Datu analīze un vizualizācija izmantojot programmēšanas valodas un mākslīgo intelektu

4.5

(36)

Lai pieteiktos programmai, lūdzu autorizējies platformā

Izglītības iestāde: Rīgas Tehniskā universitāte
Programmas veids: Studiju modulis
Studiju modulī ietilpstošie studiju kursi: Datu vizualizācijas pamati, 80 stundas
Ievads studiju nozarē, 27 stundas
Mācību nozare: Elektronisko un optisko iekārtu ražošanas, informācijas un komunikācijas tehnoloģijas nozare
Īstenošanas vietas: Attālināti
Mācību izmaksas par vienu dalībnieku: 551,05 €
Personas līdzfinansējums
Priekšzināšanu līmenis: Studiju moduļa apguvei ieteicamas šādas priekšzināšanas:
Pamata zināšanas darbā ar datoru un interneta pārlūkprogrammām;
Pamata iemaņas darbā ar Microsoft Excel (datu ievade, formulas, vienkārša formatēšana);
Interese par datu analīzi un vizualizāciju;
Gatavība apgūt programmēšanas pamatus (iepriekšēja pieredze programmēšanā nav obligāta);
Spēja lasīt un saprast vienkāršu tehnisko informāciju angļu valodā (piemēram, dokumentācija un koda piemēri).
Iepriekšēja pieredze darbā ar Python, JavaScript vai datu analīzes rīkiem nav nepieciešama – visas nepieciešamās prasmes tiks apgūtas studiju procesa laikā.
Prasības iepriekšējai izglītībai: Vispārējā vidējā izglītība (atestāts par vispārējo vidējo izglītību)
Galvenās tēmas: Datu ieguves un apstrādes pamati;
Programmēšanas valodu pielietojums datu analīzē (Python, JavaScript);
Datu vizualizācijas principi un metodes;
Python bibliotēkas datu vizualizācijai: matplotlib, seaborn, plotnine, pandas;
Datu vizualizācija ar Power BI un Tableau;
Excel skripti datu apstrādei un automatizācijai;
Power BI DAX un M skriptu izmantošana;
Interaktīvā un telpiskā datu vizualizācija;
Automatizācijas rīku izmantošana (piemēram, UiPath);
Mākslīgā intelekta asistenti programmēšanā un datu vizualizācijā (ChatGPT, GitHub Copilot u.c.);
Digitālo kompetenču (DigComp) līmenis: Augstāks līmenis 5
DigComp kompetenču jomas: 1. Informācijas un datu lietpratība

3. Digitālā satura veidošana

5. Problēmu risināšana
Profesionālās kompetences: Spēja analizēt iegūtos datus

Spēja saprotami vizualizēt informāciju

Spēja izvērtēt informācijas glabāšanas un pieejamības kritērijus, atbilstoši informācijas, ierīču un personu datu aizsardzības prasībām

Spēja plānot analīzes procesu, tā aktivitātes un aktivitāšu izpildes kontroles

Spēja ieinteresētajām pusēm saprotamā veidā aprakstīt analīzes rezultātus

Spēja sagatavot programmas izstrādes vidi

Spēja veikt uzrakstītā programmatūras koda atkļūdošanu

Spēja iepazīties ar programmas vienības projektējuma aprakstu, izvērtējot programmas funkcionālās un nefunkcionālās prasības.

Spēja analizēt programmatūras funkcionalitāti, uzbūvi un darbību, programmatūrā izmantotos procesus, izstrādes rīkus un tehnoloģijas
Personai nepieciešamais materiāltehniskais nodrošinājums: Lai pilnvērtīgi apgūtu studiju moduli, izglītojamajam nepieciešams šāds materiāltehniskais nodrošinājums:
Dators ar vismaz Intel Core i3 procesoru (vai līdzvērtīgu), operētājsistēmu:
Microsoft Windows,
Linux (ar grafisko lietotāja vidi),
vai macOS.
Stabils interneta pieslēgums, kas nodrošina iespēju piedalīties tiešsaistes nodarbībās un strādāt ar mākoņpakalpojumiem.
Interneta pārlūks (ieteicams: Google Chrome vai Mozilla Firefox).
Microsoft Teams piekļuve – lekcijas un konsultācijas tiks organizētas šajā platformā; piekļuves saites tiks nosūtītas uz izglītojamā e-pasta adresi.
Instalēta programmatūra atbilstoši uzdevumiem, tostarp:
Visual Studio Code vai cits teksta redaktors,
Python izstrādes vide (Anaconda, Jupyter Notebook),
Git versiju kontrole,
Excel ar iespējotu skriptu atbalstu (Office 365),
Power BI Desktop (bezmaksas versija),
Papildus rīki, kas tiks norādīti studiju procesa laikā.
Iespēja pieslēgties Rīgas Tehniskās universitātes virtuālajām darbstacijām, ja nepieciešams veikt darbus attālināti ar centralizēti nodrošinātu vidi.
Noslēguma pārbaudījums: Ieskaite
Izglītības dokuments: Apliecība
Valoda: Latviešu
Paredzētais mācību norises laiks: darba dienu vakari

brīvdienas

jaukti