Koulutuspäivätarjonta

Kurssin kuvaus ja hyödyt:

Kokonaisuus antaa osallistujalle valmiudet viedä raakadata siistityksi, mallinnetuksi ja jaettavaksi raportiksi. Datan muokkaus, mallinnus ja DAX opetellaan ilmaisella Power BI Desktopilla, ja painopiste on low-code-työkaluissa: Power Queryn editori, datamalli ja DAXin perusteet. Tekoäly kulkee mukana käytännön apuna, ilmainen tekoälyavustaja auttaa DAX-mittareiden ja Power Query -muunnosten kirjoittamisessa, ja Vaelionin Fabric-ympäristössä demonstroidaan Power BI Copilot, joka tuottaa havaintoja ja mittariehdotuksia luonnollisella kielellä.

Kouluttajat:

Petrus Hyytiä, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Sessio #1 - Perusteet & data sisään

• datan käsitteet 

• Power BI Desktop tutuksi* 

• datan tuonti ja siivous Power Queryllä 

• AI-avusteinen muunnosten kirjoittaminen 

Sessio #2 - Malli & DAX

• datamallin perusteet (tähtimalli kevyesti, relaatiot) 

• DAXin alkeet (SUM, COUNT, CALCULATE) 

• tekoäly DAX-apurina 

Sessio #3 - Visualisointi & julkaisu

• raportin rakentaminen 

• visuaalien valinta, julkaisu ja jakaminen 

• Power BI Copilot -demo Vaelionin Fabric-ympäristössä 

Välitehtävä: Myyntidatan (dataset) tuonti ja siivous, yhden mittarin rakentaminen sekä valmis yhden sivun raportti. Nämä onnistuvat ilmaisella Power BI Desktopilla, AI-avustajaa hyödyntäen.

Trainer:

Jani Järvinen, Intertechno

Language:

English

Training content:

Day 1: 

• Basics of the relational model
• SQL language: basic data manipulation and querying
• The SELECT statement: retrieving data
• Core Objective: Learn the basics of the SQL language, especially for data query.

Day 2: 

• SQL and data definition: creating and modifying objects

• Working with larger amounts of data

• Indexing, primary and foreign keys

• Adding, updating and deleting data.

Core Objective: Go deeper in the SQL language and relational databases.

Kouluttaja:

Jani Järvinen, Intertechno

Kieli:

Suomi

Koulutuksen sisältö:

Python data-analytiikassa (NumPy, Pandas) 1/3 

• Python-ohjelmointikielen perusteet

• Pythonin rooli data-analytiikassa

• Python-ohjelmoinnin perustietotyypit

• Datatiedostojen käsittely: CSV, XML ja JSON 

Keskeinen tavoite: Oppia Python-ohjelmoinnin perusteet erityisesti datan käsittelyn näkökulmasta.

Python data-analytiikassa (NumPy, Pandas) 2/3

• Tiedon hakeminen verkosta (HTTP-yhteydet)

• Keskeiset tietorakenteet: listat, sanakirjat (dictionaries) ja joukot (sets)

• NumPy-kirjasto numeerisen datan käsittelyyn 

Keskeinen tavoite: Syventää ja vahvistaa Python-ohjelmointitaitoja.

Python data-analytiikassa (NumPy, Pandas) 3/3

• NumPy-taulukot (arrays) ja niiden käsittely

• Johdatus Pandas-kirjastoon: Series- ja DataFrame-rakenteet

• Datan tuonti, vienti ja tutkiminen

• Datan valinta, suodatus ja puhdistaminen

• Visualisoinnit Matplotlib-kirjastolla 

Keskeinen tavoite: Oppia käyttämään yleisimpiä Pythonin data-analytiikan kirjastoja.

Kurssin kuvaus ja hyödyt:

Opettelemme rakentamaan modernin pilvidata-arkkitehtuurin ja toimivan datankäsittelyputken Microsoft Fabricissa low-code-työkaluilla. Osallistuja oppii hahmottamaan keskeiset käsitteet: lakehouse, OneLake ja medallion-arkkitehtuuri (bronze-silver-gold) ja rakentamaan päästä päähän -putken Data Factoryn ja Dataflow'iden avulla, ilman koodia. Tekoäly tulee mukaan tuottavuustyökaluna: se auttaa putkien logiikan suunnittelussa, muunnosten ja SQL:n generoinnissa sekä datan dokumentoinnissa, ja Fabricin Copilot näytetään Vaelionin ympäristössä notebookeissa ja datan käsittelyssä.

Kouluttajat:

Petrus Hyytiä, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Sessio #1 - Arkkitehtuuri

• pilvi ja moderni data-arkkitehtuuri

• Fabricin kokonaiskuva

• lakehouse vs. Warehouse

• medallion-ajattelu 

Sessio #2 - Datan haku & lataus

• Data Factory -putket ja Dataflows Gen2 

• liittimet, kopiointi, ajastus 

• AI-avusteinen putkien ja muunnosten suunnittelu 

Sessio #3 - Tallennus & orkestrointi

• datan tallennus ja muokkaus Lakehousessa 

• Delta-taulut käsitteenä 

• orkestrointi ja monitorointi 

• kokonainen bronze→gold-putki 

Välitehtävät: Tehdään Fabric-ympäristössä: rakenna ajastuva putki lähteestä Lakehouseen, tee yksi muunnos silver-tasolle.

Trainer:

Jani Järvinen, Intertechno

Language:

English

Training content:

Day 1: Data lifecycle, quality and governance

• Types of data: structured, semi-structured, unstructured

• Data lifecycle: from collection to deletion

• Data quality: accuracy, consistency, timeliness 

• GDPR principles in everyday data work: minimization, purpose limitation, retention

• Data governance: ownership, access rules, retention

• Security in relational databases and SQL.

Core Objective: Understand how data should be classified, documented, governed and handled responsibly throughout its lifecycle.

Day 2: Security controls, GDPR and incident response

• Data access control: least privilege, roles and permissions

• Authentication, MFA, passwords, secrets, API keys

• Encryption: both at rest and in transit

• Backups, logging and audit trails

• Common data-handling mistakes and how to avoid them

• GDPR in practice: pseudonymization, anonymization, data subject rights

• Breaches and incidents: how to respond.

Core Objective: Recognize common data security and privacy risks, apply basic protective measures, and know how to respond when something goes wrong.

Kurssin kuvaus ja hyödyt:

Tavoitteena on antaa eväät tilastolliseen ajatteluun, datan tutkimiseen ja ensimmäisen ennustemallin rakentamiseen. Lähtökohtana on visuaalinen tulkinta. Matemaattisesta kulmasta keskitymme esimerkiksi keskilukuihin, hajontaan, jakaumiin sekä korrelaation ja kausaliteetin eroon. 

Eksploratiivinen analyysi ja ensimmäinen malli tehdään ilmaisella Python-stacklla (pandas, scikit-learn). Tekoäly on mukana oppimisen tukena ja se auttaa koodin kirjoittamisessa ja selittämisessä, tulosten tulkinnassa ja virheiden etsinnässä, niin että pääsemme nopeammin kiinni tekemiseen ymmärrystä menettämättä.

Kouluttajat:

Petrus Hyytiä, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Sessio #1 - Tilastollinen ajattelu

• tilastolliset peruskäsitteet:

  • keskiluvut

  • hajonta

  • jakaumat

  • korrelaatio vs. kausaliteetti

• visuaalinen tulkinta 

Sessio #2 - EDA Pythonilla

• eksploratiivinen data-analyysi pandalla 

• puuttuvat arvot 

• visualisointi 

• AI koodiapurina ja tulkinnan tukena 

Sessio #3 - Ensimmäinen malli

• ennustamisen idea 

• regressio käsitteenä 

• yksinkertainen regressio scikit-learnilla 

• arvioinnin peruskäsitteet 

Välitehtävät: Tee EDA myynti-aineistolle, tulkitse yksi korrelaatio sanallisesti, rakenna yksinkertainen regressio.

