| Kods | LA0921 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Lielie dati | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Profesionālais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datorika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Liepājas akadēmija | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Anita Jansone, Dzintars Tomsons | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 3.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kurss paredz izpratnes veidošanu par lielo datu apstrādes metodēm, datu kvalitātes. nodrošināšanu. Praktiskajā daļā studenti iegūst prasmes lielo datu analītikā, datu kvalitātes. novērtēšanā un apgūst datu apstrādes un vizualizācijas rīkus.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Kursa mērķis ir sniegt zināšanas par lieliem datiem informācijas tehnoloģijās. Kursa uzdevumi ir: 1. Iepazīstināt ar Datu izguves un apstrādes metodēm un rīkiem; 2. Iepazīstināt ar datu kvalitātes novērtēšanas metodēm; 3. Sniegt prasmes lielo datu analītikā, liela apjoma datu vizualizācijā; 4. Iepazīstināt un sniegt prasmes datu kvalitātes novērtēšanā un kvalitātes nodrošināšanā. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Zināšanas:
Zina lielo datu apstrādes metodes;
Zina datu kvalitātes nodrošināšanas un novērtēšanas? metodes. - I Daļa. Izstrādāta informācijas apstrādes koncepcija (70% no vērtējuma).
Sagatavots referāts par informācijas apstrādes
aktualitātēm (10% no vērtējuma).
Izpildīts teorijas tests (20% no vērtējuma).
II Daļa. Izstrādāta datu kvalitātes novērtēšana metode (70%).
Izpildīts teorijas tests(20%).
Sagatavots referāts par datu kvalitātes aktualitātēm (10% no vērtējuma). Prasmes: Prot lietot datu apstrādes un vizualizācijas rīkus; Prot novērtēt datu kvalitāti. - I Daļa. Izstrādāta informācijas apstrādes koncepcija (70% no vērtējuma). Sagatavots referāts par informācijas apstrādes aktualitātēm (10% no vērtējuma). Izpildīts teorijas tests (20% no vērtējuma). II Daļa. Izstrādāta datu kvalitātes novērtēšana metode (70%). Izpildīts teorijas tests(20%). Sagatavots referāts par datu kvalitātes aktualitātēm (10% no vērtējuma). Kompetence: Ir kompetence izvēlēties piemērotākās metodes un rīkus datu apstrādei un kvalitātes nodrošināšanai. - I Daļa. Izstrādāta informācijas apstrādes koncepcija (70% no vērtējuma). Sagatavots referāts par informācijas apstrādes aktualitātēm (10% no vērtējuma). Izpildīts teorijas tests (20% no vērtējuma). II Daļa. Izstrādāta datu kvalitātes novērtēšana metode (70%). Izpildīts teorijas tests(20%). Sagatavots referāts par datu kvalitātes aktualitātēm (10% no vērtējuma). |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Gala vērtējumu veido vidēja atzīme no I un II daļas. - 100%
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | - | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||