Andmeinseneride täiendkoolitusprogramm

• 312 akadeemilist tundi, millest kontaktõpe 36 akadeemilist tundi ja iseseisev töö 276 akadeemilist tundi
• 10-20 h nädalas
• maht kokku 12 EAP

• IKT- ja teiste tehniliste erialade spetsialistidele (nt arendajad, süsteemihaldurid, andmeteadlased);
• analüütikutele ja juunior-spetsialistidele, kes soovivad liikuda keerukamate tehniliste lahenduste juurde;
• täppisteaduste, matemaatika, statistika või majanduse taustaga õppijatele;
• ümber- või täiendõpet planeerivatele spetsialistidele, kellel on varasem kokkupuude andmete või programmeerimisega;
• VKE-de töötajatele, kes tegelevad andmepõhiste infosüsteemide, andmevoogude või andmehaldusega.

Vähemalt rakenduskõrgharidus või bakalaureusekraad ning soov:

• spetsialiseeruda andmeinseneeria valdkonda;
• valmisolek õppima programmeerimist ja andmetöötlust (Python, SQL – varasem kokkupuude on oodatud);
• andmepõhise töö kogemus või huvi selle vastu;
• arvuti valdamine igapäevasel tasemel (Excel jne);
• valmisolek praktiliseks ja intensiivseks meeskonnatööks;
• arendada edasi tehnilisi oskusi andmete kogumise, töötlemise ja haldamisega seotud ülesannetes;
• teha karjääripööre andmepõhisemasse rolli.

Õppetöö on praktilise suunitlusega ning hõlmab:

• moodulipõhist õpet;
• praktilisi ülesandeid;
• projektipõhist lõputööd;
• mentorlust ja juhendamist.

Koolituse tulemusena on osalejal terviklik arusaam andmevoogudest, andmeplatvormidest ja andmesüsteemide toimimisest ning oskus neid teadmisi reaalses töökeskkonnas rakendada.

• Andmeinseneeria alused
• Andmemudelid
• Andmete integreerimine
• Andmetorude orkestreerimine
• Suurandmed ja pilvelahendused
• Andmekvaliteet ja andmehaldus
• Andmeturve ja privaatsus
• Reaalajas andmetöötlus
• Ärianalüütika ja andmete serveerimine
• Projektitöö
• Projekti esitlused ja kaitsmine

• osalema vähemalt 75% kontakttundidest,
• täitma kõik koolitusprogrammis ette nähtud ülesanded ja praktilised tööd,
• panustama meeskonnatöösse ning osalema lõpuprojekti koostamises ja esitluses.

• Kristo Raun, andmetehnika lektor
• Priit Adler, bioinformaatika teadur
• Ardi Tampuu, tehisintellekti lektor
• Marek Oja, terviseinformaatika teadur
• Hina Anwar, tarkvaratehnika lektor
• Hedi Peterson, bioinformaatika professor
• Jaak Vilo, arvutiteaduse instituudi juht, bioinformaatika professor
• Sulev Reisberg, terviseinformaatika teadur
• Maarja Pajusalu, terviseinformaatika nooremteadur

Koolituse läbinu:

• oskab kavandada ja viia ellu andmete töövoogude lahendusi, valides sobiva ETL või ELT lähenemise vastavalt ülesandele.
• suudab integreerida ja ühtlustada andmeid mitmest allikast (API-d, andmebaasid, failid) ning lahendada tüüpilisi andmete hõivega seotud probleeme.
• oskab koostada ja hinnata analüütikaks sobivaid andmemudeleid ning põhjendada peamisi modelleerimisvalikuid.
• suudab automatiseerida ja hallata andmetöötluse töövooge, lisades logimise, jälgimise ja lihtsa veakäsitluse.
• oskab valida ja rakendada sobivaid tehnoloogiaid ja andmeformaate ning teha põhjendatud otsuseid jõudluse ja kulude vaates.
• suudab rakendada andmekvaliteedi kontrollreegleid ja teste ning tõlgendada tulemusi parenduste kavandamiseks.
• oskab arvestada ja rakendada andmeturbe ja privaatsuse põhimõtteid (nt ligipääsud, rollid, tundlike andmete käsitlus) praktikas.
• mõistab ja suudab rakendada reaalaja või sündmuspõhise töötluse põhimõtteid lihtsama näite kaudu.
• oskab dokumenteerida ja selgitada tehtud tehnilisi valikuid ning seostada need kasutusjuhtumi ja väärtusega.