top of page

Atsauksmes

“Būtiskākie ieguvumi no grupu darba: 1. iespēja darboties praktiski kaut nedaudz darba videi tuvinātos apstākļos. 2. Ideju apmaiņa. 3. Mācot citus, mācies arī pats.”

Artūrs

“Ļoti kompetents un pacietīgs pasniedzējs, kas iedziļinās un spēj noturēt labu balansu starp teoriju un praksi.”

Līga

“Mācības patika, pasniedzējs bija ļoti aizrautīgs un zinošs, labprāt pastāstīja arī plašāk. Viss bija ļoti organizēts un saprotams.”

Rihards

Programmēšana Python valodā datu analītiķiem

ar Python Institute PCEP™ sertifikāciju

​Mācību formāts 

Tiešsaistē

Ilgums

48 mācību stundas

EUR 1250 + PVN

Cena

Tuvākais kurss:

Nav ieplānots.

  

  

  

  

  

  

  

Kursa mērķis

Sniegt zināšanas un Python programmēšanas pamatprasmes datu apstrādei un rutīnas darbu automatizācijai.

Mērķauditorija

Datu analītiķi, kuri vēlas izmantot Python iespējas datu analīzē.

Kursa mērķis

Sniegt zināšanas un Python programmēšanas pamatprasmes datu apstrādei un rutīnas darbu automatizācijai.

Mērķauditorija

Datu analītiķi, kuri vēlas izmantot Python iespējas datu analīzē.

Tehnoloģijas

Python

MĀCĪBU NORISE

20% teorija un 80% prakse

Mācības notiek tiešsaistē. Mācības notiek 2 reizes nedēļā pa 4 mācību stundām 6 nedēļu garumā. Mācību laikā dalībnieki apgūst teoriju, ko nostiprina ar praktiskajiem uzdevumiem un grupu projektu.

Projektos balstīta mācīšanās nozīmē darbu grupās, kad mācību dalībnieki izstrādā projektu, kas ir balstīts uz reālu darba situāciju, praktiski pielietojot nodarbībās apgūtās prasmes un zināšanas.

Caurviju kompetences


  • Komunikācija

  • Atbildība

  • Darbs komandā

  • Pielāgošanās prasmes

DIGCOMP 2.1


  • B.1. Design and Develop.-L.2

  • B.3. Testing. - L.1

  • B.5. Documentation Production.-L.1


E-kompetences un caurviju kompetences

E-kompetences un caurviju kompetences

Caurviju kompetences


  • Komunikācija

  • Atbildība

  • Darbs komandā

  • Pielāgošanās prasmes

DIGCOMP 2.1


  • B.1. Design and Develop.-L.2

  • B.3. Testing. - L.1

  • B.5. Documentation Production.-L.1


Priekšzināšanas

Kurss ir domāts tiem, kuriem nav vai ir minimāla programmēšanas pieredze, bet ir vēlme pielietot programmēšanas pamatprasmes rutīnas darbu automatizācijai.

Sertifikācija

Python Institute sertifikācijas eksāmens PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer

Kursa tēmas

1. Datorprogrammēšanas pamati:

1.2. programmas izpildīšanas principi

1.3. programmēšanas valodas definēšanas un konstruēšanas principi

1.4. atšķirība starp kompilāciju un interpretāciju

1.5. Python programmēšanas valoda un tās pozicionēšana starp citām valodām

1.6. Python valodas dažādas versijas



2. Python programmēšanas vides instalēšana un konfigurēšana

3. Objektorientētās programmēšanas principi un to realizācija Python

4. Datu apstrādes algoritmi un to izstrāde, attēlošana, aprakstīšana

5. Vienkāršu datu tipi (skaitļi, virknes, masīvi), to deklarēšana un apstrāde

6. Sakārtotas un nesakārtotas datu struktūras



7. Python datu formatēšanas un izvades pamatmetodes:

7.1. mainīgo lielumu jēdziens un mainīgo nosaukumdošanas noteikumi

7.2. skaitliskās operācijas

7.3. piešķiršanas operators

7.4. izteiksmju veidošana Pythonā un  noteikumi, kas reglamentē izteiksmju veidošanu,

datu ievadīšana un konvertēšana



8. Zarošanās un loģiskās izteiksmju veidošana un to pierakstīšana Python sintaksē

9. Loģisko un cikla operatoru veidošana

10. Python koda strukturēšana atkārtotai izmantošanai, definējot un veidojot funkcijas, klases un moduļus

11. Failu un direktoriju, pārvaldīšana izmantojot Python kodu

12. Izņēmumu apstrāde

13. Python koda atkļūdošana un uzlabošana

14. Tīmekļa lietojumprogrammu saskarņu izmantošana

15. Tabulāru datu apstrādes pamati

16. Datu vizualizācija

17. Mākslīgā intelekta valodas modeļos bāzētu rīku izmantošana Python programmēšanas valodas apguvē


Python Institūta starptautiskais sertifikācijas tests kursa beigās (angļu valodā)

Mācīšanās rezultāti

Pēc sekmīgas mācību programmas apgūšanas kursa dalībnieki varēs patstāvīgi vai ar nelielu pieredzējušāku kolēģu atbalstu: 


  • Pielietot Python objektorientētās programmēšanas metodes

  • Izstrādāt un dokumentēt algoritmus datu apstrādei 

  • Deklarēt un veikt darbības ar vienkāršiem datu tipiem, tai skaitā virknēm un skaitļiem

  • Deklarēt un veikt darbības ar sakārtotām un nesakārtotām datu struktūrām, tai skaitā sarakstiem un vārdnīcām

  • Deklarēt datu masīvus

  • Izmantot datu modeļus

  • Veidot zarošanās un loģiskās izteiksmes 

  • Veidot loģiskos operatorus un cikla konstrukcijas 

  • Strukturēt kodu atkārtotai izmantošanai: definēt un izmantot funkcijas, klases un moduļus

  • Pārvaldīt failus un direktorijus, izmantojot Python kodu 

  • Apstrādāt izņēmumus

  • Izstrādāt lietotāja saskarnes Python valodā

  • Testēt un validēt izstrādāto kodu

  • Dokumentēt izstrādāto kodu

  • Sadarboties izstrādātāju, testētāju un pasūtītāja komandā

  • Veikt datu vizualizāciju izmantojot Python iespējas

  • Pielietot valodas modeļos balstītos mākslīgā intelekta rīkus datu apstrādes programmu izstrādē

  • Izprast šobrīd pieejamo mākslīgā intelekta valodas modeļu rīku izmantošanas iespējas un ierobežojumus programmu izstrādē 

  • Pielietot ChatGPT un citus valodas modeļos balstītos mākslīgā intelekta rīkus kļūdu novēršanai savās programmās un sevis izstrādāto risinājumu optimizēšanā

Vēlies pievienoties mācību grupai?

Piesakies un rezervē sev vietu.

Atsauksmes

“Būtiskākie ieguvumi no grupu darba: 1. iespēja darboties praktiski kaut nedaudz darba videi tuvinātos apstākļos. 2. Ideju apmaiņa. 3. Mācot citus, mācies arī pats.”

Artūrs

“Ļoti kompetents un pacietīgs pasniedzējs, kas iedziļinās un spēj noturēt labu balansu starp teoriju un praksi.”

Līga

“Mācības patika, pasniedzējs bija ļoti aizrautīgs un zinošs, labprāt pastāstīja arī plašāk. Viss bija ļoti organizēts un saprotams.”

Rihards

bottom of page