Sinu andmed on sinu vara

Küpsisteseaded

Küpsised, mis on vajalikud veebilehe korrektseks toimimiseks, on alati lubatud. Teisi küpsiseid saab seadistada.

Vali IT! programm Intensiivne ümberõpe Karjääriõpe Uus 2026. aasta programm

AI-ajastu Andmeanalüütik

Seitsme nädalaga
saab sinust

AI-andmeanalüütik AI-ärianalüütik AI-andmenõunik AI-projektijuht AI-analüütik AI-andmeanalüütik

Seitsmenädalane intensiivõpe toimub kohapeal ja kestab kaheksa tundi päevas. Esimese kuue nädalaga omandad praktilised andmeanalüütiku oskused: õpid kasutama SQL-i, Power BI-d ja Pythonit ning saad tugeva aluse andmehalduses.

Seitsmes nädal on see, mis eristab sind tavalisest andmeanalüütikust: 40 tundi tehisaru andmeanalüütiku töös. AI-agendid, viibad, MCP-serverid ja turvaline töö tundlike andmetega. Nii ei õpi sa ainult analüüsi tegema, vaid ka seda, kuidas tehisaru enda eest tööle panna.

7 nädalatkohapeal, Tallinnas

8 tundi päevasloeng ja praktika

31.08.2026õppe algus

+ 40 ak tunditehisaru moodul

Broneeri oma koht → Lae alla õppekava

Kohti on piiratud arv ja korraga õpib vaid üks rühm. Tasuda saab mitmes osas.

Registreeru

Tööturg 2026

Analüütiku amet on jätkuvalt hinnas.
Aga selle sisu muutub ajas.

Veel paar aastat tagasi olid SQL-i ja Power BI oskused tööturul tugevaks eeliseks. Täna tahetakse töövestlusel üha sagedamini teada ka seda, kuidas oskad tehisaru oma igapäevatöös rakendada. Seda muutust kinnitavad OSKA, Eurostati ja Statistikaameti andmed.

Analüütiku amet on jätkuvalt hinnas.
Aga selle sisu muutub ajas. Eesti ettevõtetest kasutab vähemalt üht tehisaru lahendust. Aasta varem oli see 14%. Statistikaamet · Eurostat, 2025

0% tehisaru kasutavatest ettevõtetest nimetab peamise takistusena just oskuste ja selgete juhiste puudust. Gartner, 2025 · viidatud OSKA-s

0 inimest võib 2027. aastaks töötada Eesti IKT-sektoris. 2025. aastal oli neid umbes 34 000. OSKA prognoos, 2025

0% võiks generatiivne tehisaru kümne aasta jooksul Eesti SKT-le juurde anda, kui see laialdaselt kasutusele võetakse. Implement Consulting Group, 2024

Kahaneb

Rutiinne aruandlus

OSKA järgi väheneb vajadus rutiinseid ülesandeid täitvate ametikohtade järele ning automatiseerimine puudutab üha rohkem administratiivseid ja standardiseeritud tööülesandeid. Andmete kokkukorjamine, käsitsi puhastamine ja kuuaruande kokkukleepimine on täpselt sellised tööd.

Kasvab

Kõrgema lisandväärtusega oskused

Samas uuringus märgitakse, et kõige kiiremini kasvab nõudlus tehisaru, andmeanalüüsi ja küberturbe spetsialistide järele. Rahvusvahelistes prognoosides on aastate 2025–2030 kiiremini kasvavate ametite hulgas suurandmete spetsialistid ning tehisaru ja masinõppe eksperdid.

Tehisaru kasutus Eesti ettevõtetes

Osakaal ettevõtetest, kes kasutavad vähemalt üht tehisaru lahendust

5%2023

14%2024

22%2025

Allikas: Eurostat ja Statistikaamet, OSKA rakendusuuring „Tehisintellekti mõju tööjõu oskuste vajadusele ettevõtluses“ (2025)

Sama uuring näitab, et suurim takistus ei ole enam tehnoloogia kättesaadavus, vaid inimeste oskus seda kasutada. Seetõttu ei käsitle me tehisaru programmis põgusalt paari slaidiga – sellele on pühendatud terve nädal praktilist õpet ja harjutamist.

