kood Jõhvi / õpetaja Tanel Lindlo

NB! E-kursus

"Sissejuhatus veebiarendusse" tutvustab õppijatele veebisaitide loomise ja stiilimise põhikontseptsioone. Kasutades HTML-i, CSS-i ja JavaScripti, arendavad õppijad oskusi interaktiivsete ja mobiilisõbralike veebilehtede loomiseks. Kursus keskendub praktilistele veebiarenduse tehnikatele, tagades, et õppijad suudavad veebilehti tõhusalt struktureerida, kujundada ja neile interaktiivsust lisada.

Kursuse läbinud õppija:

• kirjeldada ja kasutada programmi elemente (muutujad, matemaatilised operatsioonid, loogilised avaldised, tingimuslause, sõned, tsüklid, nimistud, sõnastikud, moodulid, objektorienteerimise alused) Javascriptis;

• luua ja struktureerida veebilehti HTML-i abil;

• kujundada ja stiilida veebilehti CSS-i abil;

• lisada veebilehtedele interaktiivsust JavaScripti abil;

• lugeda ja analüüsida veebilehtede lähtekoodi ning optimeerida selle jõudlust;

• ·testida ja siluda veebilehti, et tagada nende korrektne toimimine;

• rakendada reageeriva disaini põhimõtteid erinevate seadmete jaoks;

• luua lihtsaid veebirakendusi, kombineerides HTML-i, CSS-i ja JavaScripti.

Õppesisu:

• sissejuhatus ja interneti põhitõed;

• sissejuhatus HTML-i;

• sissejuhatus CSS-i;

• sissejuhatus JavaScript-i;

• sissejuhatus DOM-i (Dokumendiobjektmudel).

Tutvu kursuse ainekavaga siin.

Tallinna Tehnikakõrgkool / õpetaja Konstantin Tsõgankov

Kursuse tunnid toimuvad II trimestril kolmapäeviti kell 13.40-16.10 Tallinna Tehnikakõrgkoolis (Pärnu mnt 62, Tallinn).

kood Jõhvi / õpetaja Tanel Lindlo

NB! E-kursus

"Sissejuhatus andmeanalüüsi" varustab õppijaid oluliste oskustega andmete kogumiseks, puhastamiseks ja analüüsimiseks, kasutades Pythoni. Läbi pandas ja numpy teekidega töötamise omandavad õppijad põhiteadmised, kuidas manipuleerida andmeid ja rakendada statistilisi meetodeid oluliste järelduste tegemiseks. Lisaks õpetab kursus andmete visualiseerimist ja praktilist probleemide lahendamist läbi reaalselt leitavate andmete.

Kursuse läbinud õppija:

• koguda ja puhastada andmeid, kasutades Pythoni teeke (nt pandas, numpy);

• analüüsida andmeid ja teha järeldusi statistiliste meetodite abil;

• visualiseerida andmeid, kasutades graafikute ja diagrammide loomise vahendeid (nt matplotlib, seaborn);

• rakendada andmeanalüüsi tulemusi praktilistes probleemides ja otsustusprotsessides;

• luua skripte ja programme, mis automatiseerivad andmete kogumist ja analüüsimist;

• testida ja siluda andmeanalüüsi koodi, et tagada selle korrektne toimimine;

• lugeda ja analüüsida andmeanalüüsi koodi ja tulemusi.

Õppesisu:

• sissejuhatus ja pandas-i põhitõed;

• andmete visualiseerimine plotnin abil;

• andmete hankimine ja puhastamine;

• andmete manipuleerimine Pandas abil;

• statistilised meetodid;

• ·quarto kasutamine raportite koostamiseks;

• ·automatiseerimine ja minimaalne koodi testimine.

Tutvu kursuse ainekavaga siin.