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!

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.

4-päevane kursus õpetab IT-spetsialistidele Windows serveri paigaldamiseks ja haldamiseks vajalikke põhioskusi. Koolitus sobib kõikide hetkel toetatud Windows serverite versioonide õppimiseks (kaasaarvatud Windows 2025).

Koolitus põhineb Microsofti ametliku 5-päevase koolituse „WS-011 Windows Server 2019 Administration “ materjalidel.

Sihtrühm ja eelteadmised: Seda kursust võib nimetada ka Windows serveri põhikursuseks.

Koolitusele on oodatud kõik, kes soovivad täiendada teadmisi Windows serveri põhiliste haldusoskuste osas. Eriti hästi sobib kursus neile, kes alles alustavad või pole veel eriti kaua töötanud administraatori rollis. Mõningased kogemused Windows serveriga töötamisel on siiski abiks kursuse edukaks läbimiseks.

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

Programm:

• Windows serveri halduse põhimõtted ja vahendid
• Identiteediteenused
  • Active Directory
  • Group Policy
• Võrgu infrastruktuuri teenused
  • DHCP
  • DNS
  • IPAM
• Salvestusruum ja failiteenused
  • Failisüsteemid ja võrgus jagamine
  • Storage Spaces
  • DFS
• Virtualiseerimine
  • Hyper-V
  • konteinerid
• Kõrgkäideldavus, klastrid
• Vigadest taastamine
  • Hyper-V replikatsioon
  • Varundus ja taastamine
• Turvaseadistused
• Kaugtöölaua teenus
• Kaugtöö ja veebiteenused
  • VPN
  • IIS
• Monitooring ja probleemide lahendamine
  • Performance Monitor
  • Event Log
• Serverite uuendamine ja migreerimine

Koolitus põhineb Microsofti ametliku 5-päevase koolituse „WS-011 Windows Server 2019 Administration “ materjalidel ja on kaasajastatud lähtuvalt viimastest versioonidest.

Õppemeetodid:Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi Microsoft Teamsi. Koolituse maht on 32 tundi sh 16  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:

• Vabalt valitud Microsofti sertifitseerimiseksami sooritamise võimalus 6 kuu jooksul peale kursusel osalemist
• Ligipääs WS-011 harjutustele läbi laborikeskkonna
• Kohvipause koolituskeskuses ja ühiseid lõunasööke

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Koolituse eesmärk: Osalejad saavad arusaamise, kuidas  panna Microsoft 365 Copilot tööle nii enda kui ettevõtte huvides.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitusele on oodatud kõik, kellel on huvi Microsoft 365 Copilot rakendamise ja juurutamisega ettevõttesse.

Õppevahendid: Veebinaril osalemise võimekusega arvuti. (Zoom, kaasaegne veebibrauser). Microsoft 365 Copilot litsents pole koolitusel osalemiseks kohustuslik.

Programm:

• Sissejuhatus
• Üldine ülevaade
  • Ülevaade Copilot-ist
  • Copilot kasutamine ettevõttes, võimalused, kasu ettevõttele
  • Copilot-i põhifunktsioonid
• Copilot-i praktiline kasutamine
  • Praktilisi kasutusnäiteid erinevates Microsoft 365 programmides (Word, Excel, PowerPoint jne)
  • Rollipõhiseid näiteid
  • Tõhusamate promptide koostamine oma eesmärkide saavutamiseks
• Copilot-i  oma ettevõttes kasutuselevõtu tehnilised aspektid
  • kuidas alustada, ettevalmistavaid tegevusi erinevatel tasanditel, turvalisus
• Küsimused ja kokkuvõte

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 4 tundi
Koolitus toimub interaktiivse loengu vormis.

Hindamismeetod: Õpiväljundite hindamist ei toimu

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

Hind sisaldab: Koolitusmaterjale.

Õppekavarühm: 0611 Arvutikasutus.

Spetsiaalselt tehnilistele meeskondadele loodud intensiivne ja praktiline koolitusprogramm annab oskused erinevate AI tööriistade ja rakenduste kasutamiseks. Erinevalt teoreetilistest AI kursustest keskendub  programm AI-lahenduste praktilisele kasutamisele arendustöövoogudes, testimises ja automatiseerimises.

