Sõidame autoga! Täpsemalt istume isejuhtivas autos ning saates on külas Tambet Matiisen - Tartu ülikooli arvutiteaduse instituudi isejuhtivate sõidukite labori tehnoloogiajuht.

Uurime täpsemalt kuidas autos andmed liiguvad, ning ise liigume samal ajal mööda Tartu linna.

Isejuhtivate sõidukite labori kodulehekülg:

https://adl.cs.ut.ee/

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

Külas on Priit Liivak - Nortali peaarhitekt ja Algorütmi eestvedaja. Priit räägib meile mis sammud on vajalikud, selleks et Algorütmi saade jõuaks kuulajateni ning kuidas neid samme saab (või ei saa) automatiseerida. Huvitav kuulamine kõigile kes soovivad veidi piiluda Algorütmi telgitagusesse, kui ka hea äratundmine andmeinimestele, kes on pidanud looma andmelahendusi väike- ja keskmise suurusega ettevõtetele.

Algorütmi podcast:

https://algorytm.captivate.fm/

00:00 Automatiseerimise algus ja väljakutsed

02:37 Andmete haldamine ja struktuur

05:50 AI ja automatiseerimise võimalused

08:55 Episoodide numbrite ja andmete haldamine

11:33 Audio töötlemine ja kvaliteedi tagamine

14:33 Tööriistade ja lahenduste valik

15:50 Mida automatiseerida?

20:38 Tööriistad pole arendajatele mõeldud

27:47 Mis saab tõeallikaks

32:31 Automatiseerimise võimalused ja piirangud

35:39 Andmete jälgimine ja analüüs

39:16 Eksperimenteerimine ja sisu kohandamine

43:06 Automatiseerimise tööriistad ja nende tõhusus

48:57 Andmete haldamine ja ettevõtte väljakutsed

54:33 Soovitused

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

Saates on külas Kaur Lumiste. Kaur on mitmekülgne andmeekspert ning varasemalt pikalt töötanud andmeteadlasena Salvis. Saates keskendume Fakebankile - sünteetiliste andmete loomise süsteemile, mis aitas Salvil algusaegadel testida ja valideerida toodet ning tarkvara arendust.

Kauri kunagine inglisekeelne blogipostitus Fakebankist:

https://salv.com/blog/how-to-generate-synthetic-customer-data/

00:00 Sissejuhatus ja Kaur Lumiste teekond

03:00 Andmete kogumine ja analüüs

05:59 Doktorantuur ja teadustöö

08:51 Töötamine erasektoris ja andmete rakendamine

12:01 Sünteetilised andmed ja nende kasutamine

15:05 Fakebank ja kliendiprofiilide genereerimine

17:55 Süsteemi arendamine ja andmete haldamine

20:49 Küsimused ja vastused sünteetiliste andmete kohta

26:45 Andmemudeli loomine ja valideerimine

30:38 Klientide ja andmete haldamine

33:30 Tehisandmete genereerimine ja selle teaduslik taust

37:35 Süsteemide testimine ja jälgimine

42:03 Sünteetiliste andmete kasutamine ja tulevikuvõimalused

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

SQL ja andmebaasid - mis on B-puu (B-tree) struktuur, kuidas toimib Bloomi filter ja millal kasutada partitsioneerimist?

Räägime andmete pärimise efektiivsusest.

00:00 SQL ja andmebaasid

06:02 B-puu

09:03 Indekseerimine ja andmebaasi süsteemid

11:59 Partitsioneerimine andmebaasides

14:59 Igapäevaelu ja algoritmid

21:58 Algoritmid ja nende ajalugu

24:58 Bloomi filtrid ja nende toimimine

30:13 Tänapäeva andmebaasid ja nende efektiivsus

34:54 Andmete töötlemise ja optimeerimise väljakutsed

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

Seekord arutame juuksuris käimise kogemusi, tehnoloogia mõju juuksuriteenustele ning teenuste kvaliteeti ja hindu. Räägime ka juuksuriäri kasvust ja trendidest, e-teenustest ning kliendikogemusest.

Saates mainitud juuksuri teenus: http://juuksurexpress.ee/

00:00 Juuksuris käimise kogemused

02:41 Tehnoloogia ja juuksuriäri arengud

05:41 Juuksuriäri kasv ja trendid

08:35 Hinnad ja teenuste kvaliteet

11:25 Tehnoloogilised lahendused ja mugavus

14:18 E-teenuste areng ja kasutus

17:10 Tuleviku suunad ja innovatsioon

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

Lauri ja Kristo räägivad laondusest ja torudest. Tõeliselt, mees mehega.

Ilusat aprilli algust.

Millal toimub Tallinn Data Week?

Millega tegeleb ettevõte Modash?

Kuidas AI agendid teevad vale kirjeldusega git commite?

