Andmeteaduse võimalused äriettevõttes
NB! Juhul kui Teile ei tulnud registreerimiskinnitust päeva jooksul, palun võtke ühendust andmeteaduse.kursus@lists.ut.ee.
Registreerimine: http://bit.ly/andmeteadusekursus
Registreerumisel palun lisage kindlasti oma töökoht ja amet ning lahtrisse "Täiendav info või küsimused seoses koolitusel osalemisega" lühike motivatsioonikiri koos põhjendusega (kuni 1000 tähemärki), miks soovite sellel koolitusel osaleda. Juhime tähelepanu, et registreerumine ei taga automaatselt kohta koolitusel. Osalejad valitakse välja motivatsioonikirjade alusel ja teile saadetakse eraldi kinnitus, et olete koolitusele vastu võetud.
Aeg: 19. oktoober – 16. november 2020. Igal nädalal umbes 12-18 tundi osalejale sobival ajal.
Maht: Kursuse maht on 3 EAP (ca 78 tundi). Kursus on eesti keeles ja koosneb neljast moodulist, praktilistest ülesannetest ning kursuse projektist.
Hind: Kursus on osalejatele tasuta. Koolitust rahastatakse ESFi toel programmi "Täiskasvanuhariduse edendamine ja õppimisvõimaluste avardamine“ kaudu.
Materjalid: Kursus on täielikult e-kursus. Suurele osale kursuse materjalidest hakkab ligi saama Moodle'i keskkonnas https://moodle.ut.ee/course/view.php?id=10640.
Kursuse ametlik osa toimub alates 19. oktoobrist.
Eesmärk: Kursuse eesmärk on tutvustada andmeteaduse võimalusi äriettevõttes ning näidata andmeteaduse rakendamist otsustusprotsessides.
Selle aine raames saab tutvuda järgmiste teemadega:
- Andmeteaduse standardprotsess (CRISP-DM).
- Andmete kogumine, puhastamine ja modifitseerimine;
- Andmete visualiseerimine;
- Andmete töölaud;
- Masinõpe;
- Ärianalüütika;
- Andmeteaduse rakendamine otsustusprotsessides;
- Töörollid andmeteaduse projektides;
- Andmeteaduse eetika ja regulatsioonid.
Sihtrühm: Kursus on suunatud peamiselt VKE ettevõtte töötajatele või juhtkonna liikmetele.
Õpiväljundid: Koolituse läbinud õppija:
- Saab aru andmeteaduse olemusest ja võimalustest äriettevõttes;
- Oskab teha vahet andmeteaduse erinevate tehnikate vahel (nt masinõppe ja kirjeldava ärianalüütika vahel);
- Oskab paremini planeerida võimalikke andmeteadust rakendavaid projekte.