Koolituse eesmärk: Osalejad saavad põhjalikud teadmised IPv6 protokollist, selle erisutest ning kuidas IPv6 protokolli juurutada.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitus on suunatud arvutivõrkudega  töötavatele spetsialistidele, kes soovivad praktiliste teadmistega täiendada ennast arvutivõrkudega seotud teemadel.
Koolitusel osalemise eelduseks on baasteadmised arvutivõrkudest ja IP IPv4 protokollist, sh IP aadresside ning nende alamvõrkudeks jagamise oskused.
Koolitusel osalemise eelduseks on MTCNA sertifikaadi olemasolu.

Õppevahendid: Koolitusele palume kaasa võtta oma Windows operatsioonisüsteemiga sülearvuti kuhu on eelnevalt installeeritud MS Edge, Google Chrome ning SSH klient (nt Putty).
Arvutil peab olema ethenet võrguliides!
Laadige eelnevalt arvutisse alla MikroTik Winbox ning veenduge, et see töötab. Winbox’i leiate aadressilt https://mikrotik.com/download
Veenduge, et teil on arvutis administraatori õigused ja saate muuta nii võrgu kui ka tulemüüri sätteid.
Soovikorral on võimalus rentida arvutit BCS koolituskeskusest.

Programm:

• IPv6 protokoll: IPv4 ja IPv6 erisused, aadresside tüübid, alamvõrgud, aadresside jaotamine (SLAAC)
• IPv6 aadressi seadistused: SLAAC, DHCPv6, DHCPv6-PD, neighbor discovery
• IPv6 pakett
• IPv6 turvalisus: ICMPv6, Neighbour discovery, MLD, ajutised aadressid, tulemüür, IPSec
• Ülemineku mehhanismid: IPv4 & IPv6 Dualstack, 6to4, 6RD, Teredo, DS-lite
• Koostoime: DHCP, IPv6 tunnelid, DNS, marsruutimine, NAT, tööriistad.

Täpsem info MikroTik sertifikaadi koolituste kotha https://mikrotik.com/training/about

Õppemeetodid: Auditoorne töö klassikeskkonnas 16 tundi (sh praktilised harjutused koolikeskkonnas 8 tundi).

Hindamiskriteerium: Õpiväljundite saavutamist kontrollitakse läbi praktiliste harjutuste koolikeskkonnas ning eksamiga koolituse lõpus.

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab MTCIPv6E sertifikaadi, kui läbib koolituse lõpus toimuva eksami (registreerimiseks eksamile palume esitada pildiga dokument). Sertifikaat kehtib 3 aastat. Osalejatele, kes eksamit ei tee ning seega õpiväljundeid saavutanud ei ole väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemisest.

Hind sisaldab: kohvipause koolituskeskuses ja ühiseid lõunasööke.

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Lektori CV

Kolmepäevase koolituse eesmärgiks on anda ülevaade ja praktilised kogemused konfiguratsioonihaldussüsteemidest. Vaadeldakse kolme erinevat platvormi (Ansible, Chef ja Puppet), millega saab hallata Windows, Linux ja Macintosh kliente ning servereid.

Koolitusel saab osaleda ka moodulite kaupa, keskenduses vaid just endale sobiva konfiguratsioonihaldussüsteemi õppimisele.  Igal päeval keskendutakse ühele konkreetsele konfiguratsioonihaldussüsteemile.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitusele on oodatud kõik, kes soovivad juurutada klientide/serverite tsentraalset haldust ja seadistamist.

Vajalik on algtasemel Linuxi ja/või Windowsi kasutamise- ja admnistreerimiskogemus. Samuti algteadmised operatsioonisüsteemide ülesehitusest ja komponentidest.

Õppevahendid: Linuxi operatsioonisüsteemil toimiv arvuti.