Osalejad õpivad kasutama AI-koodiassistente, rakendama AI-põhist testimist ja looma tõhusaid automatiseerimissüsteeme, et kiirendada ettevõtte arendus- ja tarneprotsesse.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitusele on oodatud tehnilised spetsialistid, kes tunnevad huvi tehisintellekti rakendamise vastu, näiteks:

• Tarkvaraarendajad ja programmeerijad
• DevOps spetsialistid
• Süsteemiarhitektid
• Kvaliteedikontrolli insenerid
• Süsteemianalüütikud
• Andmebaasi insenerid
• Tehnilised projektijuhid ja meeskonnajuhid

Õppevahendid: Windows või macOS operatsioonisüsteemi arvuti, millel on õigused rakenduste installeerimiseks ja seadistamiseks.
Neil, kellel puudub vajalik arvuti on võimalik seda rentida kokkuleppel BCS Koolitusega. Palume sellest koolitusettevõtet eelnevalt teavitada.

Programm:
Tehnilised alused (30 min)

• AI ja masinõppe põhialused tehnilistele meeskondadele
• Efektiivne promptimine AI kasutamiseks
• AI mudelite kasutamise põhimõtted

AI arenduses (1 tund)

• Kaasaegsed AI-koodiassistendid
• GitHub Copilot’i kasutusvõimalused
• Cursor IDE kasutusvõimalused
• WindSurf kasutusjuhtumid

Dokumentatsioonihaldus (1 tund)

• Kaasaegsed dokumentatsioonitööriistad
• Mintlify API dokumentatsiooni jaoks
• GitHub Copilot tehniliste tekstide kirjutamiseks
• Notebook LLM

Testimine ja kvaliteedi tagamine (1 tund)

• AI-põhised testimistööriistad
• DeepCode turbeanalüüsiks
• TestSigma testide automatiseerimiseks
• AI-ga genereeritud testid
• Turvalisuse testimise täiustamine

AI tööristad prototüüpimiseks (1 tund)

• Kaasaegsed prototüüpimistööriistad
• Replit prototüüpimiseks
• Bolt.diy kasutamine prototüüpimisel

AI-agendid ja automatiseerimine (2 tundi)

• AI-agentide tööpõhimõtted
• n8n automatiseerimise võimalused
• LangGraph rakendamine
• Agentide orkestreerimise alused

AI-rakendamise ajurünnak (1 tund)

• AI-rakendamise ideede ajurünnak
• Edukriteeriumide määratlemine
• Praktiliste eesmärkide seadmi

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 8 tundi sh 4 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: 0613 Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs.

Kliendi tagasiside:

„Tegemist oli väga hea ülevaate ja praktilise osaga koolitusega“

Praktiline koolitusprogramm annab mitte-tehnilistele juhtidele ja spetsialistidele oskused AI lahenduste juurutamiseks ja rakendamiseks igapäevases töös.

Erinevalt tavalistest AI kursustest keskendub programm praktilisele kasutamisele ja strateegilisele juurutamisele — kuidas tehisintellekt saab reaalselt toetada otsustusprotsesse, automatiseerida korduvaid ülesandeid ning tõsta meeskonna efektiivsust.

Programm liigub AI põhikontseptsioonidest edasi arenenud tööriistade ja automatiseerimiseni ning kõik harjutused ja näited kohandatakse osalejate protsesside ja väljakutsete järgi.

Üle 60% programmist moodustavad praktilised harjutused, demonstratsioonid ja meeskondlik strateegia loomine.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitusele on oodatud mitte-tehnilised spetsialistid, kes soovivad rakendada AI-d oma töös, näiteks:

• Osakonnajuhid ja meeskonnajuhid
• Ärianalüütikud ja protsessijuhid
• Projekti- ja tootearenduse juhid
• Operatsioonide ja personalijuhtimise spetsialistid
• Turundus- ja müügijuhid
• Äriarenduse juhid

Õppevahendid: Windows või macOS operatsioonisüsteemi arvuti, millel on õigused rakenduste installeerimiseks ja seadistamiseks.
Neil, kellel puudub vajalik arvuti on võimalik seda rentida kokkuleppel BCS Koolitusega. Palume sellest koolitusettevõtet eelnevalt teavitada.

Programm:
Hommik: AI põhitõed ja praktilised oskused

• Tehisintellekti põhitõed (30 min)
  • Kiire sissejuhatus tehisintellekti ja masinõppe alustesse
  • Olulised mõisted ja terminoloogia
  • AI rakendamise võimalused äris
  • Reaalsed näited keskmise suurusega ettevõtetest
• Kuidas AI-ga suhelda: Efektiivsed päringute koostamise tehnikad (1 tund)
  • Põhi- ja edasijõudnute promptimise põhimõtted
  • “Chain-of-thought” meetodi kasutamine
  • Praktilised harjutused juhtivate AI assistentidega (ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude AI, Google Gemini)
  • ChatGPT võimalused ja parimad praktikad
  • Spetsialiseeritud AI tööriistad eri ülesannete jaoks