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus antaa kokonaisvaltaisen ymmärryksen datan roolista tekoälyn mahdollistajana ja päätöksenteon perustana. Osallistujat oppivat, miten moderni data-arkkitehtuuri, tietovarastot ja analytiikka muodostavat pohjan tekoälyn hyödyntämiselle, ja mitä tarkoittaa AI‑valmis, laadukas data. Koulutuksessa syvennytään datan mallintamiseen, SQL‑ ja analytiikkaosaamiseen sekä siihen, miten tekoäly muuttaa raportointia ja tiedon hyödyntämistä. Lisäksi käsitellään käytännön datatyötä Pythonin ja Sparkin avulla sekä tekoälyn integrointia datan käsittelyyn, rikastamiseen ja automaattisiin dataprosesseihin. Tavoitteena on, että osallistuja ymmärtää koko dataketjun ja osaa hyödyntää tekoälyä datasta saatavan arvon kasvattamisessa käytännönläheisesti ja tavoitteellisesti. 

Kouluttajat:

Mikko Kontio ja Ari Arokoski

Oppimistavoite:

 Tekoälyn (prediktiivinen ja generatiivinen) toiminnan ymmärtäminen ja perusteet itsenäiseen tekoälypalveluiden rakentamiseen Salesforcessa 

Koulutuksen sisältö:

Osaamistasovaatimus:

• Oma Trailhead-tili perustettuna
• Discover the Power of AI Agents -trailhead-kurssi suoritettuna ennen ensimmäistä luokkapäivää

Kouluttajat:

Jouni Hult, Fluido

Koulutus toteutetaan luokkahuoneessa Sarasen Espoon toimipisteellä (Tekniikantie 12).

Kouluttajat:

Vesa Leppänen, Vaelion

Lisätiedot:

Koulutusta varten tarvitset tietokoneen ja toimivan internet-yhteyden

Kurssin hinta:

1 x laaja lisäpalvelu

Koulutuksen sisältö:

Koulutuksen tuloksena rakennat punaisen langan, joka sitoo strategian, viestin ja käytännön yhteen. Tavoitteena on luoda selkeä runko sille, miten myynnin strategia rakennetaan, miten arvolupaus puetaan sanoiksi asiakkaalle päin, ja miten strategia ja mm. erottuvuus viedään käytäntöön aina konkreettisiin myyntitilanteisiin asti.

Koulutus on käytännönläheinen ja toteutetaan työpajamallilla. Painopiste on teorian ja esimerkkien yhdistämisen omaan tekemiseen ja uuden ymmärryksen soveltaminen. Tekoäly kulkee koulutuksen mukana käytännön apuvälineenä eri vaiheissa, mutta ei ole oma varsinainen teemansa.

Päivä 1: Strategia, arvolupaus ja viesti kuntoon
Ensimmäinen päivä rakentaa perustan. Osallistuja lähtee liikkeelle omasta myyntistrategiasta ja siitä, mihin se pohjautuu, ja jatkaa siihen, miten strategia muutetaan ymmärrettäväksi ja houkuttelevaksi viestiksi asiakkaalle päin.

Oma myyntistrategia ja toimintamalli

Teema auttaa hahmottamaan, mistä toimiva myyntistrategia koostuu. Osallistuja lähtee rakentamaan omaa mallia oman tilanteen ja tavoitteiden pohjalta.

• Strategian peruspalikat: kenelle myyn, mitä lupaan ja miksi juuri minulta ostetaan

• Oman lähtötilanteen ja tavoitteiden kirkastaminen

• Kilpailun ja markkinan ymmärtäminen osana strategiaa

• Tekoäly strategiatyön sparraajana ja taustatiedon kokoajana

• Strategiasta konkreettiseksi toimintamalliksi

Kaupallinen ja myynnillinen viestintä

Miten oma strategia muutetaan ymmärrettäväksi ja houkuttelevaksi viestiksi. Käydään läpi, miten viesti rakennetaan niin, että se erottuu ja puhuttelee oikeaa kohderyhmää.

• Kärkiviestin rakentaminen: selkeä, uskottava ja houkutteleva

• Ero markkinoinnin ja myynnin viestien välillä

• Viestin muokkaaminen eri kanaviin ja tilanteisiin

• Tekoäly viestien luonnostelussa ja personoinnissa

Päivä 2: Kohdentaminen, käytäntö ja verkostot

Toinen päivä vie strategian ja viestin käytäntöön. Osallistujat oppivat keinoja kasvattaa ja hyödyntää omaa verkostoaan sekä tunnistamaan myynnillisesti oikeat kohteet. Tavoitteena on viedä myynnin strategia käytännön tasolle ja kuvata koko prosessi  myyntitilanteeseen asti.

Verkostojen rakentaminen ja lähestyminen

Miten omaa verkostoa kasvatetaan tavoitteellisesti ja miten sitä lähestytään niin, että se tuottaa tulosta?

• Miksi verkosto on osa myyntistrategiaa

• Oman verkoston kartoittaminen ja täydentäminen

• Millainen on hyvä potentiaalinen asiakas juuri minulle

• Verkoston lähestyminen: milloin, miten ja millä viestillä

• Tekoäly verkoston kartoittamisen ja taustatiedon apuna

Myyntiprosessin läpivienti myyntitilanteisiin asti 

Kohteiden tunnistamisesta ja analysoinnista aina lähestymiseen saakka. Miten poistamme myynniltä esteitä?

Tiedon kerääminen kohteesta ennen yhteydenottoa

• Tekoäly asiakkaan taustoittamisessa ja profiloinnissa

• Ensikontaktin rakentaminen ja toteuttaminen

• Mistä tunnistaa etenemisen ja pysähtymisen kohdat

• Itse myyntitilanne: valmistautuminen ja läpivienti

• Jatkotehtävä: Oman prosessin kirkastaminen käytäntöön vietäväksi

Kouluttajat:

Eeva Suojanen ja Henri Raatikainen, Myynninmaailma

Koulutuksen sisältö:

Koulutus tarjoaa kokonaiskuvan hakukoneoptimoinnin (SEO) ja hakukonemarkkinoinnin (SEM) keskeisistä periaatteista osana myynnin ja näkyvyyden kehittämistä. Sisältö kattaa Googlen ekosysteemin tehokkaan hyödyntämisen, mukaan lukien Google Ads Display-, YouTube- ja Demand Gen -ratkaisut uusien asiakkuuksien hankintaan tekoälyavusteisesti. Koulutuksessa perehdytään myös digitaalisen näkyvyyden optimointiin Google Business Profilen, Search Consolen sekä paikallisen markkinoinnin keinojen avulla. Lisäksi koulutus tarkastelee, miten digitaaliset innovaatiot ja tekoäly – kuten automaatio, koneoppiminen ja dataohjautuva markkinointi – mahdollistavat entistä kohdennetumman, tehokkaamman ja skaalautuvan asiakashankinnan sekä liiketoiminnan kehittämisen.

Kouluttajat:

Mikko Kontio, Eeva Suojanen, Henna-Riikka Kokko ja Kaisa-Liisa Vähäsarja

Koulutuksen sisältö:

Koulutus keskittyy tekoälyn hyödyntämiseen modernissa digimarkkinoinnissa ja datavetoisessa sisällöntuotannossa. Osallistujat oppivat, miten hakukoneoptimointia tehdään tekoälyaikaan ja miten sisällöillä voidaan nousta AI-yhteenvetojen lähteiksi. Koulutuksessa perehdytään myös somemarkkinoinnin ja kampanjasuunnittelun toteuttamiseen tekoälyavusteisesti, hyödyntäen automaatiota ja dataa tehokkaassa kohdentamisessa. Generatiivisen tekoälyn käyttöä käsitellään käytännönläheisesti sisällöntuotannossa, mahdollistaen nopeamman ja skaalautuvan sisällön luomisen. Kokonaisuutta tukee Power BI:n hyödyntäminen, jonka avulla markkinoinnin ja liiketoiminnan data visualisoidaan selkeiksi näkymiksi ja päätöksenteon tueksi, yhdistäen luovan tekemisen ja analytiikan digitaalisiksi innovaatioiksi.