Programm:
1. moodul – Ansible

• Konfiguratsioonihaldussüsteemidest üldiselt. Seadistuste unifitseerimine, deklaratiivsed keeled
• Ansible paigaldus, võimalikud lähterepod ja meetodid
• Ansible ad-hoc käsud. Ansible moodulid.
• Ansible playbook
• Kasutaja ja tema rekvisiidid, tarkvara installatsioon, tarkvara teenusena
• Template (põhi), selle väärtustamine
• Muutujad ja nende väärtustamine ja prioriteedid  Ansible-s.
• Ansible Collection kui struktureeritud komplekt haldusjuhendeid. Valmis-collection-id, oma collectioni loomine
• Turbekomplektid, operatsioonisüsteemi turvamine etteantud kriteeriumite järgi, STIG

2. moodul – Chef

• Klient-server konfiguratsioonihaldussüsteemi ülesehitus. Tsentraalse serveri eelised ja puudused
• Sertifikaadipõhine autent, selle rakendamine Chefi keskkonnas
• Chef Solo, push-põhine lähenemine Chef puhul
• Chef-i kasutamine Vagranti abil
• Chefi rakendamisest pilves. Hosted Chef
• Chef serveri installatsioon
• Chef kliendi installatsioon
• Chefi süntaks, Cookbookid
• Chefi keelendid, muutujad
• Rakenduse ülesehitamine Chefi põhjal
• Chef Automate kui etteantud template-dega haldusvahend

3. moodul – Puppet

• Puppet kui klient-server süsteem
• Puppet DSL (Domain Specific Language) Ülesehitus, operatsiooni pealiskiht kui konfiguratsiooni unifitseerimise alus, keele komponendid
• Puppeti moodulid
• Puppeti kliendi installatsioon, kliendi komponentide vaade puppeti keeles (windows + linux)
• Puppet ja operatsioonisüsteemi profileerimine (Facter)
• Puppetserveri installatsioon, klientide lisamine ja eemaldamine
• Standardiseeritud konfiguratsiooni struktuur – võimalikud eri keskkonnad Live/Test/Dev
• Puppetforge
• Hiera kui puppeti konfiguratsioonide infokogum

Õppemeetodid: Auditoorne töö klassi- või veebikeskkonnas 24 tundi (sh praktilised harjutused koolikeskkonnas 15 tundi).

Hindamismeetod: Praktiliste tööde sooritamine koolituskeskkonnas.

Hindamiskriteerium: Õpiväljundite saavutamist kontrollitakse läbi praktiliste harjutuste koolikeskkonnas.

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;
• Mooduli kaupa koolitusel osalemise soovist tuleb teavitada registreerumisel koolitusasutust.

Õppekavarühm: 0612 Andmebaaside ja võrgu disain ning haldus.

Lektori CV

Kliendi tagasiside:

„Koolituse toimumiskoht on hästi ligi pääsetav. Tehnika on hea. Hind taskukohane. Lektor oskas piisavalt näiteid tuua ning tegi teema selgeks“

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?„

Koolituse eesmärk: Koolituse tulemusena omandab osaleja oskused kasutada turvaliselt ja tulemuslikult generatiivseid tehisintellekti tööriistu (Microsoft 365 Copilot, Google Gemini, NotebookLM, Google AI Studio, Make.com) oma igapäevatöös. Samuti luua standardiseeritud tööprotsesse (SOP-e), AI-agente, no-code automatsioone ning teisi lihtsaid rakendusi, mis tõstavad produktiivsust ja tööturuvalmidust.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitus on suunatud tööotsijatele ja töötajatele, kes soovivad tõsta oma tööturuvalmidust digiajastul. Osalemiseks on vaja arvutit, interneti kasutamise baaskasutuskogemust, oskust töötada e-kirjade, dokumentide ja veebirakendustega. Eelnevat programmeerimis- ega AI-kogemust ei eeldata. Koolitus alustab nullist, kuid liigub kiiresti edasi, nii et ka varasema kogemusega osaleja saab koolitusest kasu.

Õppevahendid: Osaleja kasutab oma isiklikku või korraldaja poolt pakutavat arvutit internetiühendusega. Veebiosalejatel soovituslik teine ekraan või seade paralleelseks tööks.

Koolitusettevõte tagab kõigile osalejatele koolitusperioodiks Microsoft 365 Copiloti testkontod koos litsentsidega (sisalduvad koolituse maksumuses).

