12NM_Datu apstrāde, analīze un vizualizācija ar Python
Programmu kopa: Datu apstrāde, analīze un vizualizācija
Kursa mērķis
Sniegt zināšanas un Python programmēšanas pamatprasmes datu apstrādei, analīzei un rutīnas darbu automatizācijai.
Mērķauditorija
Ikviens, kurš atbilst projekta nosacījumiem (ir nodarbināts) un vēlas apgūt datu apstrādes, analīzes un vizualizācijas pamatprasmes Python vidē.
Kursa mērķis
Sniegt zināšanas un Python programmēšanas pamatprasmes datu apstrādei, analīzei un rutīnas darbu automatizācijai.
Mērķauditorija
Ikviens, kurš atbilst projekta nosacījumiem (ir nodarbināts) un vēlas apgūt datu apstrādes, analīzes un vizualizācijas pamatprasmes Python vidē.
Tehnoloģijas
Python
Mācīšanās rezultāti
Pēc veiksmīgas izglītības programmas apgūšanas dalībnieks būs spējīgs:
1. Pielietot Python programmēšanas vidi.
2. Pielietot Python objektorientētās programmēšanas metodes.
3. Izstrādāt un dokumentēt algoritmus datu apstrādei.
4. Deklarēt un veikt darbības ar vienkāršiem datu tipiem, tai skaitā virknēm un skaitļiem.
5. Deklarēt un veikt darbības ar sakārtotām un nesakārtotām datu struktūrām, tai skaitā sarakstiem un vārdnīcām.
6. Deklarēt datu masīvus.
7. Izmantot datu modeļus.
8. Veidot zarošanās un loģiskās izteiksmes.
9. Veidot loģiskos operatorus un cikla konstrukcijas.
10. Strukturēt kodu atkārtotai izmantošanai: definēt un izmantot funkcijas, klases un moduļus.
11. Pārvaldīt failus un direktorijus, izmantojot Python kodu.
12. Apstrādāt izņēmumus.
13. Izstrādāt lietotāja saskarnes Python valodā.
14. Testēt un validēt izstrādāto kodu.
15. Dokumentēt izstrādāto kodu.
16. Sadarboties izstrādātāju, testētāju un pasūtītāja komandā.
Caurviju kompetences
Komunikācija
Pašattīstība
Darbs komandā
Iniciatīva
DIGCOMP 2.2
3.4. Programmēšana
5.2. Vajadzību un tehnoloģisko risinājumu identificēšana
1.3. Datu, informācijas un digitālā satura pārvaldība
3.2. Digitālā satura integrēšana un atkārtota izstrāde
E-kompetences un caurviju kompetences
E-kompetences un caurviju kompetences
Add paragraph text. Click “Edit Text” to update the font, size and more. To change and reuse text themes, go to Site Styles.
Add paragraph text. Click “Edit Text” to update the font, size and more. To change and reuse text themes, go to Site Styles.
Add paragraph text. Click “Edit Text” to update the font, size and more. To change and reuse text themes, go to Site Styles.
Caurviju kompetences
Komunikācija
Pašattīstība
Darbs komandā
Iniciatīva
DIGCOMP 2.2
3.4. Programmēšana
5.2. Vajadzību un tehnoloģisko risinājumu identificēšana
1.3. Datu, informācijas un digitālā satura pārvaldība
3.2. Digitālā satura integrēšana un atkārtota izstrāde
E-kompetences un caurviju kompetences
E-kompetences un caurviju kompetences
Caurviju kompetences
Komunikācija
Pašattīstība
Darbs komandā
Iniciatīva
DIGCOMP 2.2
3.4. Programmēšana
5.2. Vajadzību un tehnoloģisko risinājumu identificēšana
1.3. Datu, informācijas un digitālā satura pārvaldība
3.2. Digitālā satura integrēšana un atkārtota izstrāde
Priekšzināšanas
Vismaz vidējā izglītība. Datorlietošanas prasmes vidējā līmenī.
Priekšzināšanas
Vismaz vidējā izglītība. Datorlietošanas prasmes vidējā līmenī.
Kursa tēmas
1. Datorprogrammēšanas pamati:
1.1. programmas izpildīšanas principi,
1.2. programmēšanas valodas definēšanas un konstruēšanas principi,
1.3. atšķirība starp kompilāciju un interpretāciju,
1.4. Python programmēšanas valoda un tās pozicionēšana starp citām valodām,
1.5. 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,
7.5. 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
Materiāli kursa dalībniekiem
Pasniedzēja sagatavoti mācību materiāli latviešu valodā.
Mācību norise un nepieciešamais aprīkojums
Nodarbības notiek tiešsaistē vismaz divus/trīs darba dienu vakarus nedēļā. Sekmīgai dalībai mācībās dalībniekam ir nepieciešams dators ar Windows operētājsistēmu, webkameru un mikrofonu, kā arī stabils interneta pieslēgums. Mācību programmas apgūšanai nepieciešamo programmatūru nodrošina izglītības iestāde.
Darbs komandā
Praktiska pieredze
Projekta izstrāde
