Täienduskoolituse õppekava

Google Data Analytics rada

VeebikoolitusGoogle Andmeanalüütiku koolitus (koos mentorkoolitaja kohtumistega) Õppekava nimetus Inglise keelesGoogle Data Analytics Professional Certificate (with mentoring sessions)

1. Üldandmed

Õppekava nimetusGoogle Data Analytics rada
PakkujaEttevõtluskeskus OÜ (registrikood 14127891, EHIS ID 22972)
ÕppekavarühmAndmebaaside ja võrgu disain ning haldus
Õppekeeleesti keel
ÕppevormVeebis, materjalid inglise keeles, mentortugi eesti keeles
Õpingute alustamise tingimusedKeelelised oskused, mis on vajalikud õpingute alustamiseks:Inglise keele oskus: teksti 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. osalemine 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.
SihtgruppKoolitusele 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.
Väljastatav dokumentTunnistus õpiväljundite saavutamisel, muul juhul tõend
Rahvusvaheline sertifikaatGoogle sertifikaat eraldi, sertifitseerija tingimustel

2. Õpiväljundid

Programmi läbinu suudab:

  1. ÕV1Õppides veebi õppekeskkonnas keskkonnas saavutab õppija järgmised õpiväljundid:
  2. ÕV2Seostab andmeanalüütika oskuskeele mõisteid näidisjuhtumitega [ hindamismeetod: kirjalikud valikvastusega testid veebi õppekeskkonnas keskkonnas]
  3. ÕV3rakendab 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. ÕV4Esitab iseseisvalt puhastatud andmestikust endale huvipakkuvaid leide järgides andmekvaliteedi head tava [hindamismeetod: jooksev suuline tagasiside mentorkoolitajalt]
  5. ÕV5Presenteerib 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. ÕV6Esitleb 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. ÕV7Ajakohastab iseseisvalt oma Linkedin profiili it-värbajate tähelepanu püüdmiseks andmeanalüütika tööandja huvisid silmas pidades [ hindamismeetod: suuline tagasiside mentorkoolitajalt ja suuline vastastikhindamine kaasõppija tagasisidega]

3. Õppe maht ja struktuur

3.1 Õppe maht

3.2 Õppe sisu

  1. Peamised teemad: Andemanalüütika töö omapärad, andmete kogumine, puhastamine, analüüs, visualiseerimine, andmetel põhinev otsuste tegemine ja probleemide lahendamine. Kandideerimine tööle andemeanalüütika valdkonnas. Õppija
  2. Vestleb programmijuhiga;
  3. kavandab oma õppimist programmijuhi toel
  4. läbib Google Data Analytics Professional Certificate õpitee Reaalaja kohtumistel mentorkoolitajatega toimuvad esitlused, iseseisvate tööde juhendamine ja tagasiside.Kursuseplaani näidis: vGCAAAndmeanalüütiku kursuse plaan25.09.23

4. Õppe ülesehitus, keskkond ja meetodid

4.1 Õppemeetodid

4.2 Õppekeskkond ja tööriistad

4.3 Õppematerjalid

4.4 Iseseisev töö

5. Hindamine ja lõpetamise tingimused

5.1 Hindamine

5.2 Lõpetamise tingimused ja väljastatavad dokumendid

6. Koolitajate kvalifikatsioon

7. Kvaliteedi tagamine ja parendamine

Programmi kvaliteeti hinnatakse osalejate tagasiside, koolitajate tähelepanekute ja lõpetamise tulemuste põhjal. Tagasisidet kasutatakse õppematerjalide, juhendite ja kommunikatsiooni järjepidevaks parandamiseks ja täpsustamiseks.