- Kopējais stundu (akadēmiskais) skaits, no kurām:
-
80
- Kontaktstundas attālināti
-
40
- Patstāvīgais darbs attālināti
-
40
Lai pieteiktos programmai, lūdzu, autorizējieties platformā
Biznesa datu apstrādes automatizācija
4.4
(69)
- Izglītības iestāde
- Programmas veids
-
Studiju kurss
- Mācību nozare
-
Uzņēmējdarbības, finanšu, grāmatvedības, administrēšanas nozare
-
Īstenošanas vietas un periodi
-
-
- Attālināti: 12.01.2026 - 23.02.2026, 13.01.2026 - 24.02.2026
-
- Mācību izmaksas par vienu dalībnieku
-
412,00 €
- Personas līdzfinansējums
-
- IMK, 0,00 €, Līdzfinansējuma apjoms ir atkarīgs no izvēlētā izglītības programmas veida un finansējuma atlikuma Tavā individuālajā mācību kontā. Ja izvēlēsies apgūt neformālās izglītības programmu, papildus norādītajai līdzmaksājuma summai būs jāapmaksā arī PVN 21% apmērā. Sīkāka informācija ir pieejama sadaļā: Pieejamais atbalsts->Digitālās prasmes lietpratējiem (IMK)
- Priekšzināšanu līmenis
-
Datorpratības pamatzināšanas, programmēšanas pamatu izpratne (DigiComp 4.līmenis)
- Prasības iepriekšējai izglītībai
-
Vispārējā vidējā izglītība (atestāts par vispārējo vidējo izglītību)
- Galvenās tēmas
-
- 1. Ievads biznesa procesu automatizācijā: Iepazīstina ar biznesa procesu automatizācijas nozīmi, tās priekšrocībām un pielietojumu dažādās nozarēs. Studenti apgūs automatizācijas ietekmi uz efektivitāti un izmaksu samazināšanu;
- 2. Programmatūras izstrādes procesa pamati, algoritmu izstrādes pamati, pseidokods: Apskata programmatūras izstrādes soļus un algoritmu veidošanu. Studenti izmantos pseidokodu risinājumu izstrādes plānošanai un strukturēšanai;
- 3. Programmēšanas valodas Python pamati: Koncentrējas uz Python pamatsintaksi un tās lietojumu automatizācijai. Studenti apgūs pamata kodēšanas paņēmienus datu apstrādes un automatizācijas uzdevumiem;
- 4. Datu apstrādes un analīzes metodes: Apskata datu apstrādes metodes ar Python bibliotēkām, piemēram, pandas un numpy. Studenti apgūs datu ievākšanu, tīrīšanu un analīzi;
- 5. Tīmekļa datu iegūšanas un apstrādes metodes: Iepazīstina ar tīmekļa datu ieguves metodēm, piemēram, tīmekļa skrāpēšanu un API lietošanu, izmantojot Python;
- 6. Procesu automatizācijas pieejas un metodes: Apskata dažādas procesu automatizācijas stratēģijas, rīkus un metodes Python valodā, kā arī to ieviešanu un uzturēšanu.
- Digitālo kompetenču (DigComp) līmenis
-
Augstāks līmenis 5
- DigComp kompetenču jomas
-
-
3. Digitālā satura veidošana
-
- Personai nepieciešamais materiāltehniskais nodrošinājums
-
- Dators (minimāli i3 procesors, Microsoft, Linux GUI vai MacOs operētājsistēma) ar interneta pieslēgumu, mikrofons un kamera.
- Video lekcijas tiks translētas izmantojot Microsoft Teams platformu, nodrošinot pieslēguma saiti studentiem E-pastā.
- Praktisko darbu realizācijai tiks izmantoti Rīgas Tehniskas universitātes tehniskie risinājumi, kas, nepieciešamības gadījumā, ļaus pieslēgties virtuālajam darbstacijām praktisko uzdevumu izpildei.
- Noslēguma pārbaudījums
-
Eksāmens
- Izglītības dokuments
-
Apliecība
- Valoda
-
Latviešu
- Paredzētais mācību norises laiks
-
-
jaukti
-
darba dienu vakari
-
- Informācija par izglītības programmu izglītības iestādes tīmekļa vietnē
- Kontaktpersonas
-
-
Gints Krūmiņš - 25544381 - gints.krumins@rtu.lv
-