Andme- ja tekstitöötlus - S. Künnapas
Computer Science

Õppejõu Siiri Künnapas poolt loetava aine RKE094 Andme- ja tekstitöötlus materjalid kaugõppele sügisel 2016.

Andme- ja tekstitöötlus (RKE094) - A. Uukkivi
Computer Science

Mõjuvate esitluste loomise põhimõtted ja esitluste koostamine. Dokumentide vormistamine ja viitamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Tabelarvutus: andmete analüüsi ja esitamise põhimõtted ja töövõtted.

 

Andme- ja tekstitöötlus (RKE094) KÕ - A. Uukkivi
Computer Science

Esitluste koostamise põhimõtted. Esitlustarkvara. Tekstitöötlus ja viitamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Tabelarvutus. Statistilise andmeanalüüsi põhimõisted ja meetodid.

Andme- ja tekstitöötlus (RKE094) PÕ - A. Botina-Pertman
Computer Science

Esitluste koostamise põhimõtted. Esitlustarkvara. Tekstitöötlus ja viitamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Tabelarvutus. Statistilise andmeanalüüsi põhimõisted ja meetodid.

Andme- ja tekstitöötlus (RKE094) S - L. Tünts
Computer Science

Tabeltöötluse põhimõtted ja efektiivsed töövõtted. Valemite ja funktsioonide sisestamine. Adresseerimine: suhtelised, absoluut- ja sega-aadressid, nimed. Tabelite ja andmete vormindamine. Sorteerimine ja filtreerimine. Prognoosimine. Diagrammide loomine, muutmine ja vormindamine. Liigend- ja sagedustabelid.

Viitamine ja kirjalike tööde vormistamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Laadide vormistamine. Leheküljeseaded. Objektide lisamine, muutmine ja automaatne nummerdamine. Zotero viitehaldustarkvara.

Mõjuvate esitluste loomise põhimõtted. Esitluste loomise efektiivsed töövõtted.

Andme- ja tekstitöötlus (RKE094) SÕ - A. Botina-Pertman
Computer Science

Esitluste koostamise põhimõtted. Esitlustarkvara. Tekstitöötlus ja viitamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Tabelarvutus. Statistilise andmeanalüüsi põhimõisted ja meetodid.

Andme- ja tekstitöötlus KTJ2024 (kaugõpe) - M. Rebane
Computer Science

Tabeltöötluse põhimõtted ja efektiivsed töövõtted. Valemite ja funktsioonide sisestamine. Adresseerimine: suhtelised, absoluut- ja sega-aadressid, nimed. Andmete vormindamine. Sorteerimine, filtreerimine, prognoosimine. Diagrammide loomine, redigeerimine ja vormindamine. Rist- ja sagedustabelid.

Viitamine ja tekstitöötlus vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Dokumendi läbivaatus. Objektide lisamine ja muutmine.

Esitluste loomise põhimõtted. Efektiivne esitluste loomine.

Andmeanalüüs - O. Dunajeva
Computer Science

Kursus annab ülevaate andmetöötluse põhiprintsiipidest, andmeanalüüsi ja masinõppe levinumatest meetoditest, õpetab vastava tarkvara kasutamist andmete hankimiseks ning lihtsamate andmetöötluse, andmeanalüüsi ja andmete visualiseerimise ülesannete lahendamiseks. 

Andmete visualiseerimine (RKE141)
Computer Science

Kursuses käsitletakse andmeanalüüsi, -töötluse ja visualiseerimise põhimõtteid, aruannete ja juhtimislaudade loomise aluseid, andmete laadimist ja korrastamist Power Query tööriista abil ning andmete visualiseerimist ja analüüsimist Power BI Desktop programmi abil.

Andmetöötlus ja statistika (RKE122) PÕ - V. Retšnoi
Computer Science

Tekstitöötlus ja viitamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Tabelarvutus. Statistilise andmeanalüüsi põhimõisted ja meetodid.

Andmetöötlus ja statistika (RKE122) SÕ - V. Retšnoi
Computer Science

Tekstitöötlus ja viitamine vastavalt TTK kirjalike tööde vormistamise juhendile. Tabelarvutus. Statistilise andmeanalüüsi põhimõisted ja meetodid.

Loova tehisintellekti tööriistade kasutamine õppetöös (RKE146) - K. Tuisk, A. Uukkivi
Computer Science

Käesoleva kursuse raames õpetatakse mõistma tehisintellekti tööriistade võimekusi ning neid õppetöös paremini kasutama. 
Käsitleme loova tehisintellekti (generative AI) tehnoloogiate teoreetilisi ja kui ka praktilisi aspekte, keskendudes peamiselt sellele, et kuidas need saaksid õppimisprotsessi toetada ja uute teadmiste omandamisel abiks olla.

Alustame loova AI kujunemisest ja ajaloost; põhimõistetest kui ka mudelite üldisest tutvustamisest. Edasi liikudes käsitleme kursusel loovaid tehisintellekti tehnoloogiaid, sh keele-, pildi-, filmi- ja kõnemudeleid ning nende praktilisi rakendusi. Õpime kasutama erinevaid tööriistu, mis aitavad mõista nende tehnoloogiate potentsiaali igapäevastes õppimisprotsessides. Näiteks Dall-E ja Midjourney tööriistad, mis võimaldavad visuaalse sisu loomist, või ChatGPT ja teised tekstipõhised AI tekstitööriistad.
Õpime ka erinevaid promptimistehnikaid ning nende kasutusviise õppetöös. 

Lisaks vaatleme kursuse käigus ka teemasid nagu AI eetika; õigusruum ja andmekaitse. Arutleme AI tehnoloogiate potentsiaalsete ohtude ja piirangute üle, sh küberturvalisuse riskid ja süvavõltsingute probleemid. Lõpuks kaalume AI tulevikuperspektiive ja reflekteerime õpitud teadmisi, et mõista paremini, kuidas tehisintellekt võib mõjutada meie tuleviku tööd ja elu. 

Veebirakenduste loomise alused (RKE129) sügis 2024 - J. Voronetskaja
Computer Science
Õpetusega taotletakse, et kursuse osaleja loob ning selgitab turvalisuse nõuetele vastavaid asünkroonsete osadega platvormidest sõltumatuid veebirakendusi, kasutades kaasaaegset veebiraamistikku.