teemade kaupa õppetöö toetamiseks ja neid tehakse selleks spetsiaalselt ette valmistatud virtuaalmasinates pilvekeskkonnas.

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
• Tasuta vabalt valitud Microsofti sertifitseerimiseksam 6 kuu jooksul pärast kursuse lõpetamist

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Lektori CV

Koolituse eesmärk on anda osalejatele praktilised oskused Microsoft 365 Copiloti kasutamiseks igapäevastes tööprotsessides, et kiirendada dokumentide loomist, suhtlust, andmeanalüüsi ja koostööd Microsoft 365 keskkonnas.
Koolituse käigus õpitakse, kuidas Copilot töötab, millised on selle piirangud ja turvanõuded ning kuidas kasutada seda teadlikult Wordis, Excelis, Outlookis, Teamsis ja teistes Microsoft 365 rakendustes.
Fookus on praktilistel töövõtetel ja reaalsetel tööülesannetel, mida osalejad saavad kohe oma töös rakendada.

Sihtrühm ja eelteadmised:

Microsoft 365 Copilot koolitusele on oodatud:

• tiimijuhid, üksuse- ja keskastmejuhid;
• personalitiimidele, finants-, müügi-, tootmis-, kvaliteedi- ja arendustiimidele
• spetsialistidele, kes loovad dokumente, analüüsivad andmeid, koostavad aruandeid või haldavad suhtlust
• digiarengu ja innovatsiooni eest vastutavatele rollidele
• kõik töötajad, kelle eesmärk on tõsta isiklikku või meeskondlikku produktiivsust Microsoft 365 ökosüsteemis

Koolitus ei eelda varasemaid teadmisi tehisintellektist ega Microsoft 365 Copilotist.

Koolitus sobib kõige paremini osalejatele, kellel on olemas Office 365 või Microsoft 365 Copilot litsents, kuna nad saavad läbida kõik praktilised harjutused täies mahus.

Osaleda võivad ka need, kellel litsentsi veel ei ole, kuid neil tuleb arvestada, et:

• praktilised harjutused on piiratud
• mõned funktsioonid võivad olla kättesaamatud
• kogemus keskendub rohkem vaatlemisele ja arusaamisele, mitte käed-külge kasutamisele.

Koolitust on võimalik tellida ettevõttesse ka kahepäevase tellimuskoolitusena. Sellisel juhul kogub lektor enne algust ettevõtte juhatuselt ja osalejatelt sisendit nende varasemate teadmiste, igapäevaste väljakutsete ja ootuste kohta. Selle põhjal kohandatakseprogrammi sisu ja praktilised näited vastavalt konkreetse ettevõtte/organisatsiooni vajadustele.

Pärast koolitust koostatakse aga struktureeritud kokkuvõte, mis sisaldab:

• ülevaadet organisatsioonile sobivaimatest 365 Copilotikasutusjuhtudest;
• soovitatud töövooge, automatiseeringuid ja esimesi kiireid võite;
• riskide, turvanõuete ja juurutussoovituste kirjeldust;
• rollipõhist kasutusstrateegiat juhile ja töötajatele;
• selget 30–90 päeva tegevusplaani 365 Copiloti kasutuselevõtuks.

Kokkuvõte aitab juhtkonnal kiiresti otsustada, kuhu aega ja ressursse suunata, et 365 Copilot tooks tõesti mõõdetavat ärilist väärtust.
Selleks küsi pakkumist kool@bcs.ee

Õppevahendid: Windows või macOS operatsioonisüsteemi arvuti, millel on õigused rakenduste installeerimiseks ja seadistamiseks.

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

Programm:

1. päev: MICROSOFT 365 Copilot FUNKTSIONAALSUSED JA NENDE PRAKTILINE KASUTAMINE (8 tundi)
Sissejuhatus: tehisintellekti võimalused ja praktilised näited ettevõtete tööprotsessidest

• lühike ülevaade tehisintellekti arengust ja võimalustest tänapäeva tööprotsessides
• olulisemad mõisted ja terminid
• päriselulised näited tehisintellekti kasutamisest erinevates ettevõtetes

