| Kods | DE0614 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Datu apstrāde Python valodā | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles; Brīvās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Akadēmiskais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datormācība | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Aleksejs Jurenoks | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kurss veido izpratni par digitālo datu analīzes un apstrādes iespējām un metodēm, izmantojot Python programmēšanas valodu. Studiju kursā ir apskatīti informācijas apstrādes veidi, informācijas iegūšanas metodes, datu analīzes metodes, Python valodas datu apstrādes bibliotēkas.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir sniegt studentam zināšanas un prasmes par datu pirmsapstrādes metodēm, trūkstošo datu noteikšanu, datu formatēšanas iespējām un pārskatu sagatavošanas metodēm; datu formātiem un to transformācijas veidiem, datu apstrādes un kārtošanas metodēm, informācijas atlases metodēm, datu importēšanas un eksportēšanas metodēm un rīkiem, datu analīzi un statistikas iegūšanas rīkiem un metodēm; programmas uzbūves posmiem un programmēšanas valodas Python pamatiem, kas ļaus izmantot datu apstrādes automatizēšanas iespējas. Studiju kursa uzdevumi ir: - sniegt iemaņas darbam ar strukturētajiem datiem un ar nestrukturētajiem datiem; - iemācīt izmantot analīzes rīku komplektu salikto datu analīzes vajadzībām; - sniegt zināšanas par datu importēšanas un eksportēšanas metodēm un iespējām; - attīstīt prasmes formulēt un analītiski aprakstīt uzkrātos datus; - veicināt izpratni par vaicājuma veidošanas metodēm un datu atlases iespējām no datubāzes; - iepazīstināt ar informācijas pārraides standartiem un datu apstrādes darbības ciklu un attīstīt prasmes to pielietot praksē. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Pārzina datu analīzes metodes, digitālo datu vākšanas metodes, datu apstrādes metodes un standartus. - Zināšanu pārbaudes testi un eksāmens. Pārzina programmēšanas valodu sintaksi un semantiku, dažādu valodu lietojumsfēras, programmu veidošanas tehnoloģiju, valodas pamatelementus. Spēj izstrādāt un izpildīt programmu sazaroto procesu apstrādei. - Laboratorijas darbs, zināšanu pārbaudes testi un eksāmens. Spēj īstenot programmas loģisko struktūru un apakšfunkcijas. - Laboratorijas darbs. Spēj izstrādāt un izpildīt programmu teksta datu apstrādei. Spēj izstrādāt un izpildīt programmu datu failu apstrādei. - Laboratorijas darbs. Spēj izmantot procesu automatizācijas metodes un bibliotēkas. - Laboratorijas darbs, zināšanu pārbaudes testi un eksāmens. Pārzina tīmekļa datu iegūšanas un apstrādes metodes. - Laboratorijas darbs, zināšanu pārbaudes testi un eksāmens. Spēj izstrādāt un izpildīt programmu, izmantojot datu apstrādes un vizualizācijas metodes un bibliotēkas. - Laboratorijas darbs. Spēj demonstrēt teorētiskās un praktiskās zināšanas par datu analīzi, izmantojot Python valodu praktisko uzdevumu risināšanai. - Zināšanu pārbaudes testi un eksāmens. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Laboratorijas darbi - 30%
Zināšanu pārbaudes testi - 40% Eksāmens - 30% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Nav nepieciešamas. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||