STUDIJU MODUĻA MĒRĶIS:
Palīdzēt apgūt R un Python programmēšanas valodu tiem, kas nodarbojas ar liela apjoma datu apstrādi un salīdzināšanu, datu vizualizāciju, pārskatu veidošanu, izmantojot mūsdienīgus rīkus efektīvai un atkārtojamai datu analīzei.
STUDIJU MODUĻA UZDEVUMI:
Sniegt zināšanas par biznesa datu analīzi
Sniegt zināšanas par R un Python programmēšanu
SAGAIDĀMIE REZULTĀTI:
Zināšanas:
Biznesa datu analīzes pamati;
Datu ieguves un apstrādes principi;
Datu dzīves cikla (iegūšana, apstrāde, arhivēšana, dzēšana) principi
Datu pārvaldības principi
Prasmes:
sagatavot datus no vairākiem avotiem un formātiem analīzei;
veikt sākotnējo datu apstrādi, tīrīt datus;
pielietot dažādu tipu datus R un Python valodās;
pielietot atbilstošu metodoloģiju biznesa datu analītikai;
lietot loģiskos un aritmētiskos operatorus R un Python valodās;
pielietot pamatstatistikas metodes datu apstrādei;
veidot datu analīzes rezultātu vizualizāciju;
Kompetences:
Spēja analizēt uzņēmuma datus un pielietot tos biznesa lēmumu pieņemšanā atbilstoši uzņēmumu (iestāžu) biznesa stratēģijai.
STUDIJU KURSA SATURS:
R R darba vides sagatavošana.
R Studio vides pielāgošana tālākai darbībai;
R programmēšanas valodas pamati;
Datu avoti un datu iegūšana ar R.
Datu struktūras R.
Darbs ar tabulām R vidē.
Datu organizēšanas pamati, datu higiēna.
R bibliotēkas un funkcijas datu tīrīšanai;
Datu transformācija ar R bibliotēkām.
Trūkstošo datu problēmas risināšana;
Datu apvienošanas un grupēšanas automatizācija ar R bibliotēkām;
Datu vizualizācija ar R rīkiem.
R bibliotēkas grafikas veidošanai.
Python Pandas darba vides sagatavošana.
Jupyter Notebooks un Google Colab vides pielāgošana tālākai darbībai;
Python programmēšanas valodas pamati datu apstrādei;
Datu avoti un datu iegūšana ar Pandas.
Datu struktūras Pandas.
Datu organizēšanas pamati, datu higiēna.
Datu tīrīšanas metodes Pandas;
Datu transformācija ar Pandas.
Trūkstošo datu problēmas risināšana;
Datu apvienošanas un grupēšanas automatizācija ar Pandas;
Datu vizualizācija ar Python rīkiem - Matplotlib un Seaborn.
PASNIEDZĒJS:
Deniss Vasiļjevs, MSc, DipM, lektors
LĪDZFINANSĒJUMS:
Izvēloties mācīties profesionālās pilnveides izglītības programmās, studiju moduļos vai studiju kursos, strādājošā līdzmaksājums ir 10%, savukārt 90 % no mācību maksas sedz ES fondi un valsts. Nodarbinātām personām no trūcīgām vai maznodrošinātām mājsaimniecībām mācības ir bez maksas.
Kopējais stundu (akadēmiskais) skaits: 160 stundas. Kontaktstundas: 56 stundas, patstāvīgais darbs: 104 stundas. Mācības notiek attālināti.
Datorā iestatāmā programmatūra
R – https://cran.r-project.org/mirrors.html
RStudio Desktop – https://posit.co/download/rstudio-desktop
Python – https://www.python.org/downloads
Anaconda – https://docs.anaconda.com/free/anaconda/install/index.html
VSCode – https://code.visualstudio.com
MĀCĪBU SĀKUMS UN LAIKS:
Mācības sāksies no jūnija sākumā. Mācību grafiku saskaņošanu sāksim pēc apstiprināto pretendentu saraksta saņemšanas no VIAA, kad būs skaidrs, cik grupas veidosies. Pirmās grupas mācību laiks parasti ir darbdienas vakars 18-21, otrā un trešā grupas var mācīties arī sestdienās vai darbdienu rītos - atkarībā no pieprasījuma.
Jautājumi?
Zvaniet 20040047, 67606101