Google Data Analytics rada

Eesmärk ja sihtgrupp

Sihtgrupp

1. 01Koolitusele ootame eelkõige finants-, äri- või andmeanalüüsiga tööalaselt kokku puutunud. Lisaks on teretulnud need, kellel on matemaatilise ja ruumilise mõtlemise oskusi - need oskused on sellel koolitusel õppimiseks olulised eeldused ja neid ka arendame koolituse jooksul.

Õppe eesmärk

1. 01Koolituse järel: - oled paremini kursis andmeanalüütiku töövahenditega,
2. 02suudad edukamalt enda koolituse jooksul sooritatud praktilistest töödest koostatud portfoolio abil kandideerida andmeanalüütikaga seotud töökohtadele
3. 03ja täita tõhusamalt esmaseid andmeanalüütiku tööülesandeid
4. 04oskad teadlikumalt kavandada edasi õpinguid andemanalüütika valdkonnas

Õppekava koostamise alus

1. 01Google andmeanalüütiku kursus veebi õppekeskkonnas “Google Data Analytics Professional Certificate” õpitee moodulid 1-8

Õpingute alustamise tingimused

1. 01Keelelised oskused, mis on vajalikud õpingute alustamiseks:Inglise keele oskus:
2. 02teksti mõistmine: on vaja aru saada tekstidest, mis koosnevad sagedamini esinevatest või oma tööga seotud sõnadest. Andmeanalüütika oskuskeel õpingute alustamiseks pole vajalik, koolituse käigus õpitakse vajalikud mõisted muude teemadega lõimitult.
3. 03osalemine grupikohtumistel: inglise keele oskus soravaks suhtluseks on vajalik veebis grupikohtumistel sisuliseks osalemiseks. Kui õppegrupp komplekteeritakse üksnes eesti keele valdajatest, siis pole suuline inglise keele oskus vajalik. Õpingute alustamiseks on vajalik osalejal tagada kaameraga nutiseadme kasutamise võimalus ja küllalt privaatne ruum, kus ta saab segamatult osaleda veebis toimuvatel grupikohtumistel. Google meilikonto on vajalik koolituse õpperühma jaoks loodava Google Chat kanaliga liitumiseks. Koolitusele soovija saab esmast tagasisidet koolituse sobivuse kohta, mille käigus selgub, kui realistlik on läbida reaalajas üle veebiseminari platvormi, kas on vajalik osaleda samal teemal klassikoolitusel, kus koolitaja tugi on suurem.

Õpiväljundid

1. 01Õppides veebi õppekeskkonnas keskkonnas saavutab õppija järgmised õpiväljundid:
2. 02Seostab andmeanalüütika oskuskeele mõisteid näidisjuhtumitega [ hindamismeetod: kirjalikud valikvastusega testid veebi õppekeskkonnas keskkonnas]
3. 03rakendab enda koostatud lihtsamaid SQL ja R programmeerimiskeeltes päringuid etteantud andmehulkades [ hindamismeetod: praktiliste harjutuste täitmine veebi õppekeskkonnas keskkonnas, jooksev automeeritud tagasiside koodi toimivuse kohta] Mentorlusega koolituses lisanduvad õpiväljundid:
4. 04Esitab iseseisvalt puhastatud andmestikust endale huvipakkuvaid leide järgides andmekvaliteedi head tava [hindamismeetod: jooksev suuline tagasiside mentorkoolitajalt]
5. 05Presenteerib iseseisvalt visualiseeritud andmeanalüüsi tulemusi etteantud andmestikust [hindamismeetod: jooksev suuline tagasiside mentorkoolitajalt ][kriteeriumid: portfoolio sisaldab vähemalt kaks erinevat enda koostatud analüüsi; kasutades omal valikul R, SQL-i ja/või MS Excel /Google Sheets rakenduste VLookup vahendeid]
6. 06Esitleb andmeanalüütika valdkonnas tööle kandideerimiseks oskuste taset peegeldavat portfooliot, mille on iseseisvalt kursuse jooksul koostanud [hindamismeetod: jooksev suuline tagasiside mentorkoolitajalt] [kriteeriumid: portfoolio sisaldab vähemalt kaks erinevat enda koostatud analüüsi; analüüside tutvustuses on kontekstitundlikult kasutatud oskuskeele mõisteid]
7. 07Ajakohastab iseseisvalt oma Linkedin profiili it-värbajate tähelepanu püüdmiseks andmeanalüütika tööandja huvisid silmas pidades [ hindamismeetod: suuline tagasiside mentorkoolitajalt ja suuline vastastikhindamine kaasõppija tagasisidega]