Kurssin kuvaus ja hyödyt:

Koulutus antaa osallistujalle selkeän ymmärryksen siitä, mitä tekoälyagentit ovat, millaisia vaihtoehtoja niiden rakentamiseen on, ja miten oma agentti suunnitellaan, rakennetaan ja voidaan viedä käytäntöön.
 
Koulutuksen painopiste on hyvin käytännönläheinen. Koulutuksen aikana työskentely ja suoritettavat tehtävät ovat henkilökohtaisia. Kouluttaja etenee teorian ja jaetulla ruudulla esitettyjen live-demojen kautta, minkä jälkeen osallistuja soveltaa opittua omaan tekemiseensä.
 
Koulutuksen esimerkkityökaluna käytetään Claudea. Periaatteet ja rakentamisen vaiheet esitetään kuitenkin niin, että ne ovat pääasiassa sovellettavissa myös muihin alustoihin ja työkaluihin.

Kouluttajat:

Vesa Leppänen, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Sessio 1: Mitä agentit ovat ja millä niitä rakennetaan

Sessio avaa tekoälyagenttien käsitteen selkeästi ja käytännönläheisesti sekä antaa yleiskuvan siitä, millä eri tavoilla agentteja voi lähteä rakentamaan. Käymme läpi chatbotin, automaation ja agentin erot. Nostamme esiin oikeuksiin ja tietoturvaan liittyviä asioita yleisellä tasolla.

• Agentin peruskomponentit: tavoite, työkalut, päätöksenteko, muisti

• Esimerkkejä ja demoja eri toimialoilta ja rooleista

• Vaihtoehtojen kartta: valmiit alusta-agentit, no-code-alustat, keskustelupohjaiset assistentit, koodilla rakennetut agentit

• MCP ja integraatiot lyhyesti avattuna

• Henkilökohtainen tehtävä: oman käyttötapauksen tunnistaminen
  
  

Sessio 2: Agenttien rakentamisen periaatteet

Sessiossa käydään läpi ne suunnitteluperiaatteet, jotka pätevät riippumatta siitä, millä alustalla tai työkalulla agentti lopulta rakennetaan.

• Tavoitteen ja mandaatin rajaus

• Ohjeistaminen ja agentin "persoona"

• Työkalujen valinta ja rajaaminen, muisti ja konteksti

• Human-in-the-loop: milloin agentti tarvitsee valvontaa

• Tyypilliset sudenkuopat ja riskit

• Henkilökohtainen tehtävä: oman agentin suunnitelma, eli tavoite, työkalut, rajat ja riski
  
  

Sessio 3: Agentin rakentaminen käytännössä I

Ensimmäinen kolmesta rakentamiseen keskittyvästä sessiosta. Teorian lisäksi kouluttaja näyttää prosessin jaetulta ruudulta, minkä jälkeen osallistuja rakentaa oman agenttinsa ensimmäisen version.

• Syventävää teoriaa agenttien rakentamisesta

• Live-demo: agentin rakentaminen vaihe vaiheelta, esimerkkinä Claude

• Oman agentin ensimmäinen toimiva versio

• Ensimmäinen testikierros

Sessio 4: Agentin rakentaminen käytännössä II

Rakentamista syvennetään ja edellisen session agenttia iteroidaan. Kouluttaja näyttää monimutkaisempia rakenteita ja käy läpi tyypillisiä virheitä ja sudenkuoppia sekä niihin ratkaisuja.

• Syventävät rakenteet, integraatiot ja virheenkäsittely

• Tyypilliset sudenkuopat ja niiden ratkaisut käytännön esimerkein

• Oman agentin iterointi ja syventäminen 

Sessio 5: Agentin viimeistely, dokumentointi ja käyttöönotto

Viimeinen sessio vie oman agentin valmiiksi ja siirtää katseen käyttöönottoon: miten agentti dokumentoidaan ja viedään eteenpäin organisaatiossa tai omassa arjessa.

• Agentin viimeistely

• Dokumentointimalli agentin kuvaamiseen eteenpäin vietäväksi

• Käyttöönotto ja skaalaus: agentin aiheuttamat muutokset tehtävänkuviin ja mittaaminen

• Koulutuksen yhteenveto ja yhteinen sparraus

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus tarjoaa kattavan ja syvällisen perustan tärkeimpiin nykyaikaisen työn digitaalisiin työkaluihin (M365 ja tekoäly). Koulutus on suunniteltu erityisesti niille, joilla on vähäinen aiempi digitaalinen kokemus. Pääpaino on käytännön työelämälähtöisissä taidoissa, tietoturvassa ja soveltamisessa, jotta osallistujat saavat vahvat valmiudet menestyä perusteellisia digitaalisia taitoja vaativissa tehtävissä. Koulutus toteutetaan yhdistämällä teoria ja yhdessä harjoittelua aihekohtaisesti.  

Kouluttaja:

Marko Ollila, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

1.10.2026 M365-työkalujen perusteet ja Copilotin käyttö  

Käytännönläheinen osuus keskittyy perusasiakirjojen tuottamiseen ja tekoälyn hyödyntämiseen kirjoittamisessa ja mm.dokumenttien muokkaamisessa.  

• Wordin perusnäkymä, tekstin syöttäminen ja perusmuotoilut (fontti, kappaleet)
• Copilotin käyttö Word-tiedostojen muokkauksen apuna
• Miten tekoälyä voi hyödyntää mm. ideoiden luomisessa
• Tekstin rakenteellinen suunnittelu tekoälyn avulla
• Tiivistelmien tekeminen tekoälyä hyödyntäen
• Esimerkiksi CV-pohjan rakentaminen ja muokkaaminen (harjoitus)
  
  

6.10.2026  PowerPoint ja visuaalinen materiaali 

Opitaan luomaan selkeitä ja visuaalisesti miellyttäviä esityksiä. 

• Esityksen suunnittelu ja rakenteen luominen (tarinan kulku)
• Dian lisääminen, asettelut ja mallipohjien käyttö
• Tekstin, kuvien ja videoiden lisääminen dioille
• Copilotin hyödyntäminen esityksen luonnostelussa ja kuvien valinnassa

8.10.2026 Excel ja tekoälyn perusteet  

Excel: Peruslaskenta ja tietojen analysointi (syventävä). Laajennetaan ymmärrystä taulukkolaskennasta tehokkaampaan tiedon käsittelyyn. 

• Tietojen lajittelu, suodatus ja ehtolausekkeet
• Peruskaavat ja funktiot (SUMMA, KESKIARVO, JOS/IF)
• Yksinkertaisten kaavioiden luominen ja muokkaaminen
• Lyhyt esittely Copilot-ominaisuuksista Excelissä (esim. kysymykset datasta)
  
  

Tekoälyn perusteet ja työkalut käytössä (syventävä). Syvennytään tekoälyn toimintaperiaatteisiin ja opetellaan tehokasta käyttöä.

• Tekoälyn rooli arjessa: Aikaa säästävä apuväline
• Tekoälyn eettiset ja tietosuojakysymykset työkäytössä (mitä voi antaa tekoälylle)
• Kehotetekniikka (Prompt Engineering): Miten saan tekoälyltä parhaan, tarkan vastauksen
• Käytännön harjoituksia yleisimmillä työkaluilla (esim. ChatGPT, Gemini, Copilot) tiedonhaussa ja tiivistämisessä

Käytännön harjoitus: Excel ja tekoäly. Harjoitellaan tietojen käsittelyä ja tekoälyavusteista ongelmanratkaisua.

•  Harjoitus, jossa käsitellään Excel-dataa ja hyödynnetään tekoälyä tietojen analysointiin/selitykseen.  

13.10.2026 Tekoälyn soveltaminen ja syventävä harjoittelu  

Tekoälyn soveltaminen M365-työkaluihin. Keskitytään siihen, miten tekoäly tehostaa arjen toimintoja eri ohjelmissa.