• Otsingu- ja uurimisvõimalused (1 tund) 
  • Veebiotsingu kasutamine asjakohase info leidmiseks
  • Süvaotsingu tehnikad ning info kvaliteedi hindamine
  • Praktilised harjutused: regulatsioonide uurimine, aruandluse standardite leidmine.
• Andmeanalüüs ja -töötlus (1 tund) 
  • Andmete analüüs ja töötlemine AI abil (CSV, Excel jm)
  • Praktilised harjutused: finantsaruannete analüüs, kulude analüüs, mallide loomise automatiseerimine
  • Kasulikud ChatGPT, Google Gemini ja MS Copilot funktsioonid

Lõunapaus

Pärastlõuna: AI-agendid, automatiseerimine ja juurutamine

• GPT-d ja personaliseeritud AI-assistentide loomine (1 tund) 
  • Sissejuhatus kohandatud assistentide loomisesse ja võimalustesse
  • Korduvate ülesannete automatiseerimine
  • Praktiline demonstratsioon: oma vajadustele vastava AI assistendi arendamine
• AI-põhine töövoogude automatiseerimine (1,5 tundi)
  • Automatiseerimisvõimaluste määratlemine ja töövoogude kaardistamine
  • Sissejuhatus n8n automatiseerimisplatvormi
  • AI-agentide integreerimine protsessidesse
  • Praktiline demonstratsioon: mitmeastmelise töövoo loomine
• AI juurutamise praktiline raamistik (30 min)
  • Samm-sammuline juhend edukaks rakendamiseks
  • Riskide hindamine ja KPI-de loomine
  • AI investeeringu tasuvuse hindamine

• AI rakendamise tegevusplaani koostamine (30 minutit)
  • 90-päevase tegevusplaani aluste loomine
  • Edukriteeriumide määratlemine
  • Järgmised sammud ja edasise toe võimalused

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 8 tundi sh 5 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.

Kliendi tagasisided:

„Nii korraldus, koolitaja kui koolituse sisu olid väga heal tasemel“

„Koolitus oli väga hea. Oli teooria ja sai kohe ka praktikat teha, et teadmisi paremini mõista ja kinnitada.“

Koolituse eesmärk: Osalejad saavad  teadmised Linuxi /systemd rakendamisest virtualiseerimise vaatenurgast. Samuti esmased teadmised konfiguratsioonihaldusvahenditest (kasutajate/tarkvara tsentraalne haldus).

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitusele on oodatud linuxi kasutajaoskustega süsteemiadministraatorid, kelle tööülesannetele on lisandunud virtualiseerimine ja platvormihaldus. Samuti on oodatud need, kes eelnevalt läbinud kursused “Linux põhikursus” ja “Linux edasijõudnutele”

Õppevahendid: Linuxi operatsioonisüsteemil toimiv arvuti

Programm:

• Linuxipõhine taristu; 
• läbiproovitud ja turvaline füüsiline kiht – tarkvaraline RAID, dünaamiline partitsioneerimine LVM abil; 
• uus ja põnev füüsilisel kihil – failisüsteemid BTRFS ja ZFS; 
• võrk virtualiseerimiskeskkonnas – sillaga või maskeerimisega; 
• kernelipõhine virtualiseerimine QEMU / KVM, käsurida, graafilised vahendid, QEMU failiformaadid; 
• füüsilisest virtuaalseks: LXC konteinerid, konteinerite manipuleerimine; 
• Diskless-töökohtadega tsentraalselt hallatav võrk LTSP; 
• tsentraalsed konfiguratsioonihaldussüsteemid – Chef, Puppet, Ansible;
• praktiline serveriseadistamine Puppeti abil

Turvaküsimusi käsitletakse jooksvalt iga teema juures.

Kursusel õpitav on toeks eksamitel: LPIC-2 201, LPIC-3 300 ja 304

Õppemeetodid: Auditoorne töö klassi- või veebikeskkonnas 24 tundi (sh praktilised harjutused koolikeskkonnas 15 tundi)
Hindamismeetod:Praktiliste tööde sooritamine klassis
Hindamiskriteerium: Õpiväljundite saavutamist kontrollitakse läbi praktiliste harjutuste koolikeskkonnas

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab tunnistuse kui sooritab kõik koolituse jooksul antud praktilised harjutused.

Hind sisaldab: 

• Kohvipause koolituskeskuses ja ühiseid lõunasööke 

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Lektori CV

Kliendi tagasiside:

„Koolitaja oskas vastata kõigile küsimustele ja aidata lahendada probleeme, mis tallegi paistsid esmakordsed olevat. Ülikõva!“