Pārlekt uz galveno saturu

Biznesa datu analīze ar R un Python Pandas

IEVĒRO:

  • Projekta īstenošanas laikā ir iespējams mācīties 2 reizes
  • Atkārtoti vari pieteikties ne ātrāk kā vienu mēnesi pēc mācību pabeigšanas
  • Drīkst pieteikties vienai izglītības programmai

ŅEM VĒRĀ:

  • Prasības iepriekšējai izglītībai un priekšzināšanu līmenim
  • Izglītības programmas stundu sadalījumu (teorija/praktiskie darbi; kontaktstundas/patstāvīgais darbs)
  • Izglītības programmas īstenošanas vietu
  • Mācības notiks valsts valodā
  • Mācību grupu komplektēšana/mācību uzsākšana tiek plānota 2023.maijā/jūnijā
  • Ja rodas papildu jautājumi, sazinies ar izglītības iestādi

DIGITĀLO KOMPETENČU LĪMENIS:

  • Pamatlīmenis 1 – apgūs prasmes, kas nepieciešamas vienkāršu uzdevumu veikšanai, iemācīsies veikt uzdevumus ar citu cilvēku palīdzību
  • Pamatlīmenis 2 – apgūs prasmes, kas nepieciešamas vienkāršu uzdevumu veikšanai, iemācīsies veikt uzdevumus patstāvīgi vai ar citu cilvēku palīdzību, kur tas nepieciešams
  • Vidējs līmenis 3 – apgūs prasmes, kas nepieciešamas, lai patstāvīgi veiktu skaidri definētus un regulārus (rutīnas) uzdevumus un risinātu vienkāršas problēmas
  • Vidējs līmenis 4 – apgūs prasmes, kas nepieciešamas, lai patstāvīgi risinātu skaidri definētas un neikdienišķas problēmas
  • Augstāks līmenis 5 – apgūs prasmes, kas nepieciešamas, lai veiktu dažādus uzdevumus, risinātu problēmas un spētu sniegt palīdzību citiem
  • Augstāks līmenis 6 – apgūs prasmes, kas nepieciešamas, lai spētu izvērtēt un izvēlēties vispiemērotākos risinājumus dažādiem uzdevumiem sarežģītās situācijās
Izglītības iestāde
Biznesa augstskola Turība
Nozare
Elektronisko un optisko iekārtu ražošana, informācijas un komunikācijas tehnoloģijas
Izglītības programmas veids
Studiju modulis
Digitālo kompetenču līmenis
Augstāks līmenis 5
Studiju programmas nosaukums
Profesionālā bakalaura studiju programma “Uzņēmējdarbības vadība”
Izglītības dokuments
Apliecība par studiju moduļa apguvi
Prasības iepriekšējai izglītībai
Vispārējā vai profesionālā vidējā izglītība
Priekšzināšanu līmenis
Vēlamas angļu valodas zināšanas A2/B1 līmenī
Sasniedzamie mācīšanās rezultāti

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 analīziSniegt 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) principiDatu 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.

Galvenās tēmas

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.

STUDIJU KURSA SATURS: Python Pandas

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.

Personai nepieciešamais materiāltehniskais nodrošinājums

Nepieciešams dators ar webkameru, mikrofonu, interneta pieslēgumu, pārlūks Mozilla Firefox, Google Chrome vai Microsoft Edge. Skandas vai mobilais tālrunis ar Android vai iOS operētājsistēmu un Mozilla Firefox vai Google Chrome pārlūku. Ļoti ieteicams otrs monitors vai otrs dators.

Kopējais stundu skaits
160
Kontaktstundas
56
Patstāvīgais darbs
104
Noslēguma pārbaudījums
Eksāmens
Īstenošanas vietas
Attālināti
Īstenošanas periods (nedēļās)
14-16
Plānotais mācību norises laiks
  • darba dienas vakari
  • brīvdienas
Mācību cena, €
720.00
Līdzmaksājums, €
72.00
Maks. izglītojamo skaits mācību grupā
25
Programmas apguves valoda
Latviešu valoda
Programmas kontaktpersonas