Microsoft 365 Copilot: tööpõhimõtted ja kasutusvõimalused

• mis on Microsoft 365 Copilot ja kuidas see töötab
• Copiloti võimalused ja piirangud
• turvaline AI kasutamine organisatsioonis
• millist infot ei tohi AI tööriistadesse sisestad

Kuidas Copilotiga suhelda: efektiivsete päringute koostamine

• Copiloti päringute koostamise põhimõtted
• konteksti ja juhiste andmine kvaliteetse tulemuse saamiseks
• vastuste kontrollimine ja tulemuste täpsustamine

Praktilised harjutused

• tekstide ja kokkuvõtete loomine
• ideede genereerimine
• dokumentide struktureerimine

Microsoft 365 Copilot igapäevases töös

• Copiloti kasutamine Wordi, Outlooki, PowerPointi ja Teamsi keskkonnas
• dokumentide loomine ja redigeerimine Wordis
• e-kirjade koostamine ja kokkuvõtted Outlookis
• koosolekute ja vestluste kokkuvõtted Teamsis
• esitluste loomine olemasoleva materjali põhjal PowerPointis

Praktilised harjutused ja ideede kaardistamine.

Lõunapaus

Dokumentide ja info leidmine Microsoft 365 keskkonnas

• Copiloti kasutamine dokumentide ja teadmiste otsimiseks
• info leidmine e-kirjadest, Teamsi vestlustest ja SharePointi failidest
• Copiloti kasutamine taustainfo kogumiseks ja teemade uurimiseks
• Süvauuringu tegemine Copiloti abil: mitmest allikast info kogumine, analüüs ja kokkuvõtete loomine

Andmeanalüüs ja -töötlus Microsoft 365 Copilotiga

• andmete analüüs ja töötlemine Copiloti abil Excelis (CSV, tabelid jms)
• tabelite, valemite ja visualiseerimiste loomine Copiloti abil
• mustrite ja trendide leidmine andmetes

Praktilised harjutused

• müügi-, kulude või inventuuriandmete analüüs

Andmehügieen ja failide struktureerimine Copiloti kasutamisel

• kuidas mõjutab andmete kvaliteet Copiloti tulemusi
• dokumentide ja failide korrastamine Microsoft 365 keskkonnas
• SharePointi ja OneDrive’i failistruktuuri põhimõtted

Automatiseerimine ja AI-assistendid

• sissejuhatus Copilot Studio ja kohandatud Copiloti agentide võimalustesse
• korduvate tööülesannete tuvastamine ja automatiseerimise võimalused

Praktiline töötuba

• lihtsa AI-assistendi või automatiseeritud töövoo loomine
  Näited
  • dokumentide kokkuvõtte assistent
  • kliendisuhtluse assistent
  • aruannete koostamise assistent
  Kokkuvõte ja kasutusvõimaluste kaardistamine
  • Copiloti kasutusvõimalused erinevates töörollides
  • ideede ja kogemuste jagamine
  • järgmised sammud Copiloti kasutuselevõtul

Kahepäevase tellimuskoolituse puhul ettevõttele lisandub teisel päeval hackathon järgmiste teemadega:

MICROSOFT 365 Copiloti JUURUTAMISE HACKATHON
1. päeva kokkuvõte ja tehisintellekti juurutamise raamistik

• Olulisemate õppetundide kordamine
• Kuidas siduda AI-tööriistad osakonna strateegiliste eesmärkidega

Tööprotsesside praktiline automatiseerimine

• Sissejuhatus Microsoft 365 Copilot Studio automatiseerimisplatvormi
• Mitmeastmeliste töövoogude loomise põhimõtted
• Praktiline demonstratsioon: nt lepingute riskianalüüsi või arvete sisestamise automatiseerimine

AI juurutamise praktiline raamistik

• Samm-sammuline juhend edukaks rakendamiseks
• Riskide hindamine ja KPI-de loomine
• Protsessi jälgimine ja parendamine

Meeskonnatöö: AI juurutamise ideede loomine ja tutvustamine

Lõunapaus (45 minutit)

Meeskonnatöö: AI juurutamise initsiatiivide hindamine

• Initsiatiivide arutamine ja prioritiseerimine
• Ärimõju ja juurutamise potentsiaali hindamine
• Keerukuse ja vajalikke ressursside hindamine
• Parimate initsiatiivide valimine

Meeskonnatöö: AI rakendamise tegevusplaani koostamine

• Iga meeskond loob detailnse 90-päevase tegevusplaani valitud initsiatiivi jaoks
• Prioriteetide seadmine, ressursivajaduste ja edu mõõdikute määratlemine
• Ideede esitlemine

Kokkuvõte ja järgmised sammud

• Peamiste tulemuste ja järgmiste sammude arutelu

Kahepäevase koolituse soovi korral võta ühendust kool@bcs.eepakkumise saamiseks.