Õppe maht

1. 01Õppe kogumaht, sealhulgas auditoorse, praktilise ja iseseisva töö osakaal
2. 02284 ak/h36 ak/h auditoorne õpe: grupikohtumised veebikeskkonnas248 ak/h iseseisev töö, sh veebi õppekeskkonnas õppekeskkonnas iseseisev õpe ja kodutööde ettevalmistamine grupikohtumisteks

Õppe sisu

1. 01Peamised teemad: Andemanalüütika töö omapärad, andmete kogumine, puhastamine, analüüs, visualiseerimine, andmetel põhinev otsuste tegemine ja probleemide lahendamine. Kandideerimine tööle andemeanalüütika valdkonnas. Õppija
2. 02Vestleb programmijuhiga;
3. 03kavandab oma õppimist programmijuhi toel
4. 04läbib Google Data Analytics Professional Certificate õpitee Reaalaja kohtumistel mentorkoolitajatega toimuvad esitlused, iseseisvate tööde juhendamine ja tagasiside.Kursuseplaani näidis: \vGCAA\Andmeanalüütiku kursuse plaan\25.09.23\

Õppekorraldus

Iseseisev töö

1. 01Iseseisev töö
2. 02Iseseisva töö ülesanded jaotuvad:1. veebi õppekeskkonnas õppekeskkonnas harjutuste ja testide sooritamine, sh: jooksvalt sooritatavad väikesemahulised harjutustestid (quiz) ning iga mooduli lõpus mahukam test (challenge)
3. 03veebi õppekeskkonnas õppekeskkonnas esitatav juhtumianalüüs, mille õppija koostab soovi korral
4. 04Mentorkoolitaja poolt jooksvalt antavad ülesanded, mida õppija enne individuaalseid ja grupimentorluse sessioone sooritab, tagasisidet saab mentorkoolitajalt ja/või õpingukaaslastelt: päringud andmestikust, andmete puhastamine, andmete visualiseerimine; isikliku andmeanalüütika valdkonnas tööle kandideerimiseks oskuste taset peegeldava portfoolio koostamine ja oma Linkedin profiili ajakohastamine Iseseisva töö maht nädalas varieerub 1-3 ak/h vastavalt eelnevast kokkupuutest andmeanalüütika valdkonnaga

Õppemeetodid

1. 01Koolitusel kasutatakse erinevaid aktiivõppemeetodeid, sh juhtumianalüüse, praktilisi töid ning iseseisvat tööd. Koolitusel viiakse läbi rühmatöid ning kasutatakse vastastik hindamist.

Õppekeskkond

1. 01Iseseisva õppe osa toimub veebi õppekeskkonnas õppekeskkonnas, ligipääs avatakse koolitusele vastuvõetud õppijatele. Vajalikud on internetiühendusega nutiseadme kasutamine. Kohtumised koolituse mentoriga toimuvad veebikohtumiste vormis, samuti rühmatööd.

Õppematerjalid

1. 01Õppija läbib veebi õppekeskkonnas “Google Data Analytics Professional Certificate” õpitee.

Hindamine ja lõpetamine

Lõpetamise tingimused ja väljastatavad dokumendid

1. 01Tunnistus antakse välja juhul, kui õppija saavutab õpiväljundid ning on edukalt läbinud kõik 8 kursust veebi õppekeskkonnas õppekeskkonnas, mis moodustavad ühtse Google Data Analytics Professional Certificate õpitee, sealhulgas sooritanud testid, igas testis vähemalt 80% õigeid vastuseid (automeeritud hindamine veebi õppekeskkonnas õppekeskkonnas, teste saab sooritada korduvalt kuni soovitud õigete vastuste lävendi saamiseni) Lisaks väljastatakse Google Data Analytics Professional Certificate õppijale, kes täidab kõik veebi õppekeskkonnas ülesanded (harjutused ja testid) ning esitab veebi õppekeskkonnas keskkonnas juhtumianalüüsi (case study). Google Data Analytics Professional sertifikaadi tegemine on õppijale vabatahtlik ja tegemist on eraldi arvestusliku ülesandega, mis ei ole seotud koolitusasutuse korraldatud õpiväljundite saavutatuse hindamisega. Kui õppija ei saavutanud kõiki õpiväljundeid või ei soovinud hindamist, siis väljastatakse tõend.

Koolitajate kvalifikatsioon

1. 01Kõik koolitajad omavad kõrgharidust, töökogemust õpetatavas valdkonnas ja täiskasvanute koolitamise kogemust. Koolitajate lühitutvustusi on võimalik lugeda kodulehelt konkreetse koolituse toimumise juures.

Tagasi koolituse juurde