Andmeteaduse alused ettevõtluses
Esita avaldus
| Toimumisaeg: | 31.08.2026 - 24.01.2027 |
| Eesmärk: | Õppeaine läbinud õppur: - selgitab andmeteaduse probleemide ja meetodite laia ulatust; - määratleb andmeteaduses kasutatavate mõistete tähendusi, sh teistelt erialadelt pärinevaid termineid; - sõnastab ja oskab püstitada andmeteaduse probleeme; - kasutab Jupyteri keskkonda, et kirjutada Pythoni programmeerimiskeeles lihtsat koodi; - valib ja rakendab andmeteaduses olulisi teeke, nagu NumPy, Pandas, Scikit-learn jm; - koostab ja programmeerib töövooge, mis on seotud klasterdamise, klassifitseerimise ja regressiooni ülesannete lahendamisega; - kasutab baastasemel andmevisualiseerimise tööriistu; - analüüsib andmeteaduse meetodite ja tööriistade kasutusvõimalusi ettevõtluses, et toetada andmepõhiseid otsustusprotsesse ja automatiseerimist. |
| Sihtgrupp: | Suunatud ettevõtjatele, tipp- ja keskastmejuhtidele |
| Teemad: | Õppeaine läbinud õppur: - selgitab andmeteaduse probleemide ja meetodite laia ulatust; - määratleb andmeteaduses kasutatavate mõistete tähendusi, sh teistelt erialadelt pärinevaid termineid; - sõnastab ja oskab püstitada andmeteaduse probleeme; - kasutab Jupyteri keskkonda, et kirjutada Pythoni programmeerimiskeeles lihtsat koodi; - valib ja rakendab andmeteaduses olulisi teeke, nagu NumPy, Pandas, Scikit-learn jm; - koostab ja programmeerib töövooge, mis on seotud klasterdamise, klassifitseerimise ja regressiooni ülesannete lahendamisega; - kasutab baastasemel andmevisualiseerimise tööriistu; - analüüsib andmeteaduse meetodite ja tööriistade kasutusvõimalusi ettevõtluses, et toetada andmepõhiseid otsustusprotsesse ja automatiseerimist. |
| Õpiväljund: | Õppeaine läbinud õppur: - selgitab andmeteaduse probleemide ja meetodite laia ulatust; - määratleb andmeteaduses kasutatavate mõistete tähendusi, sh teistelt erialadelt pärinevaid termineid; - sõnastab ja oskab püstitada andmeteaduse probleeme; - kasutab Jupyteri keskkonda, et kirjutada Pythoni programmeerimiskeeles lihtsat koodi; - valib ja rakendab andmeteaduses olulisi teeke, nagu NumPy, Pandas, Scikit-learn jm; - koostab ja programmeerib töövooge, mis on seotud klasterdamise, klassifitseerimise ja regressiooni ülesannete lahendamisega; - kasutab baastasemel andmevisualiseerimise tööriistu; - analüüsib andmeteaduse meetodite ja tööriistade kasutusvõimalusi ettevõtluses, et toetada andmepõhiseid otsustusprotsesse ja automatiseerimist. |
| Hindamiskriteeriumid: | Kirjalik eksam on sooritatud positiivsele tulemusele (vähemalt 51% lõpptulemusest) |
| Kommentaar: | Kava avatakse kui kokku tuleb 20 õppurit. Nõutud on baakalaureus või 10 a töökogemust (tõestamine CVga) Motivatsioonikirja küsimustik, mille palume lisada registreerumisel (lisaks CV-le) asub : https://forms.gle/DxJwQay9Ae7uDp9LA |
| Peamoodul: | Äriprotsesside juhtimine tehisintellekti abil |
| Õppevaldkond: | Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad |
| Õppekeel: | eesti keel |
| Maht: | auditoorne õppetöö: 36 akadeemilist tundi iseseisev/muu õppetöö: 120 akadeemilist tundi |
| EAP: | 6.0 |
| Koolituse läbimist tõendav dokument: | TalTech tunnistus |
| Lektor: | Riina Palu, Silvia Lips, Jaak Kapten, Sven Nõmm |
| Kontakt: | Riina Palu, riina.palu@taltech.ee |
| Müügihind: | 1440 EUR / osaleja |
| Registreerumise tähtaeg: | 21.08.2026 |
| Koht: | Ehitajate tee 5 |
Esita avaldus