| Kods | DE0806 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Ievads lielapjoma datu analīzē | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles; Brīvās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Akadēmiskais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datorika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Agris Ņikitenko | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kurss sniedz pamata zināšanas par lielapjoma datu problēmām, ietverot to avotus organizācijā un ārpus tās, problēmu identificēšanu, kas saistītas ar lielapjoma datu uzglabāšanu un apstrādi, plašāk pielietotās lielapjoma datu analīzes metodes un tām atbilstošiem programmatūras rīkiem. Tādēļ noslēdzot studiju kursu, studenti spēs izskaidrot galvenos lielapjoma datu avotus, to galvenās kvalitātes, kas tos padara par lielapjoma datiem, t.sk. to fiziskais apjoms, izmaiņu ātrums, sarežģītība un vērtība, ko potenciāli spēj sniegt organizācijai to pareiza izmantošana. . |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir iepazīstināt studentus ar lielapjoma datu analīzes problēmām, to avotiem un galvenajām metodēm, kas ļauj iegūt zināšanas ar atbilstošu datu analīzes metožu pielietojuma starpniecību. Studiju kursa uzdevumi ir sniegt: - zināšanas un iemaņas atpazīt lielapjoma datu problēmas; - zināšanas par lielapjoma datu apstrādes problēmām un to avotiem; - zināšanas un iemaņas lielapjoma datu analīzes metožu pielietojumam; - zināšanas un iemaņas programmatūras rīku izvēlei un pielietojumam; - zināšanas un iemaņas datu analīzes rezultātu prezentēšanai. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēj atpazīt problēmas, kas saistītas ar lielapjoma datiem konkrētā problēmsfērā. - Individuāli vērtēts mājasdarbs. Jautājumi gala pārbaudījumā. Spēj identificēt un izvēlēties metodes, kas ir pielietojamas lielapjoma datu apstrādei konkrēta uzdevuma ietvaros. - Individuāli vērtēts mājasdarbs. Jautājumi gala pārbaudījumā. Spēj identificēt un izvēlēties piemērotus programmatūras un aparatūras risinājumus konkrētas problēmas risināšanai. - Individuāli vērtēts mājasdarbs. Jautājumi gala pārbaudījumā.. Spēj pielietot izvēlēto metodi un pasniegt metodes pielietojuma rezultātus. - Individuāli vērtēts mājasdarbs. Jautājumi gala pārbaudījumā. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Patstāvīgais darbs mājās - 75%
Eksāmens - 25% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Matemātika, programmēšanas pamati. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||