DMI738 Datu apstrādes un datizraces pamati

Kods DMI738
Nosaukums Datu apstrādes un datizraces pamati
Statuss Obligātais/Obligātais izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Akadēmiskais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Modelēšanas un imitācijas katedra
Mācībspēks Sergejs Paršutins, Arnis Kiršners
Kredītpunkti 3.0 (4.5 ECTS)
Daļas 1
Anotācija Datu apstrāde un datizrace nodrošina metožu un tehnoloģiju kopumu, kas ļauj pārvērst uzņēmumā pieejamos datus noderīgā informācijā un zināšanās. Datu apstrāde risina datu izgūšanas, datu transformēšanas un datu strukturēšanas problēmas. Tās rezultātā dati tiek sagatavoti tālākai apstrādei. Datizrace risina datu analīzes problēmas, lai atklātu iepriekš nezināmas attiecības starp datiem. Datizraces rezultāti ļauj uzņēmumiem un sistēmām pieņemt pareizus un pamatotus lēmumus. .
Kursā tiek aptverta datu apstrāde un analīze, sākot no datu izgūšanas no datu avotiem līdz zināšanu iegūšanai un to prezentācijai lietotājam saprotamā formā. Kursa tēmas ietver datu glabāšanas veidu un tehnoloģiju apskatu, datu analīzes metodes, ietverot gan klasiskās statistikas, gan modernas mašīnapmācības un datizraces metodes..
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Sniegt pamata teorētiskās un praktiskās zināšanas datu savākšanas, uzglabāšanas, apstrādes, analīzes un prezentācijas metožu un algoritmu izmantošanā dažādās problēmsfērās un nozarēs.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Spēj izgūt datus no datu avotiem un strukturēt tos dažādos datu glabāšanas veidos - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu „Datu izgūšana, strukturēšana un sagatavošana analīzei”, 1. daļa.
Spēj realizēt datu apstrādes darbplūsmas, transformēt datus, novērtēt datu kvalitāti un sagatavot datus analīzei - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu „Datu izgūšana, strukturēšana un sagatavošana analīzei”, 2. daļa.
Spēj atklāt sakarības datos ar klasiskajām statistiskās analīzes metodēm (regresija, korelācija, X2 tests) - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu „Datu statistiskā analīze”
Spēj izveidot datu klasifikācijas modeli un pielietot to jaunu ierakstu klasifikācijai - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu „Klasifikācijas uzdevums un algoritmi”
Spēj veikt datu analīzi, pielietojot datu klasterizācijas algoritmus - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu „Klasterizācijas uzdevums un algoritmi”
Spēj pielietot mākslīgus neironu tīklus prognozēšanas uzdevumu risināšanai - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu "Prognozēšana ar mākslīgajiem neironu tīkliem"
Spēj pasniegt un vizualizēt datu apstrādes un analīzes rezultātus - Teorētiskā daļa: eksāmens; Praktiskā daļa: darbs par tēmu "Datu analīzes rezultātu pasniegšana"
Priekšzināšanas Matemātika, matemātiskā statistika, datu bāzu vadības sistēmas, programmēšana bāzes līmenī

Kursa apgūšanas cena klausītājam Pilna laika studijas
Klātiene
Nepilna laika studijas
Klātiene
Nepilna laika studijas
Neklātiene
Lekciju saraksts
Daļa Nodarb. veids Pasniedzēji Telpa Nedēļas
diena
Laiks Nedēļa semestrī
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
2019/2020 gada pavasara semestris
RDBI0 2. kurss, 1 grupa
1 Pap.eks. Docents S.Paršutins Tiešsaistes-MSTeams 0 10.00 - 12.00
1 Lekc. Docents S.Paršutins Daugavgrīvas 2 (Meža 1/4)-149 5 10.15 - 11.50 * * * * * * * * * * * * * * * *
1 Lab.d. Lektors A.Kiršners Sētas 1 (Meža 1/3)-405 5 12.30 - 14.05 * * * * * * * *
RDBI0 2. kurss, 2 grupa
1 Pap.eks. Docents S.Paršutins Tiešsaistes-MSTeams 0 10.00 - 12.00
1 Lekc. Docents S.Paršutins Daugavgrīvas 2 (Meža 1/4)-149 5 10.15 - 11.50 * * * * * * * * * * * * * * * *
1 Lab.d. Docents S.Paršutins Daugavgrīvas 2 (Meža 1/4)-447 5 12.30 - 14.05 * * * * * * * *
RDBI0 2. kurss, 3 grupa
1 Pap.eks. Docents S.Paršutins Tiešsaistes-MSTeams 0 10.00 - 12.00
1 Lekc. Docents S.Paršutins Daugavgrīvas 2 (Meža 1/4)-149 5 10.15 - 11.50 * * * * * * * * * * * * * * * *
1 Lab.d. Lektors A.Kiršners Sētas 1 (Meža 1/3)-405 5 12.30 - 14.05 * * * * * * * *
RDBI0 2. kurss, 4 grupa
1 Pap.eks. Docents S.Paršutins Tiešsaistes-MSTeams 0 10.00 - 12.00
1 Lekc. Docents S.Paršutins Daugavgrīvas 2 (Meža 1/4)-149 5 10.15 - 11.50 * * * * * * * * * * * * * * * *
1 Lab.d. Docents S.Paršutins Daugavgrīvas 2 (Meža 1/4)-447 5 12.30 - 14.05 * * * * * * * *
Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]