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.Koolituse maht on 8  tundi sh 7 tundi praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas.

Hindamismeetod: Praktiliste harjutuste sooritamine ja ühine arutelu.

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 ühist lõunasööki

Õppekavarühm: 0611 Arvutikasutus.

Alates 11.02.2026 on koolitus „Vali Andmetarkus!“ mikrokvalifikatsioon.*

„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

Koolitusprogrammi õppekava on leitav siit: Õppekava

Sihtgrupp: 

• Inimesed, kes soovivad asuda tööle andmeanalüütikaga seotud ametikohtadele. 

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

Õppe maht: Koolituse kogumaht on 247 tundi ja koosneb 240 tunnist koolituskeskkonnas ja 7 tundi iseseisvast praktilisest tööst.

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 

REGISTREERIMINE KOOLITUSELE SIIN!

*AS-le BCS Koolitus (registrikood 10723047) on Haridus- ja Teadusministeeriumi 11.02.2026 käskkirjaga nr 1.1-3/26/19 antud tegevusluba mikrokvalifikatsioonõppe läbiviimiseks õppekava „Vali Andmetarkus!“ (kood 261200) alusel.

Alates 11.02.2026 on koolitus „Vali Andmetarkus!“ mikrokvalifikatsioon.*

„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

Koolitusprogrammi õppekava on leitav siit: Õppekava

Sihtgrupp: 

• Inimesed, kes soovivad asuda tööle andmeanalüütikaga seotud ametikohtadele. 

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

Õppe maht: Koolituse kogumaht on 247 tundi ja koosneb 240 tunnist koolituskeskkonnas ja 7 tundi iseseisvast praktilisest tööst.

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 

REGISTREERIMINE KOOLITUSELE SIIN!

*AS-le BCS Koolitus (registrikood 10723047) on Haridus- ja Teadusministeeriumi 11.02.2026 käskkirjaga nr 1.1-3/26/19 antud tegevusluba mikrokvalifikatsioonõppe läbiviimiseks õppekava „Vali Andmetarkus!“ (kood 261200) alusel.

Koolituse eesmärk: Osalejad saavad teadmised ja praktilise läbimängu kogemuse konteinervirtualiseerimisest, teenuskonteineritest ning konteinersüsteemide haldamisest Kubernetese abil.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitusele on oodatud kõik teenuste ja serverisüsteemide administraatorid. Kasuks tuleb kergema Linuxi käsurea tundmine.

Õppevahendid: Linuxi operatsioonisüsteemil toimiv arvuti, millel on õigused rakenduste installeerimiseks ja seadistamiseks.

Programm:

Päev 1

Konteinervirtualiseerimine docker/podman baasil

• Virtualiseerimise ülesanded, konteinervirtualiseerimine, ajaloost ja hetkeseisust
• Konteinervirtualiseerimise ideoloogia, teenuste ühildamine
• Konteinerite repod, rakendamisinfo repodes
• Konteineri loomine ja rakendamine
• Dockeri/Podmani installeerimine
• Dockerfile – konteineri “kokaraamaturetsept”
• Docker compose – konteinerisüsteemi “kokaraamat”
• Podmani ja Dockeri erinevused ja sarnasused
• Konteinerite võrgud
• Konteinerite volüümid
• Dockeri/Podmani kasutusjuhud, eelised ja miinused

Päev 2

Kubernetes – Olemus ja kasutamine

• Mis on Kubernetes, milliseid eesmärke püstitab ja kuidas neid realiseerib
• Master, Node, Desired state, deklaratiivkeel ja selle eesmärgid
• Mõisted pod (konteiner), service (teenus), deployment (keskkond)
• Minikube Windows/Linux keskkondades
• Kubernetese käsitsi installeerimine
• Konteinerid ja nende replikad
• Teenused. Teenuse loomine iteratiivselt ja deklaratiivselt
• Salvestuspind Kuberneteses – virtuaalkettad, kleimid ja klassid

Päev 3 

Kubernetes – Administreerimine ja automatiseerimine

• Helm, Kubernetese paketihaldur
• Erinevad võrgunduse ja salvestuslahendused
• Kubernetese uuendamine
• Monitooring
• Kasutajate ja komponentide ligipääsude haldamine
• Teenuste automaatne paigaldamine Kubernetesesse

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 27 tundi sh 15 tundi praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas.