• Tekoälyn käyttö sähköpostien luonnosteluun ja tiivistämiseen (Outlook)
• Tekoäly ideointiin ja ongelmanratkaisuun (esim. palaverin agendan luominen, prosessin optimointi)
• Tekoälyn hyödyntäminen suomen kielen oikolukemiseen ja selkeyttämiseen

Laaja käytännön harjoitus: Digitaalinen projekti. Soveltava harjoitus, jossa osallistujat käyttävät kaikkia oppimiaan työkaluja simuloituun työtilanteeseen.

• Harjoitus, jossa luodaan Word-ohjedokumentti, budjetoidaan Excelissä, ja jaetaan molemmat tiedostot tiimin kanssa Teamsissa, käyttäen apuna tekoälyä mm. tekstin luomisessa.
• Sparraus ja tuki harjoituksen aikana.

Yhteenveto ja jatkopolut. Kertaus tärkeimmistä opeista ja vinkit taitojen ylläpitoon.

• Yhteenveto koulutuksen keskeisistä teemoista
• Vinkit digitaalisten taitojen jatkuvaan kehittämiseen
• Kysymys-vastaus-sessio ja palaute

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus antaa osallistujille selkeän ymmärryksen tekoälyn toimintaperiaatteista, eettisistä rajoista ja vastuullisesta käytöstä. He oppivat kirjoittamaan tehokkaita kehotteita, hyödyntämään AI-työkaluja kuten Copilotia ja ChatGPT:tä sekä tunnistamaan tekoälyn juridiset ja tietoturvaan liittyvät riskit. Koulutus tarjoaa konkreettisia tapoja soveltaa tekoälyä asiantuntijatyössä ja rakentaa henkilökohtainen kehityspolku AI:n hyödyntämiseen.

Kouluttaja:

Lasse Riitesuo, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

20.10.2026 Tekoälyn perusteet ja vastuullinen käyttö

Tavoite: ymmärtää tekoälyn peruskäsitteet, rajat ja eettiset lähtökohdat.

• Mitä tekoäly on ja mitä se ei ole – historia, hype, tilastomalli ja token-ajattelu
• Kielimallit ja generatiivinen AI pähkinänkuoressa
• Kriittinen ajattelu: lähdekritiikki, eettinen ja vastuullinen tekoälyn käyttö
• Harjoitus: 'AI:n sokea piste' – tunnista tekoälyn vinoumat, virheet ja hallusinaatiot
• EU:n AI Act – tekoälyn riskiluokitus ja yritysten vastuut
• Tekoälyn tietoturva, eettisyys ja hyvät käytänteet: mm. lisenssit, yksityisyys jne.

22.10.2026 Kehotteiden hallinta ja iteratiivinen työmalli 

Tavoite: oppia ohjaamaan tekoälyä tehokkaasti ja kehittämään omaa ajattelua sen rinnalla. Käytetään tekoälysovelluksia ChatGPT:stä Geminiin.

• Kehotteiden rakenne ja kehotetyypit (nolla-, rajattu-, meta-)
• Iteratiivinen ja roolittava työmalli – AI työparina: missä kaikessa voin tekoälyä hyödyntää?
• Harjoitukset: ideointi, kielenhuolto ja tekstien muokkaus tekoälytyökaluilla
• Agenttien luomisen perusteet (Gemini)

27.10.2026 Tekoäly asiantuntijatyössä ja tiedonlouhinnassa 

• Tekoälyn hyödyntäminen asiantuntijatehtävissä: dokumentointi, tiivistäminen, laajojen tietomäärien käsittely, raportointi jne.
• Moderni tiedon louhinta ja jalostaminen: esimerkiksi työpaikkailmoitusten analysointi ja käsittely.
• Kielimallien hyödyntäminen oppimisessa: miten esimerkiksi ChatGPT auttaa omaksumaan uuden kokonaisuuden
• AI:n hyödyntäminen päätöksenteon apuna

29.10.2026 Potentiaali: Tekoäly työnhaussa ja tulevaisuudentekijänä

Tavoite: yhdistää opittu käytäntöön ja rakentaa henkilökohtainen kehityspolku tekoälyn käyttäjänä. Päivän aikana tehdään yhteisiä harjoitteita ja sparrataan aiemmin opittuja taitoja.

Teemat ovat:

• Generatiivisen AI:n käytön harjoittelu työnhaun avustajana
• Pääteema on työmarkkinan tutkiminen
• Toinen pääteemoista on itsensä potentiaaliselle työnantajalle näkyväksi tekeminen
• Oma AI-kompassi, rajat ja tavoitteet 

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus antaa osallistujille selkeän ymmärryksen siitä, miten AI:ta voidaan hyödyntää päätöksenteossa, strategisessa työssä ja arjen asiantuntijatehtävissä. Tuloksena osallistujien kyky käyttää tekoälyä tehostuu ja tapahtuu turvallisesti sekä liiketoimintaa tukevalla tavalla. Osallistujat saavat esimerkkejä ja oman organisaation tarpeisiin pohjautuvan ideapaperin, joka vauhdittaa tekoälyn strategista hyödyntämistä käytännössä.  

Kouluttaja:

Vesa Leppänen, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Päivä #1  - Tekoälyn hyödyntäminen päätöksenteossa: työkalut, prosessit ja mahdollisuudet (7h)  

Päivässä keskitytään siihen, miten asiantuntijat voivat käyttää tekoälyä työnsä ja päätöksentekonsa tukena. Käydään läpi käytännön esimerkkejä eri ammattilaisten arjesta. Päivä luo yhteisen perustan turvalliselle ja vaikuttavalle AI-osaamiselle.  

• Missä AI auttaa ja missä asiantuntijan on oltava kriittinen
• Reaaliaikainen maailman seuranta ja hiljaiset signaalit 
• Tehokkaampi tiedon käsittely: mitä AI tekee puolestasi, mitä ei 
• Päätöksenteon laadun parantaminen datan ja analyysin avulla
• Selitettävyys AI-avusteisissa päätöksissä 
• Käytännön esimerkkejä eri aloilta  

Päivä #2 - Vaativat tekoälyratkaisut liiketoiminnan vauhdittajana (7h)  

Toisen päivän tavoitteena on syventää ymmärrystä tekoälyn roolista liiketoiminnan vauhdittajana. Koulutuksen tuloksena osallistujat ymmärtävät AI:n strategisen yhteyden liiketoiminnan visioon ja tavoitteisiin. Päivän aikana hahmotetaan ja dokumentoidaan ideoita ideapaperiin AI-strategiasta.  

• Tekoälyn rooli lisäarvon tuottajana
• Prosessit, toimitatavat ja tekoäly
• Esimerkkejä tekoälystä erilaisissa liiketoiminnoissa 
• AI:n riskienhallinta ja sudenkuoppien tunnistaminen 

Kurssin kuvaus ja hyödyt:

GOODIN Academyn kurssi rakentaa tekoäly- ja datalukutaidon alusta alkaen – ei vaadita teknistä taustaa, ei sidota yhteen työkaluun, vaan opitaan ajattelumalli, joka kantaa riippumatta siitä, mikä teknologia on käytössä huomenna. Jokainen tehtävä tehdään omasta osaamisesta käsin, oikeilla aiheilla, joten kurssilta lähtee mukaan konkreettista arvoa – ei pelkkää teoriaa. Kuten eräs osallistuja tiivisti: "Aloitettiin ihan perusteista, eikä oletettu, että kukaan osaa vielä mitään – opetusta oli helppo seurata ja osallistua keskusteluun."

Kohderyhmä ja suositeltu lähtötaso:

Täysin aloittelijasta keskitasoiselle käyttäjälle – lähtökohtana ihminen, ei teknologia. Sinun ei ole tarvinnut koskaan käyttää mitään tekoälytyökalua, riittää, että olet käyttänyt esim. Googlea. Ei vaadittua teknistä osaamista. Kurssi sopii kenelle tahansa, joka haluaa ymmärtää ja hyödyntää tekoälyä omassa arjessaan.

Kouluttajat:

GOODIN Academy

Koulutuksen aikataulu ja laajuus:

Koulutus on yhdistelmä itseopiskelua ja kouluttajavetoista koulutusta. Koulutuksen aikana on tarkoitus tehdä oma harjoitustyö opeteltavia työkaluja käyttäen, joten itsenäiseen työskentelyyn on tärkeää voida sitoutua. Koulutukseen on arvioitu kuluvan yhteensä n. 30 tuntia, joista n. 7h on kouluttajavetoista etäkoulutusta.

