Datu analīze un vizualizācija izmantojot programmēšanas valodas un mākslīgo intelektu
- Gints Krūmiņš, 25544381, gints.krumins@rtu.lv
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.
Apraksts
Studiju kursu modulis sniedz teorētiskas un praktiskas zināšanas par datu ieguvi, apstrādi, interpretāciju un vizualizāciju, izmantojot mūsdienīgas programmēšanas valodas un rīkus. Datu vizualizācija ir neatņemama datu analīzes un datu zinātnes daļa – tā tiek izmantota gan biznesa datu izpētei, gan analīzes rezultātu skaidrai un pielāgotai prezentēšanai dažādām mērķauditorijām.
Studiju kursa moduļa ietvaros izglītojamie apgūst datu analīzi ar Python un JavaScript programmēšanas valodām, kā arī vizualizāciju ar tādām Python bibliotēkām kā matplotlib, seaborn, plotnine un pandas. Tiek aplūkoti arī populārie vizualizācijas rīki – Power BI un Tableau, kas ļauj izstrādāt interaktīvus pārskatus bez nepieciešamības pēc padziļinātām programmēšanas zināšanām. Izglītojamie iepazīstas arī ar Excel skriptu izmantošanu datu automatizācijā un apstrādē, kā arī ar Power BI DAX un M skriptiem, kas nepieciešami datu modelēšanai un vizualizāciju funkcionalitātes paplašināšanai.
Izglītojamajiem būs iespēja strādāt ar specifiskām vizualizācijas pakotnēm, kas paredzētas telpisko un interaktīvo datu attēlošanai, kā arī ar dokumentēšanas un automatizācijas rīkiem, piemēram, UiPath, kas ļauj nodrošināt automatizētu datu apstrādi un atskaišu veidošanu.
Īpašs uzsvars tiks likts uz mākslīgā intelekta rīku izmantošanu kā palīglīdzekli koda rakstīšanā, kļūdu analīzē, strukturētu datu apstrādē un datu vizualizācijas pielāgošanā. Tiks izmantoti tādi MI asistenti kā ChatGPT, GitHub Copilot u.c., lai sniegtu ieteikumus, ģenerētu koda piemērus un atbalstītu studiju procesu.
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.
Prasības iepriekšējai izglītībai
Saņem jaunumus e-pastā
Lai pieteiktos STARS e-pasta jaunumiem, lūdzu, aizpildiet zemāk redzamo formu.
Jūsu norādītajā e-pastā saņemsiet vēstuli, kurā būs jāaktivizē norādītā saite.