Õpiteekond

Kuus nädalat tugevaid andmeoskusi. Seitsmes nädal toob mängu tehisaru oskused.

Esimese kuue nädalaga saad tugeva põhja kogu andmeanalüüsi tööprotsessis, alates äriküsimuse sõnastamisest ja andmekvaliteedi hindamisest kuni SQL-i, Power BI ja Pythoni praktilise kasutamiseni. Seitsmendal nädalal õpid tehisaru abil töötama kiiremini, lahendama keerukamaid analüüsiülesandeid ja jõudma kindlamate tulemusteni.

Nädal 1 / 7

NÄDAL 01

Äriküsimus

Õpid mõtlema nagu analüütik: milliseid äriprobleeme andmed lahendavad, kuidas seada mõõdikuid ning kuidas jutustada andmelugu, millest ka juht aru saab.

Andmete väärtusMõõdikud (KPI)AndmeluguValdkonna rollid

NÄDAL 02

Andmed korda

Halvad andmed viivad valede otsusteni. Õpid tundma andmete elutsüklit, kvaliteedinõudeid, turvalisust ja andmehaldust ning erinevaid analüüsiliike.

AndmekvaliteetTurvalisusAndmebaas ja -laduAnalüüsiliigid

NÄDAL 03

SQL

Programmi mahukaim moodul, koguni 40 tundi. Õpid andmebaasiga ühenduma ja sealt ise vastuseid leidma: filtreerima, rühmitama, tabeleid ühendama ja kvaliteeti kontrollima.

PäringudFiltreerimineRühmitamineTabelite ühendamine

NÄDAL 04

Power BI

Õpid muutma kuivi numbreid selgeteks aruanneteks, mida juhtkond ka tegelikult loeb: koostad andmemudeli, lood mõõdikud ning avaldad interaktiivsed aruanded.

AndmemudelMõõdikudGraafikudAruanded

NÄDAL 05

Python ja automatiseerimine

Õpid korduvaid töid automatiseerima ja suuremate andmehulkadega ümber käima. Tutvud teekidega pandas, numpy ja seaborn ning koostad esimesed prognoosmudelid.

pandas ja numpyVisualiseeriminePrognoosmudelidSkriptid

NÄDAL 06

Lõpuprojekt ja karjäär

Viid läbi päris analüüsiprojekti algusest lõpuni ja kaitsed seda oma ala spetsialistidele. Karjäärimoodulis valmivad CV ja LinkedIni profiil ning kaardistad tööandjad.

Päris projektKaitsmineCV ja LinkedInTööintervjuud

+AI nädal

Tehisaru andmeanalüütiku töös

Terve nädal ehk 40 akadeemilist tundi on pühendatud generatiivse tehisaru praktilisele kasutamisele. Paned AI-agendid töötama päris andmetega, ühendad need MCP abil andmebaasidega ning õpid koostama viipasid, mis annavad päriselt kasulikke tulemusi. Sama oluline on oskus märgata, millal tehisaru vastus võib olla ebatäpne ja seda ei tohiks kontrollimata usaldada.

Claude Code Cowork Jupyter Git MCP embeddings

01Kuidas keelemudelid tegelikult töötavad

02Viibad ja AI kui mõttepartner

03AI-agendid koodi kirjutamiseks

04Kontekst, oskused ja alamagendid

05MCP-serverid ja ligipääs andmetele

06Turvalisus ja tundlikud andmed

07Tekstivektorid ja semantiline otsing

08Andmete kirjeldamine AI jaoks

Pühi sõrmega külgedele

Seitsmes nädal

Tehisaru andmeanalüütiku töös.

See on praktiline tehisaru nädal, kus paned AI-agendid päris andmetega tööle, ühendad need andmebaasidega ning õpid saadud tulemusi teadlikult hindama ja kontrollima. Nii oskad tehisaru kasutada viisil, mis muudab andmeanalüüsi kiiremaks, tõhusamaks ja usaldusväärsemaks.