12.11. klo 9-10

16.11. klo 9-11.30

23.11. klo 9-11.30

7.12. klo 9-10

Koulutuksen rakenne:

Viikko 1: Kickoff & Onboarding (1 h) Tavoite: Innostus ja työkalujen esittely, tilin avaus
Viikko 2: Työpaja 1 – Työkalut ja käytännön perusteet (2,5 h) Tavoite: Intensiivinen oppiminen, ensimmäiset käytännön kokeilut.

Sisältö:

• Käytännön AI-lukutaito alusta alkaen

• Vastuullinen käyttö ja kielimallien varmentaminen

• Promptaamisen perusteet ja promptaaminen rakenteellisena ajatteluna

• Tekoäly ajattelukumppaniksi - ei oikotieksi

• Harjoitustyörakenteen esittely jonka avulla tekoälyn omaan elämään soveltaminen mahdollistuu.

Viikko 3: Soveltamisvaihe - Harjoitustyö (n. 2 htp) Tavoite: kielimallien opettelu oman työn tai harrastusten kautta.

Sisältö:

• Ohjeistettu harjoitustyö omalla työpöydällä olevasta aiheesta (voi olla harrastukseen, vapaaehtoistyöhön, työnhakuun tms liittyvä asia)

• Bisnescase-ajatus: tuote tai palvelu, jonka haluaisi rakentaa omasta asiantuntemuksesta lähtien

Viikko 4: Työpaja 2 – Vibekoodaus & Valmistuminen (3–5 htp) Tavoite: Harjoitustyöprojektin toteuttaminen vibekoodaamalla.

Sisältö:

• Vibekoodaustyöpaja: rakennetaan viikon 3 ajatus ilmaisilla vibekoodaus (fiiliskoodaus) työkaluilla.

• Opetetaan ihan nollasta, kielimalliymmärrys pohjalla työpaja 1:stä

• Hands-on rakentaminen AI-työkalujen avulla

Lopetus (1 h):

• Lyhyet esittelyt omista projekteista

• Tekoälyn tulevaisuuskatsaus

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus tarjoaa kokonaisvaltaisen ja strategisen näkemyksen tekoälyn hyödyntämisestä organisaation kilpailukyvyn vahvistamisessa. Se auttaa ymmärtämään, milloin tekoäly toimii liiketoimintastrategian ytimenä ja milloin strategisten ydintoimintojen tukena, sekä tunnistamaan etenemiseen liittyvät riskit ja tulevaisuusskenaariot. Koulutuksessa rakennetaan realistinen tekoälytiekartta nykytilan analyysistä konkreettisiin käyttökohteisiin ja resursointiratkaisuihin asti. Lisäksi käsitellään tekoälyn hallintaa ja jalkauttamista osaksi arjen toimintaa, painottaen selkeitä vastuunjakoja, päätöksentekoa ja sisäisten
avainhenkilöiden roolia muutoksen läpiviennissä. Tavoitteena on, että osallistujilla on koulutuksen jälkeen kyky johtaa tekoälyn hyödyntämistä suunnitelmallisesti, turvallisesti ja liiketoimintahyötyjä tuottavalla tavalla. 

Kouluttaja:

Olli Laitinen

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus tarkastelee, miten digitaaliset innovaatiot ja tekoäly muuttavat asiantuntijatyötä ja organisaatioiden toimintatapoja. Osallistujat saavat käytännönläheisen ymmärryksen siitä, miten tekoälyä voidaan hyödyntää arjen työtehtävissä, työn tehostamisessa ja rutiinien automatisoinnissa. Koulutuksessa perehdytään erilaisiin AI-työkaluihin ja niiden soveltamiseen tiedonhakuun, sisällöntuotantoon ja päätöksenteon tukena. Läpi kokonaisuuden korostuu, miten tekoäly ja digitaaliset innovaatiot mahdollistavat tuottavamman, älykkäämmän ja joustavamman työn tekemisen sekä jatkuvan oppimisen työelämässä.

Kouluttaja:

Lasse Riitesuo

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus antaa valmiudet johtaa tekoälyn tuomaa muutosta. Painopiste on uuden toimintamallin rakentamisessa: miten johto, keskijohto, esimiehet ja tiimit toimivat keskenään, kun tekoäly muuttaa työnkuvia. AI-adaptaatiossa ei ole kyse vain työkalujen käyttöönotosta vaan siitä, miten vastuut, päätöksenteko ja arjen työnjako järjestyvät uudelleen. Koulutuksessa pyritään vastaamaan myös siihen, miten tekoälystä louhitaan lisäarvoa sen sijaan että haettaisiin vain säästöjä. Päivän aikana käydään läpi teoriaa ja työskennellään ryhmissä sparraten.

Kouluttaja:

Vesa Leppänen, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Päivä 1: AI-transformaatio avattuna
Avataan muutoksen laajuus, kun tekoälyn käyttöönotto muuttuu laaja-alaiseksi. Lähtökohtana on havainto, jonka moni johtaja on jo tehnyt: osa ihmisistä omaksuu tekoälyn luontevasti, osa selvästi hitaammin ja osa ei ole aloittanut lainkaan. Ero ei useimmiten johdu työkaluista eikä osaamisesta, vaan siitä miten muutosta johdetaan.  

AI-transformaation hallitseminen:

• Teknologianvalinnat

• Muuttuvat työnkuvat

• Vastuut ja päätöksenteko

• Tavoitteen ja todellisuuden ero odotusten luomisessa

• Työkalujen antamisesta ihmisten johtamiseen

• Tilannekuvan rakentaminen: AI:n vaikutus omassa roolissa

Päivä 2: Toimintamalli ja muutoksen johtaminen

Mallissa johto luo suunnan ja luvan, keskijohto kääntää sen arjeksi ja etsii lisäarvon, esimiehet tekevät päivittäisen työn ihmisten kanssa. Miten tämä johdetaan läpinäkyvästi ja avoimeisesti niin, että lisäarvoa tuotetaan säästämisen sijaan. Miten ja mistä löydämme eri tasoilla hyödyt.

• Johdon rooli: strategiakytkentä, oma esimerkki ja luvan antaminen kokeilulle

• Mittarointi: todennettu lisäarvo ja tulokset käyttöasteen tai säästöjen sijaan

• Keskijohdon kehittyvä rooli: strategian kääntäminen arjeksi ja realistinen priorisointi

• Lisäarvon louhinta: mistä hyöty löytyy tässä yksikössä ja miten se osoitetaan

• Esimiehen rooli: kolmen ryhmän tunnistaminen tiimissä ja kunkin tukeminen eri tavalla

Päivä 3: Roadmapin rakentaminen ja vieminen käytäntöön

Kolmas päivä on tekemistä ja päättämistä. Aamupäivällä analysoimme ja konseptoimme yhdessä, mitä työtehtäville tapahtuu tekoälyn myötä. Tavoitteena on kokemus siitä, että uusi osaaminen on omaksuttavissa ja että omaa roolia voi muokata itse. Iltapäivällä kootaan yhteen mitä uusi toimintamalli tarkoittaa arjessa.

• Käytännön AI-työpaja pienryhmissä

• Muokkaa oma roolisi: mitä jää pois, mitä tulee tilalle, mihin oma lisäarvo siirtyy

• Uuden toimintamallin määrittely: mikä muuttuu ja mitkä ovat yhteiset pelisäännöt

• Vastuunjako neljällä tasolla: hallitus, johtoryhmä, esihenkilöt ja tiimit

• Roadmap ja seuranta: askeleet, omistajat ja mittarien määrittely

Trainer

Jani Järvinen, Intertechno

Language:

English

Recommended starting level:

• Experience in development with a compiled language: Java, C#, C++, etc.

• Understanding of Git basics

• Understanding automated software testing, especially unit testing

• Basic understanding of cloud services and software development processed (like Agile or Scrum).

Training content:

DevOps and CI/CD DevOps for general IT and IT administration (1/3):

Core Objective: Learn basics of Git and DevOps principles.

• What is DevOps?
• Version control as key enabler
• Cloud-based Git systems: GitHub, Gitlab, Azure DevOps
• Testing automation and unit tests (examples in C#)
• Core Objective: Learn basics of DevOps principles.

DevOps and CI/CD 2/3:

• Recap: Agile methods like Scrum

• Understanding Continuous Integration

• Understanding Continuous Delivery

• Cloud systems to support DevOps

• Core Objective: Understand how automation is used in DevOps.

DevOps and CI/CD 3/3:

• Docker and container technologies
• Pipelines and automation
• Pipelines as Code
• Monitoring and Feedback in CI/CD.
• Core Objective: Understand Docker and pipeline construction.
  
  
  
  

Trainer

Jani Järvinen, Intertechno

Language:

English

Recommended starting level:

• Basic programming experience with any modern language

• Understanding of basic TCP/IP networking and the HTTP protocol.

Training content:

• Fundamentals of application security

• The CIA triad: confidentiality, integrity, availability

• Common vulnerabilities overview using OWASP Top 10

• Secure coding practices: input validation, output encoding, SQL injection prevention

• Authentication and authorization patterns (OAuth2 and OpenID Connect)

• Dependency and supply chain security (package risks, vulnerability scanning, updates)

• Secure development lifecycle (threat modeling and code reviews)

Core Objective: Understand how to build and maintain secure applications by integrating security practices throughout the software development lifecycle.

Trainer

Jussi Pohjalainen

Language:

English

Overview:

This four-day (2 + 2) training covers the transition from traditional software development to an AI-native development model. The training is divided into two modules:

• Module 1: AI-Assisted Software Development in Practice (2 days): using AI as part of daily development work.
  
  
• Module 2: AI in Applications, as Agents, and in Production (2 days): integrating AI into applications, building agents, and taking applications to production.

The training is hands-on. The agenda is preliminary and may change slightly depending on the needs of the participants.

Training audience

The training is aimed at Software developers who want to inegrate AI into their daily development work.

Prerequisites

• Proficiency in at least one programming language, e.g. Python, Java, JavaScript, etc.

• Familiarity with version control and command-line environments

• No prior experience with AI tools is required.
  

Learning Objectives

By the end of the training, participants will be able to:

• Use AI as a practical daily tool in software development
• Understand the strengths of different AI coding tools and choose the right one for the situation
• Generate, test, and review code with the help of AI
• Understand how AI is integrated into applications using different integration strategies
• Know the principles of agent and MCP architecture and be able to apply them
• Take an AI-assisted prototype toward production in a controlled manner

Required tools and access

Claude

Although the training covers several AI tools (Codex, Claude, Gemini, etc.), the exercises are built around Claude. Participants need access to Claude during the training.

Option A: Company API Keys (Recommended)

The organizing company creates an account at console.anthropic.com, loads it with credits (pay-as-you-go), and creates API keys for participants. Participants configure Claude Code to use the provided API key instead of their own login. Usage is billed token-based from the company’s credit balance, and there are no per-user hourly limits, so work continues uninterrupted as long as credits are available.

Option B: Personal Subscription

Each participant uses their own Claude Pro or Team subscription (Team is recommended due to higher usage limits). Note that Claude Pro has usage limits that reset every few hours, and intensive hands-on work may exhaust the limit mid-session.

Company API keys ensure that exercises proceed without interruption throughout the training days, without the risk of quota-related interruptions.

GitHub

Participants must have a GitHub account, either personal or provided by their organization. The account is used for version control in exercises and CI/CD exercises.

Slack

Some communication during the training takes place via Slack. Participants must have access to the training Slack workspace. Login instructions will be provided before the training begins.

The entire course description here.

Trainer

Jani Järvinen, Intertechno

Language:

English

Recommended starting level:

• Basic experience with chat-based AI systems like OpenAI ChatGPT
• Access to some CLI-based AI tools, such as GitHub Copilot or Claude Code (many are commercial).

Training content:

• AI’s role in modern software development

• Importance of design specifications and code verification

• Agent-based development: GitHub Copilot and Claude Code

• Code editor integration: GitHub Copilot, Cursor

• AI in the software development lifecycle: design, development, testing, production

 Core Objective: Learn how modern AI can be used widely in software development tasks.

Kouluttaja:

Anu Laitila, SisuSec

Anu Laitila on tietoturva-asiantuntija, jolla on laaja-alainen kokemus digitaalisten ympäristöjen suojaamisesta ja projektinhallinnasta. Hän on erikoistunut auttamaan organisaatioita navigoimaan monimutkaisten tietoturvahaasteiden ja muuttuvien uhkakuvien keskellä.

Kieli:

Suomi

Koulutuksen sisältö:

Koulutuksen jälkeen osallistuja ymmärtää kyberturvallisuuden keskeiset käsitteet, yleisimmät uhkat ja hyökkäysmenetelmät sekä osaa tunnistaa sovellusten ja järjestelmien tavallisimpia haavoittuvuuksia. Osallistuja tuntee OWASP-viitekehyksen merkityksen turvallisen ohjelmistokehityksen tukena ja osaa huomioida keskeiset tietoturvariskit omassa työssään.

Koulutuksen kohderyhmä:

Koulutus on tarkoitettu IT-alan asiantuntijoille, jotka haluavat oppia kyberturvan roolista ja tärkeydestä omassa työssään. Koulutukseen voi osallistua ilman aiempaa kokemusta kyberturvasta.

Kouluttaja:

Juho Jauhiainen

Juho Jauhiainen on tietoturvakonsultti, eettinen hakkeri ja palkittu DI-taustainen kyberasiantuntija, jolla on 12 alan sertifikaattia (mm. CISSP, OSCP). Hän on erikoistunut tietomurtotutkintaan, kyberuhkatiedusteluun ja poikkeamien hallintaan julkisella sekä yksityisellä sektorilla.

Kieli:

Suomi

Koulutuksen sisältö:

Koulutuksen kohderyhmä:

Koulutus on tarkoitettu IT-alan asiantuntijoille, jotka haluavat kehittää osaamistaan pentestauksesta - aiempaa pentestauskokemusta ei edellytetä. 

Kouluttaja:

Juho Jauhiainen

Juho Jauhiainen on tietoturvakonsultti, eettinen hakkeri ja palkittu DI-taustainen kyberasiantuntija, jolla on 12 alan sertifikaattia (mm. CISSP, OSCP). Hän on erikoistunut tietomurtotutkintaan, kyberuhkatiedusteluun ja poikkeamien hallintaan julkisella sekä yksityisellä sektorilla.

Kieli:

Suomi

Koulutuksen sisältö:

Koulutuksen kohderyhmä:

Koulutus on tarkoitettu IT-alan asiantuntijoille, jotka haluavat kehittää osaamistaan kuinka tekoälyä hyödynnetään tietoturvassa. Osallistujilta edellytetään perusteiden tuntemista tietoturvasta. 

Trainer

Kari Kakkonen, Gofore

Language:

English

Training objective:

This one-day training provides a practical introduction to Agile ways of working, DevOps principles, and Quality Engineering practices. Participants gain a shared understanding of Agile development, common frameworks, terminology, and the cultural changes required for successful transformation. The course helps organizations build a common foundation for Agile adoption and continuous improvement.

Target Audience & Prerequisites:

• The course is suitable for all people working within the organization: developers, product owners and managers

• No prior knowledge of Agile, DevOps, or Quality Engineering is required. The course is suitable for both technical and non-technical professionals who want to understand modern software development practices.

Training content:

• Introduction to Agile principles and methodologies

• Agile and Lean values, mindset, and foundations

• Differences between Agile and traditional development models

• Organizational culture, change management, and motivation

• Waste reduction through Lean thinking

• Scrum framework and key roles, events, and artifacts

• Kanban principles and workflow management

• Comparison of Scrum and Kanban approaches

• SAFe as an example of scaling Agile across organizations

• DevOps as an extension of Agile practices

• Introduction to Quality Engineering and Holistic Testing

• Backlog creation, planning, and prioritization

• Agile metrics and measurement

• Practical considerations for starting an Agile transformation journey

Kouluttaja:

Jani Järvinen

Kieli:

Suomi

Koulutuksen sisältö:

Kouluttaja:

Arto Roth, Corellia

Kieli:

Suomi, mahdollisuus toteuttaa myös englanniksi.

Koulutuskuvaus:

Käytännönläheinen koulutus Azure-ympäristöjen hallinnasta ja ylläpidosta. Opit hallitsemaan Azure-resursseja, verkkoja, tallennusratkaisuja, virtuaalikoneita, identiteettejä sekä tietoturvaa ja valvontaa. Koulutus antaa valmiudet tehokkaaseen Azure-ympäristöjen ylläpitoon sekä valmistaa AZ-104 Azure Administrator Associate -sertifiointiin. Sopii henkilöille, jotka vastaavat Azure-palveluiden hallinnasta tai haluavat syventää pilviosaamistaan.

Kohderyhmä: 

Azure-ympäristöjen hallinnasta ja ylläpidosta vastaavat IT-ammattilaiset, jotka haluavat päivittää osaamistaan tai valmistautua sertifiointitestiin.

Esitietovaatimukset:

Osallistujalla tulisi olla aiempaa osaamista seuraavilta osa-alueilta:

• Perustiedot verkkotekniikoista (TCP/IP, DNS, VPN)

• Virtualisointi-teknologiat

• Perustiedot Active Directory-palveluista

Lisätiedot:

Koulutus valmentaa sertifiointitestiä Microsoft Certified: Azure Administrator Associate varten. Sertifiointitestin läpäisemällä saavuttaa Azure Administrator Associate -tason. Mikäli haluat suorittaa sertifikaatin, olethan yhteydessä koulutusohjelmasi yhteyshenkilöön.

Kouluttaja:

Arto Roth, Corellia

Kieli:

Suomi, mahdollisuus toteuttaa myös englanniksi.

Koulutuskuvaus:

Koulutuksessa opit suunnittelemaan ja toteuttamaan data engineering -ratkaisuja Microsoft Fabric -ympäristössä. Kurssi käsittelee datan ingestointia, transformointia, orkestrointia, lakehouse- ja tietovarastoratkaisuja sekä reaaliaikaisen datan käsittelyä. Lisäksi perehdyt Fabric-ympäristön hallintaan, tietoturvaan, valvontaan ja CI/CD-käytäntöihin. Koulutus valmistaa Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate -sertifiointiin

Kohderyhmä:

Kurssi on tarkoitettu data-ammattilaisille, jotka tarvitsevat valmiuksia rakentaa ja ottaa käyttöön data engineering -ratkaisuja Microsoft Fabric -ympäristössä yritystason analytiikkaa varten.  

Esitietovaatimukset:

Kurssi sopii henkilöille, joilla on jonkin verran kokemusta data integration– ja orchestration-tehtävistä. 

Lisätiedot:

Koulutus valmistaa Microsoftin viralliseen sertifiointitestiin DP-700: Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric. Suoritettava sertifiointi on Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate. Mikäli haluat suorittaa sertifikaatin, olethan yhteydessä koulutusohjelmasi yhteyshenkilöön.

Kouluttaja:

Arto Roth, Corellia

Kieli:

Suomi, mahdollisuus toteuttaa myös englanniksi.

Koulutuskuvaus:

Koulutuksessa opit Azure SQL -tietokantaratkaisujen suunnittelun, käyttöönoton, hallinnan ja optimoinnin Azure-ympäristöissä. Kurssi käsittelee SQL Server -ratkaisuja niin IaaS-, PaaS- kuin hybridiympäristöissä sekä perehdyttää tietoturvaan, suorituskyvyn optimointiin, automaatioon, varmistuksiin ja korkean käytettävyyden ratkaisuihin. Lisäksi tutustut Azure-tietoalustapalveluihin, kuten Azure SQL Databaseen, Managed Instanceen sekä PostgreSQL- ja MySQL-palveluihin. Koulutus valmistaa Microsoftin DP-300-sertifiointitestiin.

Kohderyhmä:

Koulutus soveltuu henkilöille, jotka hallitsevat tietoja ja tietokantoja, jotka haluavat oppia Microsoft Azuressa saatavilla olevien tietoalustatekniikoiden hallintaa. Koulutuksesta hyötyvät myös tietoarkkitehdit ja sovelluskehittäjät, joiden on ymmärrettävä, mitä tekniikoita on saatavana tietoalustalle Azuren kanssa ja miten työskennellä näiden tekniikoiden kanssa sovellusten kautta.

Esitietovaatimukset:

Kurssi edellyttää Azuren perusteiden hallintaa. Kevyttä käyttökokemusta SQL Serveristä olisi myös hyvä olla.

Lisätiedot:

Koulutus valmentaa Microsoftin viralliseen DP-300 Implement scalable database solutions using Azure SQL -sertifiointitestiin. Mikäli haluat suorittaa sertifikaatin, olethan yhteydessä koulutusohjelmasi yhteyshenkilöön.

Kouluttaja:

 Päivi Ihme, Wonda Group Oy 

Koulutuksen sisältö:

22.9. ja 29.9.2026 klo 9-13

• Kasvu yrittäjäksi ja itsensä johtamisen taidot

• Liikeidea ja sen kirkastaminen

• Asiakkaiden ja kohderyhmien tunnistaminen

• Yrityksen perustamisen käytännön vaiheet

29.9.2026 klo 9-13

• Liiketoiminnan kannattavuus

• Rahoitusmahdollisuudet ja tuet

• Tekoälyn hyödyt - ja hyödyntäminen, myynti ja markkinointi

• Seuraavat askeleet yrittäjänä

Kouluttajat:

Vesa Leppänen, Vaelion

Sami Kohonen, Saranen Consulting

Hannamari Robertsson, Eduhouse

Laura Siltala, Eduhouse

Koulutuksen sisältö:

1) Strateginen johtaminen & toimeenpano 17.11. klo 9 -16.00 

• Strategian kytkentä arkeen: strategiatarina, priorisoidut teemat ja niiden purku vuositasolta tiimitason tavoitteiksi

2) Ihmisten ja kulttuurin johtaminen 19.11. klo 9 -16.00

• Valmentava johtaminen, viestintä ja vuorovaikutus; psykologinen turvallisuus; motivaatio ja sitouttaminen.

• Diversiteetin johtaminen (nuoret, ruuhkavuodet, konkarit)

3) Moderni muutosjohtaminen 25.11. klo 9-16.00

• Keskeiset haasteet: Jatkuvuuden illuusio, poisoppiminen, johdon aikaharha, rakenteelliset ristiriidat, globaali toimintaympäristö.

• Onnistuneen muutoksen edellytykset: Muutosvalmius, dialogi, oikea oppiminen, uudelleenajattelu, systeemiajattelu.

4) Talouden ja vaikuttavuuden johtaminen 30.11. klo 9-16.00

• Keskeiset arvonluonnin mittarit

• Kannattavuuden johtaminen: Kassavirtasuunnittelu, heikot signaalit ja skenariointi

• Vakuuttava talousviestintä: Kohdennettu ja visuaalinen sisältö, varmistava dialogi

5) Vakuuttava johtaja – vaikuttava vuorovaikutus 2.12.2026 3.12. klo 9-16.00

• Johtajana esiintyminen ja vaikuttava vuorovaikutus 

• Vakuuttava johtaja ja karisma

• Vakuuttavan johtajan perushyveet

• Vakuuttava puheenvuoro ja esiintymistaidot

• Neuvottelutaidot ja itsevarmuus haastavissa tilanteissa

6) Tekoälystrategia ja johtaminen AI:n aikakaudella 9.12 ja 14.12. klo 9-16.00

#1 Hyvän tekoälystrategian kulmakivet

Koulutus antaa selkeän mallin siihen, miten lähestyä toimivan ja vaikuttavan tekoälystrategian rakentamista. Käymme vuorovaikutteisesti läpi strategian keskeiset osa-alueet ja sidomme ne konkreettisiin toimenpiteisiin. Osallistujat saavat näkemyksen tekoälystrategian liiketoimintalähtöiseen suunnitteluun, priorisointiin ja hallittuun käyttöönottoon.

Koulutuksen jälkeen osallistuja:

• Ymmärtää, mistä hyvä tekoälystrategia rakentuu

• Osaa yhdistää tekoälyhankkeet liiketoiminnan tavoitteisiin

• Tunnistaa organisaation valmiudet ja kehityskohteet

• Pystyy hahmottamaan realistisen ja vaiheistetun etenemissuunnitelman

#2 Johtaminen tekoälyaikana: vastuu, empatia ja päätöksenteko  

Tarkastelemme yhdessä, miten johtaminen muuttuu tekoälyn aikakaudella. Keskitymme siihen, mikä muuttuu, mikä säilyy ja mikä korostuu. Koulutus auttaa johtajia ymmärtämään omaa rooliaan tilanteessa, jossa päätöksenteko nopeutuu, analytiikka syvenee ja osa vastuusta siirtyy järjestelmille.

Koulutuksen jälkeen osallistuja:

• Ymmärtää, miten tekoäly muuttaa johtamisen arkea ja päätöksentekoa

• Osaa tunnistaa, missä tekoäly tukee johtajaa ja missä vastuu on pidettävä ihmisellä

• Ymmärtää empatian, selitettävyyden ja vastuun merkityksen korostumisen 

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus antaa osallistujille vahvat perustiedot tekoälyn hyödyntämisestä monipuolisissa tehtävissä. Käymme läpi käytännön työkaluja sen soveltamiseksi eri tarkoituksiin esimerkkien kautta. Koulutuksen jälkeen osallistuja osaa soveltaa eri AI-työkaluja mm. projekteissa työskentelyn hyödyntämiseksi, tiedonhakuun, sisällöntuotantoon, tiedon analysointiin ja ideointiin. Kokonaisuus mahdollistaa omatoimisen oppimisen jatkumisen ja tekoälyn hyödyntämisen ilman esteitä tulevaisuudessa. 
Koulutus järjestetään etäkoulutuksena ja se on luonteeltaan sparraava sekä vuorovaikutteinen.

Kouluttaja:

Vesa Leppänen, Vaelion

Koulutuksen sisältö:

Johdanto tekoälyyn (6h) 
Johdanto tekoälyyn -osiossa tutustutaan tekoälyn perusperiaatteisiin ja erityisesti kielimallien toimintaan. Koulutus auttaa tunnistamaan tekoälyn vahvuudet ja rajoitteet eri käyttötarkoituksissa, esittelee keskeisiä tekoälytyökaluja sekä käsittelee eettisiä näkökulmia ja vastuita. 

• Mistä olemme tulleet ja missä olemme nyt?
• Mitä tekoäly on teknisesti ja erityisesti, miten kielimallit toimivat
• Tunnistetaan tekoälyn vahvuudet ja heikkoudet erilaisissa käyttötarkoituksissa
• Eettiset näkökulmat ja vastuut
• Tekoälytyökalut ja niiden esittely 

 
Tekoälyn strateginen käyttö (6h) 
Tässä osiossa käsitellään tekoälyn strategista hyödyntämistä: missä, miten ja miksi AI:ta kannattaa käyttää. Koulutus syventyy projektien ja asiantuntijatyön edistämiseen tekoälyn avulla, strategisten mahdollisuuksien tunnistamiseen sekä iteratiiviseen, jatkuvasti kehittyvään työskentelymalliin. 

• Projekti- ja asiantuntijatehtävien edistäminen
• Strategisten näkökulmien tunnistaminen tekoälyn avulla (sparraus)
• Iteratiivinen työskentelymalli ja promptaaminen
• Tekoälyn vastausten laadun parantaminen 

Soveltaminen ja käytäntö (6h) 
Tässä osiossa keskitytään tekoälyn käytännön soveltamiseen: tiedon louhintaan ja jalostamiseen, luovaan työskentelyyn AI:n tukemana sekä erilaisten työkalujen esittelyyn ja käyttöön. Koulutus vahvistaa osallistujien valmiuksia hyödyntää tekoälyä monipuolisesti arjen työtehtävissä. 

• Tiedon louhinta ja jalostaminen erilaisilla tekoälytyökaluilla
• Syvätutkimus / Deep Research
• Luova työskentely tekoälyn tukemana 

 
Tekoäly tulevaisuuden tekijänä (6h) 
Tässä osiossa tarkastellaan tekoälyä tulevaisuuden työn ja jatkuvan oppimisen mahdollistajana. Koulutus avaa AI:n tulevaisuuden kehityssuuntia sekä auttaa osallistujia rakentamaan oman henkilökohtaisen oppimisen tekoälystrategian. 

• Tekoäly jatkuvan oppimisen mahdollistaja
• Tekoälyn tulevaisuuden näkymät
• Henkilökohtaisen tekoälystrategian kehittäminen
• Louhinta ja syntetisointi oppimisessa -projektin rakentaminen 

Koulutuksen kuvaus:

Shopify, WooCommerce, Magento, Wix; alustojen vertailu: kustannukset, skaalautuvuus, ominaisuudet; maksujärjestelmät ja toimitusvaihtoehdot; verkkokaupan automaatiot ja integraatiot

Kouluttajat:

Artem Daniliants, Eduhouse

Koulutuksen kuvaus:

UX ja UI; konversio-optimointi; tekniset vaatimukset, SEO, sisällöntuotanto

Kouluttajat:

Artem Daniliants, Eduhouse

Koulutuksen kuvaus:

Koulutus keskittyy asiakasdatan hyödyntämiseen markkinoinnin ja liiketoiminnan kehittämisessä. Päivän aikana opit käyttämään keskeisiä työkaluja (Google Analytics 4, Google Tag Manager, Looker Studio) ja saat käytännön vinkkejä, joita voit soveltaa heti työssäsi.

Kouluttajat:

Eeva Suojanen, Myynninmaailma

Kouluttajat:

Hannu Kauremaa, Eduhouse

Koulutuksen sisältö:

1. Mitä pilvipalvelut ovat ja miksi niitä käytetään

• Pilvipalvelun perusajatus: IT-resurssien (tallennus, laskenta, sovellukset)
  käyttö internetin kautta palveluna
• Ero perinteiseen omaan konesaliin verrattuna
• Pilvipalveluiden rooli tehokkuuden, joustavuuden ja kustannussäästöjen mahdollistajana

2. Pilvipalveluiden palvelumallit: IaaS, PaaS ja SaaS

• Miten eri mallit eroavat toisistaan ja mitä käyttäjä hallitsee itse
• Käytännön esimerkkejä:
  IaaS – virtuaalikoneet ja tallennus (esim. Azure Virtual Machines)
  PaaS – sovelluskehitysalustat (esim. Azure App Service)
  SaaS – valmiit sovellukset (esim. Microsoft 365).

3. Pilvityypit ja käyttötavat

• Julkinen pilvi (Public Cloud), yksityinen pilvi (Private Cloud) ja hybridi­pilvi
  (Hybrid Cloud)
• Monipilviympäristöt (Multi-Cloud) ja niiden hallinta
• Esimerkkejä valtionhallinnon käyttämistä pilviratkaisuista
  

4. Vastuut ja hallintamallit pilvipalveluissa

• Vastuunjako palveluntarjoajan ja asiakkaan välillä (“shared responsibility
  model”)
• Palvelun hallinta, käyttöoikeudet ja roolit
• Pilvipalvelujen hankinta ja sopimukselliset näkökulmat julkishallinnossa

5. Tietoturva ja tietosuoja pilvessä

• Datan suojaaminen, salaus ja pääsynhallinta.
• Tietoturvan sipulimalli
• Datan sijainti ja hallinta: EU-alue, kansallinen pilvi ja suvereniteetti

Kouluttajat:

Hannu Kauremaa, Eduhouse

Koulutuksen sisältö:

• Compute
• Storage
• Databases
• Networking
• Security
• Monitoring