Google (Gemini, NotebookLM, Google Labs, Google AI Studio) ja Make.com kontod on kättesaadavad tasuta. Koolitaja jagab kõiki harjutuste näidismaterjale (näidisdokumendid, CSV-andmestikud, koosoleku salvestused, NotebookLM-i allikad) jagatud keskkonna kaudu.

Programm:
Päev 1 — AI alused, turvalisus ja promptimine (8 ak.t.)

• Generatiivse AI põhimõtted (suur keelemudel, hallutsinatsioonid, piirangud);
• peamiste tehisintellekti tööriistade ülevaade (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot);
• andmeklassifikatsioon kolmes kategoorias;
• EU AI Act ja GDPR tavakasutaja vaates;
• user vs system prompt;
• päringu 5-osaline raamistik (roll, ülesanne, kontekst, väljundi vorm, piirangud);
• iteratsiooni võtted.
• Praktika: esimesed päringud ja nende iteratiivne täiustamine reaalsel tööülesandel.

Päev 2 — SOP-id ja tööprotsesside vajaduste kaardistamine (8 ak.t.)

• Mis on SOP (Standard Operating Procedure – protsessi samm-sammulised juhised) ja miks AI-töös oluline;
• SOP-i struktuur (nimetus, eesmärk, sisendid, sammud, väljund, kvaliteedikontroll, ajakulu enne/pärast);
• oma tööpäeva kaardistamine;
• AI-rakendamise võimaluse tuvastamine;
• AI tegevusplaani koostamine.
• Praktika: SOP-ide koostamine oma tööprotsesside kohta.

Päev 3 — Microsoft 365 Copilot: kommunikatsioon, koosolekud ja esitlused (8 ak.t.)

• Copilot Chat ja selle ülevaade;
• viitamine failidele ja inimestele;
• Copilot Wordis (genereerimine, ümberkirjutamine, kokkuvõtmine, tõlkimine);
• Copilot Outlookis (mustandid, kokkuvõtted, ülevaated);
• Copilot Teamsis (koosoleku kokkuvõtted, tegevuspunktid, järeltöötlus);
• Copilot PowerPointis (esitluse genereerimine, ümberkujundamine).
• Praktika: vastavad harjutused igas rakenduses + 2 uut SOP-i.

Päev 4 — Microsoft 365 Copilot: andmed ja kohandatud agendid (8 ak.t.)

• Copilot Excelis (loomulikus keeles andmeanalüüs, valemite genereerimine, trendid, diagrammid); keerukamad analüüsitüübid;
• päring vs kohandatud agent;
• Copilot Chat agendi komponendid (juhised, teadmistebaas, testküsimused);
• agendi testimise metoodika (positiivsed/negatiivsed/äärejuhtumid);
• hallutsinatsioonide vähendamine.
• Praktika: vähemalt ühe toimiva kohandatud agendi loomine oma korduva tööülesande jaoks.

Päev 5 — Google Gemini ökosüsteem (8 ak.t.)

• Tasuta vs tasuline Gemini;
• Gemini sisuloomes ja kommunikatsioonis;
• Gemini andmeanalüüsis (CSV üleslaadimine, trendide leidmine); Gems (kohandatud assistendid) — loomine, testimine, iteratsioon;
• Deep Research funktsioon põhjalikuks uuringuks;
• Copilot vs Gemini võrdlus.
• Praktika: ühe toimiva Gemi loomine + Deep Research raport oma tööteemal.

Päev 6 — NotebookLM ja Google Labs (8 ak.t.)

• NotebookLM allikapõhine töö (erinevus tavalisest AI-st, hallutsinatsioonide vähendamine);
• Audio Overview, mõistekaardid, FAQ;
• mitme allika ristviitamine allikate vahel;
• Google Labs tööriistad, Veo (AI-video);
• turvalisus ja autoriõigus AI-loomingus.
• Praktika: pika dokumendi analüüs NotebookLM-iga + visuaali ja video genereerimine.

Päev 7 — Vaibkoodimine: alused ja esimene rakendus (8 ak.t.)

• Mis on vaibkoodimine ja millal see sobib;
• Google AI Studio keskkond;
• ärivajaduse defineerimine (kasutaja, probleem, MVP, andmed);
• kuidas kirjeldada AI-le, mida ehitada;
• iteratsiooni võtmed rakendusearenduses.
• Praktika: toimiva MVP-rakenduse ehitamine oma ärivajaduse jaoks.