40 akadeemilist tundi 5 koolituspäeva 8 teemat Praktilised harjutused igal päeval

Teema 01 · 7. nädal

Kuidas generatiivne tehisaru töötab

Probleem

Analüütikud kasutavad tehisaru sageli musta kastina ja annavad talle ülesandeid kujul, mida mudelil ongi raske lahendada. Parem arusaam tööriista ehitusest teeb kasutuse tõhusamaks, turvalisemaks ja odavamaks.

Mida õpid

Suurte keelemudelite tööpõhimõtte: tokenid, treeningandmed ja teadmiste piirkuupäev, kontekstiaken ja selle piirangud, temperatuur ja juhuslikkus. Võrdled mudeleid suuruse, kiiruse ja hinna järgi ning õpid ära tundma, millal piisab väiksemast mudelist.

Nädala lõpuks oskad

Õppekava kaheksa õpiväljundit, mille kohta saad lõputunnistusele kirje

selgitada, kuidas keelemudelid töötavad, ja valida ülesandele sobiva tööriista

kasutada AI-agente koodi kirjutamiseks, parandamiseks ja andmetöötluse automatiseerimiseks

anda AI-le konteksti ning luua korduvkasutatavaid oskusi ja alamagente

mõista MCP-serverite rolli AI ühendamisel teiste rakendustega

kasutada tekstivektoreid semantiliseks otsinguks ja tekstide rühmitamiseks

koostada tõhusaid viipasid ja konsulteerida AI-ga andmete tõlgendamisel

kirjeldada ja dokumenteerida andmeid nii, et AI suudab neid iseseisvalt analüüsida

käituda tundlike andmetega õigesti ning hinnata AI-töövoogude turvariske

Intensiivne kohapealne õpe

Sa õpid kohapeal, BCS Koolituskeskuses aadressil Aia 7.

Kogu seitsmenädalane programm põhineb praktilisel õppel. Esimese kuue nädala jooksul lahendad päris andmeanalüüsi ülesandeid ning õpid kasutama SQL-i, Power BI-d, Pythonit ja andmehalduse töövõtteid. Seitsmendal nädalal rakendad samade ülesannete lahendamisel ka tehisaru. Kohapealne õpe, juhendaja tugi ja ühine tempo aitavad küsimustele kiiresti vastused leida ning hoida fookust programmi lõpuni.

Tallinna kesklinnAia 7 asub kesklinnas, bussi- ja trammipeatusest mõne minuti kaugusel.

Arvutiklass ja AI-tööriistadTöökohad ja litsentsid on kohapeal olemas. Sina paki kaasa ainult entusiasm.

Loeng ja praktika iga päevPäevad on kaheksatunnised. Teooria muutub kohe klassiruumis reaalseteks oskusteks.

Juhendajad on praktikudSind õpetavad inimesed, kes teevad seda tööd iga päev ise.

Seitse nädalat, üks samm korraga.

Mitte ainult tööriistad

Tööturul otsitakse AI-ajastu analüütikut.
Sellist, kes oskab andmeid mõista ja tehisaru rakendada.

SQL ja Power BI on endiselt andmeanalüütiku töö põhioskused ning programmis õpid neid põhjalikult ja praktiliselt kasutama. Tööturul annab üha suurema eelise oskus siduda tugevad analüüsioskused tehisaru võimalustega, et töötada kiiremini, lahendada keerukamaid ülesandeid ja hinnata tulemuste usaldusväärsust. OSKA hinnangul kasvab nõudlus tehisaru ja andmeanalüüsi oskustega spetsialistide järele. Programmi lõpuks oskad neid teadmisi terviklikult rakendada.

andmeanalüütik AI-analüütik aruandluse spetsialist andmenõunik analüütika projektijuht

Kiire enesetest

Kas see programm sobib sulle?

Vajuta neile väidetele, mis sinu kohta käivad.

Eeldus

Varasemat programmeerimiskogemust ei ole vaja. Alustame nullist ja liigume kiiresti edasi.