AI in data engineering https://roundup.getdbt.com/p/how-ai-will-disrupt-data-engineering

Modash https://www.modash.io/data

tldr; Data , coming soon - https://tldr.tech/newsletters

00:00 Sissejuhatus

02:09 E-arved

04:51 Uudiskirjad

07:53 Tallinna Data Week'i korraldamine

10:20 Konverentsi logistika ja detailid

13:23 Eesti ettevõtted ja andmeanalüüs

16:07 Reklaam ja sotsiaalmeedia platvormid

20:25 Tehnoloogia keerukus ja andmeinseneeria

22:18 Tööriistade valik: Databricks vs. kodukootud lahendused

23:46 Andmete töötlemise ja analüüsi kasutusjuhtide erinevused

27:40 AI roll andmeinseneerias

33:49 Juuniorid vs. seeniorid: AI mõju tööturule

35:49 Raamatud ja õppimine

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

Saates on külas Eneli Kindsiko - Eesti inimarengu aruande 2026 peatoimetaja ja Arenguseire Keskuse ekspert. Eneliga räägime:

• kuidas ta avastas suured erinevused PISA andmete ja Eesti registrites olevate andmete vahel;
• E-riigi andmetega seotud väljakutsetest;
• miks Statistikaametil võiks olla rohkem võimu;
• palju aega ja raha kulub sellele, et me peame veebilehtedel küpsistega nõustuma.

Eneli hiljutine artikkel ERR-s:

https://www.err.ee/1609583047/eneli-kindsiko-ja-andres-kutt-kuidas-360-euroga-hariduslohe-avastati

Eneli artikkel Äripäevas:

https://www.aripaev.ee/arvamused/2025/02/11/eneli-kindsiko-haridus-kannatab-andmete-raiskamise-all

00:00 Sissejuhatus ja Inimarengu aruandest

02:59 Arenguseire Keskuse roll

05:56 Andmete kasutamisest ja haridusuuringutest

08:50 PISA uuringud ja Eesti haridussüsteem

12:07 Andmete usaldusväärsus ja statistika probleemid

14:59 Hariduse ebaühtlus

17:59 Andmete ühendamine

21:16 Takistused andmete kasutamisel ja Statistikaamet

22:20 Andmete väärtus ja analüüs

25:10 E-riik ja andmete kasutamine

27:12 Ennetus ja andmete roll

30:14 Küpsiste poliitika ja ajakulu

33:27 Andmekaitse ja usaldus

39:24 Teadlikkus andmete kasutamisest

Saatejuhid Lauri Koobas (seekord puudus :-) ja Kristo Raun.

Janika Aan on LHV andmete juht, varasemalt pikalt juhtinud Telias andmeteaduse valdkonda. Räägime Janikaga andmeanalüütikute juhtimisest. Milliseid juhtimismudeleid kasutatakse? Kuidas see sõltub ettevõtte suurusest?

Arutleme ka andmeanalüütika valdkonna olulisusest ning andmeanalüütikute kompetentsi tõstmisest.

00:00 Andmeanalüütikute juhtimine LHV-s

02:52 Juhtimismudelid andmeanalüütikas

05:53 Ettevõtte suuruse mõju analüütika struktuurile

08:56 Andmestrateegia ja -kultuur ettevõttes

11:52 Analüütikute kompetentsi tõstmine ja harimine

17:56 Tehnilised oskused ja nende tähtsus analüütikas

23:26 Domeeni teadmiste tähtsus värbamisel

26:04 Andmeanalüütiku roll ja arenguvõimalused

30:09 Andmeanalüütika haridus ja taust

33:46 Hübriidmudel andmeanalüütikas

38:53 Tulevikutrendid andmeanalüütikas

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.

Saates on külas Maarja Pajusalu - andmete visualiseerimise ekspert ja Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi doktorant. Räägime Maarjaga 3-minuti loengust, doktorantuurist ja andmete visualiseerimisest. Mis on olulisemad mõtted andmete visualiseerimisel; ja kuidas andmete visualiseerimine võiks olla organisatsiooni turundusmaterjali osa.

Maarja esinemine 3-minuti loengus:

https://youtu.be/5OtET29Zm0E

Storytelling with Data raamat:

https://www.amazon.com/Storytelling-Data-Visualization-Business-Professionals/dp/1119002257

00:00 Sissejuhatus

02:40 Doktorantuuri teekond ja kolmeminuti loengud

05:30 Andmete visualiseerimise tähtsus ja isiklikud kogemused

08:34 Esinemisoskused ja nende arendamine

11:39 Andmete visualiseerimise maailm ja karjäärivalikud

19:11 Andmete analüüs ja visualiseerimine

23:54 Koolituste ja õppematerjalide vajadus

29:54 Lihtsustamine ja ligipääsetavus andmete visualiseerimisel

36:17 Interaktiivsed lahendused ja kasutajakeskne disain

40:55 Disaini ja esitluse roll organisatsioonides

43:29 Andmete visualiseerimise tasakaal ja organisatsiooni vajadused

46:21 Reeglid ja suunised andmete visualiseerimisel

49:30 Värvipalettide ja kontrasti tähtsus

52:21 Konsultatsioonide ja koolituste lähenemine

55:20 Kliendikeskne lähenemine andmeanalüüsis

Saatejuhid Lauri Koobas ja Kristo Raun.