Datu apstrāde, analīze un vizualizācija ar Microsoft Excel (DigComp L3)
PROGRAMMAS MĒRĶIS
Iegūt zināšanas un apgūt prasmes datu atlases, izvērtēšanas, strukturēšanas, analīzes un vizualizēšanas jomās, izmantojot Microsoft Excel tehnoloģijas.
Izglītības programma ir izveidota ņemot vērā Eiropas Komisijas Digitālās kompetences ietvarstruktūras (DigComp) vadlīnijas un atbilst DigComp 3. kompetenču līmenim (L3) - pēc sekmīgas programmas apgūšanas izglītojamais spēs patstāvīgi veikt skaidri definētus rutīnas uzdevumus un risināt vienkāršas problēmas, kas rodas šo uzdevumu izpildes gaitā.
Mācību ilgums un formāts
160 mācību stundas:
60 stundas tiešsaistē ar
pasniedzēju un 100 stundas
projektu un patstāvīgais darbs
Mērķauditorija
Ikviens, kurš strādā ar datiem un vēlas pilnveidot prasmes datu analīzē, atskaišu un prezentāciju veidošanā, datos balstītu lēmumu pieņemšanā
Tehnoloģijas
Windows operētājsistēma
Microsoft Teams for Education
Microsoft Excel
Priekšzināšanas un priekšnoteikumi dalībai
Vismaz vidējā izglītība, pieredze darbā ar biroja programmatūru
Mācīšanās rezultāti
Pēc sekmīgas mācību programmas apgūšanas kursa dalībnieki spēs patstāvīgi veikt skaidri definētus rutīnas uzdevumus un risināt vienkāršas problēmas, kas rodas šo uzdevumu izpildes gaitā:
-
pielietot datu apstrādes un analīzes metodes,
-
lasīt, rakstīt un komunicēt datus izmantošanas kontekstā;
-
noteikt datu avotus un to apstrādes mehānismus;
-
veikt datu tīrīšanu;
-
aprakstīt datu avotu un lietošanas principus;
-
pielietot labās prakses datu ievietošanai, rediģēšanai un dzēšanai;
-
pielietot Microsoft Excel formulas un funkcijas datu analīzē;
-
pielietot Microsoft Excel rakurstabulas (Pivottable) datu analīzei;
-
pielietot pamatstatiskās funkcijas un jēdzienus;
-
veidot vienkāršotu statistisko analīzi, lai izprastu datu trendus;
-
veidot datu vizualizāciju, izmantojot datu diagrammas Microsoft Excel vidē;
-
gatavot datu pārskatus, izmantojot Microsoft Excel vizualizācijas metodes;
-
veidot datos balstītus stāstus;
-
pielietot Vispārīgās Datu Aizsardzības Regulas (VDAR) principus;
-
veidot sadarbību ar kolēģiem, partneriem un klientiem datu apstrādes, analīzes un prezentēšanas procesos.
Programma attīsta e-kompetences un caurviju kompetences
DIGCOMP 2.1
1.3. Datu, informācijas un digitālā satura pārvaldība.
3.2. Digitālā satura integrēšana un pārstrādāšana
5.3. Digitālo tehnoloģiju radoša lietošana
3. līmenis
persona spēs patstāvīgi veikt skaidri definētus rutīnas uzdevumus un risināt vienkāršas problēmas, kas rodas šo uzdevumu izpildes gaitā.
Caurviju kompetences
-
Komunikācija
-
Pašattīstība
-
Darbs komandā
-
Iniciatīva
Materiāli kursa dalībniekiem
Pasniedzēja sagatavota darba burtnīca ar uzdevumu aprakstiem
Kursa tēmas
1. Datu avotu noteikšana un to importēšana
2. Datu tīrīšana
3. Datu avotu lietošanas principu noteikšana un aprakstīšana, ievērojot drošības un uzticamībās principus
4. Labās prakses pielietošana datu importēšanai, strukturēšanai, rediģēšanai, dzēšanai un uzturēšanai
5. Datu atlases un apstrādes kritēriju formulēšana un pierakstīšana Microsoft Excel vidē
6. Datu izmantošanas scenāriju veidošana Microsoft Excel vidē
7. Microsoft Excel piemērotu funkciju un formulu izvēle uzdevumu mērķu sasniegšanai
8. Datu atlase un analīze ar Microsoft Excel loģisko funkciju palīdzību
9. Microsoft Excel formulu un funkciju piemērošana datu apgabaliem
10. Datu filtrēšana un kārtošana pēc noteiktiem scenārijiem Microsoft Excel vidē
11. Datu analīze, izmantojot rakurstabulas (Pivottable)
12. Pamatstatisko funkciju un jēdzienu pielietošana, risinot uzdevumus ar Microsoft Excel rīkiem (vidējais, standartkļūda, mediāna, standartnovirze,…)
13. Vienkāršotas statistiskās analīzes īstenošana, lai izprastu datu trendus
14. Datu vizualizācija, izmantojot datu diagrammas Microsoft Excel vidē
15. Datu modeļu izmantošana datu ievietošanai no vairākām Microsoft Excel tabulām
16. Datu sagatavošana datu pārskatu veidošanai sadarbībā ar citiem komandas dalībniekiem
17. Datos balstīto stāstu veidošana
18. Vispārīgās datu aizsardzības regulas (VDAR) principu ievērošana, strādājot ar datiem
19. Sadarbošanās ar kolēģiem, partneriem un klientiem datu apstrādes, analīzes un prezentēšanas procesos