Tempo

Õpe toimub tööpäeviti kohapeal, kaheksa tundi päevas. Töö kõrvalt seda läbida ei saa.

Märgi väited, mis sinu kohta käivad.

Broneeri oma koht →

Mida see programm sulle annab?

Terviklikud oskused tööks
AI-ajastu andmeanalüütikuna.

Andmeanalüüs algusest lõpuni

Õpid sõnastama äriküsimusi, hindama andmekvaliteeti, töötlema andmeid ning looma selgeid analüüse SQL-i, Power BI ja Pythonig + lisaks tehisaru oskused sinu tööriistakasti.

7

nädalat kohapeal

8

tundi päevas

Praktiline töö päris andmetega

Lahendad terviklikke analüüsiülesandeid ja õpid kasutama tehisaru seal, kus see muudab töö kiiremaks ja tõhusamaks.

Lõputunnistus

Läbimise järel saad tunnistuse ja tõendatavad oskused, mille lisad CV-sse ja LinkedIni.

Päris lõpuprojekt portfooliosse

Teed läbi tervikliku analüüsi algusest lõpuni ja kaitsed seda valdkonna spetsialistidele.

Maksa mitmes osas

Sa ei pea osalemistasu korraga tasuma.

Lae alla õppekava

Sisaldab AI-nädalat

2976€

Hind sisaldab kogu seitsmenädalast õpet kohapeal: SQL-i, Power BI-d, Pythonit, terve 40-tunnise tehisaru mooduli, päris lõpuprojekti ja lõputunnistust.

✓ Saad tasuda mitmes osas ✓ Õpe algab 31.08.2026 ✓ Kohti on piiratud arv ✓ 7 nädalat, 8 h päevas

Registreeru kohe → Täida allolev vorm ja me võtame sinuga ühendust.

↓ registreerimisvorm ↓

Registreeru

Koolitaja

Virve Räni

Andmevaldkonna ekspert ja koolitaja · BCS Koolituse lektor-konsultant

Kogenud andmevaldkonna ekspert, kes viib BCS Koolituses läbi andmekirjaoskuse ja andmeanalüütika koolitusi. Varem on ta töötanud Proekspertis Product Owneri ja BI-analüütikuna ning analüütilistel ametikohtadel Pipedrive’is ja Bigbankis, see praktiline valdkonnakogemus jõuab otse Vali Andmetarkuse ja IT Craftersi tundidesse.

Virvel on Tartu Ülikooli sotsioloogia magistrikraad cum laude. Ta ühendab tugeva kvantitatiivse uurimistöö tausta praktilise kogemusega SQL-i, agiilsete tööviiside ja ärianalüütika vallas ning aitab spetsialistidel teha paremaid andmepõhiseid otsuseid.

Tartu Ülikool · MA (cum laude) SQL Ärianalüütika Agiilsed tööviisid

Varem: Proekspert · Pipedrive · Bigbank

Vaata LinkedInis →

Kogemuslood

Nemad tegid sammu enne sind.

Vaata, kust nad alustasid ja kuhu jõudsid. Ükski neist ei tulnud IT-taustaga.

Ma olen väga rahul koolitusega. Sain sealt palju uusi teadmisi ja ka lisamaterjale, mida veel ise kodus uurida. Koolitus oli intensiivne, aga andis palju kasulikke teadmisi, mida sai rakendada juba koolitusel oma projekti raames ja kindlasti ka tulevikus.

Kelli

Klienditugi Andmeanalüütik

Koolitus oli väga intensiivne ning hästi läbi mõtestatud. Isiklikult jäin õpituga rahule ning sain kindlasti indu IT-maailmas laiemalt ringi vaadata.

Anne-Mari

Raamatupidaja Aruandluse spetsialist

Koolitus oli väga intensiivne ja tempokas, lühikese ajaga võeti läbi suur hulk materjali. Kohati tundus tempo kiire, aga samas aitas see teemadesse süvitsi minna. Soovitaksin kindlasti edasi, eriti neile, kellel on siiras huvi valdkonna vastu ja valmisolek intensiivseks tööks.

Rain

Projektijuht Andmenõunik