Päev 8 — Vaibkoodimine: laiendamine, integratsioonid ja publitseerimine (8 ak.t.)

• Andmete salvestamine rakenduses;
• kasutajahaldus lihtsas keeles;
• AI-funktsioonide lisamine rakendusse (klassifitseerimine, genereerimine);
• disain ja kasutajakogemus;
• publitseerimine (Google AI Studio, alternatiivid); turvalisuse kontroll enne avaldamist.
• Praktika: oma rakenduse laiendamine ja publitseerimine testlingina.

Päev 9 — Automatiseerimine Make.com-is (8 ak.t.)

• Automatiseerimise põhimõisted (päästik, tegevus, tingimus, ühendus);
• Make.com liides ja moodulid; esimene stsenaarium (näiteks: e-kiri → Google Sheets);
• integratsioonid (API, webhook, Google Sheets, e-kiri);
• ruuterid, filtrid ja veahaldus;
• AI-moodulite integreerimine (OpenAI, Anthropic, Google AI) — nii saab stsenaarium teha otsuseid.
• Praktika: töötav AI-mooduliga stsenaarium, mis ühendab vähemalt kaks rakendust.

Päev 10 — Süntees, terviklahendus ja AI tegevusplaan (8 ak.t.)

• SOP-ide lõplik viimistlemine (vähemalt 5 SOP-i osaleja kohta);
• isikliku AI tegevusplaani koostamine nelja ajakihina (kohe / lähinädalad / 3–6 kuud / pikaajaline); ärikasu ja ajasäästu sõnastamine;
• terviklahenduse esitlemine (rakendus, automatsioon või SOP-pakett);
• pärast-koolituse plaan (ressursid, järjepidev õppimine).

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom või Microsoft Teams. Koolitus toimub hübriidformaadis kahe samaaegse kanaliga ning sisaldab loengulist osa, demonstratsioone, individuaalseid harjutusi ja paari- ning gruppitöö vorme (kohapeal laudkondades, veebis Breakout Rooms).

Koolituse maht on 80 akadeemilist tundi (10 päeva × 8 ak.t.) sh ca 55 ak.t. praktilisi harjutusi koolituskeskkonnas. Teooria ja praktika suhe on 30–40% / 60–70%. Iga päev järgib struktuuri: 4 õppeplokki ca 2 ak.t., mis sisaldavad vahepealseid kohvi- ja lõunapause.

Hindamismeetod: Õpiväljundite saavutamist hinnatakse läbi koolituse jooksul tagasisidestatud praktiliste harjutuste (SOP-id, päringute struktureerimine, Copiloti ja Gemini analüüsiharjutused, kohandatud agendi loomine, vaibkoodimine, Make.com stsenaarium) ning lõpuprojekti koostamise ja esitlemise.

Hinnatakse kahel skaalal: õpitud oskuste tehniline rakendus ja oskuste ülekantavus reaalsesse töökonteksti.

Just see kaheosaline fookus tagab, et koolitus ei jää pelgalt tööriistade tutvustuseks, vaid annab reaalselt rakendatavad oskused.

Hindamiskriteerium: Koolitus loetakse edukalt läbituks, kui osaleja esitleb lõpuprojektina terviklahendust, mis sisaldab vähemalt viit SOP-i (standardset tööjuhist) oma tööprotsesside kohta, isiklikku AI tegevusplaani ning vähemalt üht töötavat lahendust — rakendust, automatsiooni või kohandatud AI-agenti.

Need konkreetsed väljundid tagavad, et osaleja lahkub koolituselt käegakatsutavate tulemustega, mida ta saab kohe oma töös kasutada.

Koolituse lõpetamine: Koolituse lõpetaja saab tunnistuse, kui ta osaleb vähemalt 75% koolituspäevadest (kas kohapeal või veebis) ja sooritab hindamiskriteeriumites kirjeldatud lõpuprojekti.

Osalejatele, kes õpiväljundeid saavutanud ei ole, väljastatakse soovi korral tõend koolitusel osalemise kohta.

