- Kopējais stundu (akadēmiskais) skaits, no kurām:
-
160
- Kontaktstundas attālināti
-
80
- Patstāvīgais darbs attālināti
-
80
Biznesa datu analīze un procesu automatizācija ar mākslīgā intelekta atbalstu
0.0
Nav vērtējuma
Lai pieteiktos programmai, lūdzu autorizējies platformā
- Izglītības iestāde
- Programmas veids
-
Studiju modulis
- Mācību nozare
-
Uzņēmējdarbības, finanšu, grāmatvedības, administrēšanas nozare
- Īstenošanas vietas
-
-
Attālināti
-
- Mācību izmaksas par vienu dalībnieku
-
824,00 €
- Personas līdzfinansējums
-
- IMK, 0,00 €, Līdzfinansējuma apmērs ir atkarīgs no tā, vai mācībām piesakies atkārtoti vai pirmo reizi. Detalizētāka informācija ir pieejama stars.gov.lv, sadaļā Izglītības un atbalsta iespējas 🡪Pieejamais atbalsts 🡪Digitālās prasmes lietpratējiem (IMK)
- 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, digitālajiem rīkiem un procesu automatizāciju;
- 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 un automatizācijas rīkiem nav nepieciešama – visas nepieciešamās prasmes tiks apgūtas studiju procesa laikā. - Prasības iepriekšējai izglītībai
-
Vispārējā vidējā izglītība (atestāts par vispārējo vidējo izglītību)
- Galvenās tēmas
-
- Mākslīgā intelekta rīku pielietojums programmēšanā un datu apstrādē
- MI asistenti koda ģenerēšanā: ChatGPT, GitHub Copilot u.c.
- Python izmantošana datu apstrādei ar MI atbalstu
- Automatizētu uzdevumu risināšana, izmantojot MI rīkus
- Biznesa datu analīzes pamati
- Datu apstrāde un analīze programmā Microsoft Excel
- Excel skriptu izmantošana datu manipulācijai un aprēķinu veikšanai
- Procesu automatizācijas pamati uzņēmējdarbībā
- Automatizēto darbplūsmu izstrāde ar UiPath
- Praktiski piemēri – no datu apstrādes līdz automatizētai atskaitei
- Digitālo kompetenču (DigComp) līmenis
-
Augstāks līmenis 5
- DigComp kompetenču jomas
-
-
1. Informācijas un datu lietpratība
-
3. Digitālā satura veidošana
-
4. Drošība
-
5. Problēmu risināšana
-
- Personai nepieciešamais materiāltehniskais nodrošinājums
-
Lai pilnvērtīgi apgūtu studiju moduli, izglītojamajam nepieciešams šāds materiāltehniskais nodrošinājums:
- Dators ar vismaz Intel Core i3 vai līdzvērtīgu procesoru, 8 GB RAM, ar kādu no šīm operētājsistēmām:
- Microsoft Windows 10 vai jaunāka,
- Linux ar grafisko lietotāja vidi,
- macOS.
- Stabils interneta pieslēgums, kas nodrošina iespēju piedalīties tiešsaistes nodarbībās, izmantot mākoņservisus un lejupielādēt nepieciešamo programmatūru.
- Interneta pārlūks (ieteicams: Google Chrome vai Mozilla Firefox) ar iespējotu JavaScript atbalstu.
- Microsoft Teams piekļuve nodarbībām un konsultācijām (piekļuves saites tiks nosūtītas uz e-pastu).
- Programmatūra, kas jāinstalē pirms nodarbībām vai nodrošināta studiju gaitā:
- Microsoft Excel (vēlams Office 365 versija ar skriptu atbalstu),
- Power BI Desktop (bezmaksas versija),
- Python (ieteicams ar Anaconda distribūciju),
- Visual Studio Code vai cita teksta rediģēšanas vide,
- UiPath Community Edition (vai RTU nodrošināts risinājums),
- Git un GitHub konts,
- Jupyter Notebook (iekļauts Anaconda paketē),
- Mākslīgā intelekta rīku piekļuve (piemēram, ChatGPT vai GitHub Copilot – pēc iespējas vai RTU nodrošinājuma).
- Iespēja instalēt programmatūru vai izmantot Rīgas Tehniskās universitātes virtuālās darbstacijas gadījumos, kad lokālā uzstādīšana nav iespējama.
- Dators ar vismaz Intel Core i3 vai līdzvērtīgu procesoru, 8 GB RAM, ar kādu no šīm operētājsistēmām:
- Noslēguma pārbaudījums
-
Ieskaite
- Izglītības dokuments
-
Apliecība
- Valoda
-
Latviešu
- Paredzētais mācību norises laiks
-
-
darba dienu vakari
-
brīvdienas
-
jaukti
-
- Īstenošanas periods (nedēļās)
-
14