Datu analīze un pārskatu sagatavošana

Datu analīze un pārskatu sagatavošana (bez 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.

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.

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. 

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.

5. Rakurstabulas (Pivot Tables), to lietošanas aspekti, mērķi un pielietošanas iespējas

Konkrētu piemēru apskatīšana, dažādi rakurstabulu varianti, to izmantošanas iespējas.

6. Programmēšanas elementi

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

7. MS Power Point un datu prezentācijas

MS Power Point veidņu sagatavošana, lai veidotu vienota stila prezentācijas, animācijas un efekti, krāsu salikums, prezentāciju automatizācija.

8. Rīku mijiedarbība

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

Dažādi datu apvienošanas rīki un to izmantošana.

Noslēguma pārbaudījums

Nodarbības klātienē 80 stundas, neklātienē 80 stundas, pārbaudījums 4 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.,
Daina Škuškovnika, Dr.psych.,

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