Hind sisaldab: Hind sisaldab osalejatele vajalikke Microsoft 365 Copilot testkontosid ja tasulisi litsentse ning koolitusmaterjale.

Õppekavarühm: 0611 Arvutikasutus.

Lektori LinkedIn

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

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

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 …)

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.

This 3-day workshop focuses on solving challenges that organizations face when implementing DevOps initiatives. It introduces principles of DevOps and tools that help reach full automation of infrastructure provisioning and software delivery. Theoretical background as well as practical hands-on examples of tools like Ansible, Docker, AWS, Terraform, Kubernetes, Serverless and many others are given during this workshop.

Overview of the following tools will be given during the workshop:

• Bash|Capistrano|Sshoogr|Fabric
• Puppet|Chef
• VirtualBox
• Vagrant
• AWS EC2
• Jenkins
• Graphite
• LogStash
• Kibana/Grafana.

Coverage:

• Module 01: introduction to DevOps, infrastructure as code, immutable infrastructure, idempotence principle, delivery pipelines, GitOps
• Module 02: managing virtual/cloud resources with IaC, tooling overview, building first infrastructure configuration pipeline with Terraform
• Module 03: managing multi-cloud/multi-data-center resources with Terraform and Terraform modules
• Module 04: integrating with classic server provisioning tools like Ansible
• Module 05: dynamic inventories, network management, building complex infrastructure delivery pipelines, organizing team work
• Module 06: managing base machine images with Packer
• Module 07: introduction to containers and container management
• Module 08: building/publishing images, running containers with Docker
• Module 09: implementing complex use cases with Docker Compose
• Module 10: using Kubernetes to run container workloads
• Module 11: using Helm charts and Kubernetes operators
• Module 12: leveraging service mesh features with Linkerd
• Module 13: introduction to observability: logs, metrics, traces
• Module 14: configuring Prometheus jobs and exporters, creating Grafana data sources and dashboards
• Module 15: DevSecOps: integrating linters, security policy checkers, vulnerability scanners
• Module 16: leveraging managed FaaS: OpenFaaS, Kubeless and Serverless
• Module 17: implementing a chat bot for Slack for effective ChatOps
• Module 18: introduction to chaos engineering

Koolituse eesmärk: Osalejad õpivad sihipäraselt rakendama AI tööriistu tarkvara arendamise protsessis. Koolitus toimub Cursor tööriistade baasil, alternatiivina on kasutusel IntelliJ IDEA või Windsurf.

Sihtrühm ja eelteadmised: Koolitus sobib inimestele, kellel on olemas baasteadmised tarkvaraarendusest ning kes soovivad õppida rakendama tehisintellekti (AI) tööriistu arendusprotsessis.
Osalemiseks vajalikud eelteadmised:

• algteadmised Java arendusest;
• kogemus arendustarkvara kasutamisel, nt. Cursor, IntelliJ IDEA

Õppevahendid: Windows operatsioonisüsteemi arvuti, millel on õigused rakenduste installeerimiseks ja seadistamiseks. Arvutis peab olema installeeritud Cursor rakendus.
Osalejal, kellel puudub vajalik õppevahend, on võimalus see BCS Koolituselt rentida. Palume sellest koolitusettevõtet eelnevalt teavitada.

Programm:

• Sissejuhatus programmeerimisse tehisintellekti abil
• Mida tähendab “Token“
• Kuidas LLM-id töötavad
• Päringute ehk promptide loomine
• Tehisintellekti valdkonnad koodis
• Kuidas LLM töötab kodeerimisel
• AI tööriistad Cursor-is, IntelliJ-s
• Kuidas kasutada AI assistenti arendustarkvaras
• Kuidas kasutada AI agenti arendustarkvaras
• Cursor, IntelliJ IDEA (AI Assistant, Junie), Windsurf

Õppemeetodid: Õppetöös saab osaleda klassiruumi tulles või liitudes koolitusega läbi veebikeskkonna Zoom.
Koolituse maht on 4 akadeemilist tundi, sh 2 tundi praktilisi harjutusi.

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.

Õppekavarühm: 0613 Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs.