Datu analīze un pārskatu sagatavošana (ar priekšzināšanām)

Datu analīze un pārskatu sagatavošana (ar priekšzināšanām)

Datu analīze un pārskatu sagatavošana (ar priekšzināšanām)

Kursa saturs:

REĢISTRĒTIES

1. Datu veidi, datu struktūra

- Faili, kuros parasti tiek glabāti dati.

- Programmas, kuras spēj datus apstrādāt.

- Programmu salīdzinājums, bezmaksas un maksas programmas, datu failu struktūra un failu pārveidošana no viena formāta otrā.

- Darbs ar datnēm, no kurām nav viegli iegūt datus, piemēram, no PDF vai bildēm.

- Eksperimentālu datu apkopošana un apstrāde.

- Skaitļu un datu formāti, reģionālie formāti, iestatījumu maiņa, pielāgošana. 

2. Darbs ar lieliem datu apjomiem MS Excel vidē

- Filtri, pielāgotie filtri, datu kārtošana, datu sagatavošana drukāšanai, datu aizsardzība, datu koplietošana, dažādu datu formātu lietošana MS Excel programmā, lietderīgie aspekti un tipisko problēmu novēršana.

- Šūnu adresācijas veidi. MS Excel integrācija ar pārējām programmām.

- Datu strukturēšana un starpsummu aprēķini.

- Kolonnu un rindu paslēpšana un sasaldēšana.

3. Darbs ar diagrammām un datu vizuālo noformējumu

- MS Excel un MS Word darba rīki, kuri ļauj vizuāli apkopot datus un sniegt vizuālus pārskatus.

- Stilu lietošana, veidņu lietošana.

- Vizuāla noformējuma principi, automatizācija.

- Datu sagatavošana publikācijām un drukāšanai.

- Datu publicēšana tīmekļa vietnēs.

- Datu sagatavošana mājas lapām. 

4. Darbs ar formulām, funkcijām un loģikas elementi

- Darbs ar elementārām un padziļinātām loģikas un matemātikas funkcijām, kā arī ar teksta funkcijām, kas nodrošina pilnu rīku klāstu darbam ar jebkura tipa datiem.

- Finanšu un ekonomikas funkcijas, elementāras matemātikas un loģikas funkcijas, teksta funkcijas, meklēšanas un atlases funkcijas.

- Formulu sastādīšanas principi un prakse.

- Konkrētu formulu pielietošanas iespējas dažādās jomās.

- Mainīgo ieviešana.

- Darba lapu mijiedarbība, dažādu šūnu adresācija un saglabāšana. 

5. Rakurstabulas (Pivot Tables) un rakursdiagrammas

- Rakurstabulu lietošanas aspekti, mērķi un pielietošanas iespējas.

- Konkrētu piemēru apskatīšana, dažādi rakurstabulu un rakursdiagrammu varianti, to izmantošanas iespējas datu agregācijai un analīzei.

- Dinamikas rindas un prognožu izstrādāšana.

- Papildu iespējas. 

6. Programmēšanas elementi

- MS Excel Makro komandas, darbību automatizācija, viedu dokumentu un programmējamo elementu sagatavošana un lietošana (pogas, saraksti u.tml.).

- Visual Basic vide, programmēšanas iespējas.

- Gatavu dokumentu izveide un piekļuves ierobežošana. 

7. MS Excel izmantošana analīzei un anketēšanai

- MS Excel iespējas datu apstrādes un analīzes jomā.

- Aprakstošā un analītiskā statistika, tās elementi.

- Datu analīzes rīki: Goal Seek, Data Table, Solver, Scenario Manager. 

8. Rīku mijiedarbība

- Dažādi datu apstrādes rīki un datu glabāšanas varianti, šādu rīku izmantošana un apvienošana.

- Dažādi datu apvienošanas rīki un to izmantošana.

- MS Excel rīkjoslas pielāgošana un personificēšana.

- MS Excel slēpto funkciju izmantošana.

Noslēguma pārbaudījums

Nodarbības klātienē 76 stundas, neklātienē 80 stundas, pārbaudījums stundas.

Neklātienes mācību materiāls, uzdevumi un saziņa ar izglītojamiem, grupu darbs, zināšanu un izpildīto darbu vērtēšana un uzskaite Moodle vidē https://pic.turiba.lv

Pasniedzēji

Rīgā:

Patriks Morevs, Mg.math.,
Egmonts Treiguts, Ms.Phys.,
Oskars Onževs, Dr.sc.ing..

Cēsīs:

Zanda Dubova, vidējās izglītības informātikas skolotājs, profesionālā bakalaura grāds uzņēmējdarbībā

Talsos:

Nauris Varņeckis, datorsistēmu un datortīklu administratora kvalifikācija (ceturtais profesionālās kvalifikācijas līmenis), pedagoga sertifikāts