Hindamismeetod: Praktiliste harjutuste sooritamine.

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.

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Lektori CV

Kliendi tagasisided:

„Koolitus oli sisukas ja hea ülesehitusega. Koolitaja oli pädev ja seletas nii, et aru sai ka inimene, kes polnud antud teemadega kursis, tõi palju näiteid. Koolituse praktilised ülesanded olid sisukad ja õpetlikud.“

„Väga mõnus õhkkond, hea lektor, sisukas koolitus, korralik tehnika, mugav asukoht- mida veel tahta?„

This 2-day hands-on course explores how to build intelligent workflows and assistants by combining Large Language Models with structured logic and automation platforms.

This workshop introduces participants to the tooling and design principles needed to build AI-powered workflows and systems. We’ll cover LangFlow, n8n, LLM prompt engineering, fine-tuning, RAG pipelines, agent orchestration, and the trade-offs between hosted and local models. By the end of the course, you will have created working AI bots and automation tailored to your context.

Target audience and prior knowledge (Prerequisites):

• Developers
• DevOps Engineers
• Solution Architects
• Automation Engineers
• Data/AI Engineers
• Technical Product Owners

Teaching aids: Windows operating system computer. If desired, the participant can use their personal computer, which we ask you to inform the training company about.

Program:

Day 1 — Foundations: From Prompts to Workflows

• Understanding the AI Workflow Landscape: what LLMs can and can’t do, common workflow types, and modern tooling overview (LangFlow, n8n, LangChain)
• Creating your first LLM-powered automation: using n8n and LangFlow to build workflows and connect logic
• Prompt Engineering Essentials: few-shot prompting, roles, output formatting, common mistakes and fixes
• RAG in Practice: building a retrieval-augmented assistant using LlamaIndex or LangChain and a vector database
• Modular AI workflows: breaking down tasks into steps using multi-turn logic and orchestration patterns

Day 2 — Agents, Autonomy, and Evaluation

• Multi-Agent Systems Overview: MCP, A2A patterns, AutoGen-style orchestration, role assignment and structured dialogue
• Tool-Augmented Agents: implementing agents that call external tools, APIs, and internal services dynamically
• Evaluation and Testing: LangSmith, DeepEval, Promptfoo, designing test cases and using LLM-as-a-judge
• Local vs Cloud Models: performance, privacy, and cost trade-offs, including Ollama and fallback strategies
• Final Lab: design and present your own AI workflow or assistant using techniques and tools covered in the course

Learning methods: You can participate in the study joining the training through the online environment Zoom. The volume of training is 16 hours incl. 8 hours of practical exercises in the training environment.

Assessment method: The achievement of learning outcomes is assessed on the basis of feedback-based practical exercises carried out during the training.

Graduation Criteria: A graduate of the training receives a certificate if he performs all the practical exercises given during the training. Participants who have not achieved the learning outcomes will be issued a certificate of participation in the training upon request.

The price includes:

• Unique content – no fluff, only real-world AI and automation.
• Certificate of attendance – includes digital proof of your participation.
• Optional exam – test your knowledge and include your score on the certificate.
• Online format – attend from anywhere with full access to instructors.
• Recordings available – replay sessions at your own pace.
• Live and interactive – ask questions, discuss problems, get feedback.
• Q&A session each day – dig deeper into your edge cases and ideas.
• Quizzes and polls – keep the energy high and check understanding.
• Hands-on labs – build working flows with LangFlow, agents, RAG.
• Homework and feedback – optional exercises to reinforce your learning.
• Lifetime support – follow-up help and project advice anytime.

Curriculum group: 0613 Software and Application Development and Analysis.