Kursa kods InfT1002

Kredītpunkti 3

Informātika II

Zinātnes nozareInformācijas tehnoloģija (nav zn)

Kopējais stundu skaits kursā81

Lekciju stundu skaits16

Semināru un praktisko darbu stundu skaits16

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits49

Kursa apstiprinājuma datums04.09.2019

Atbildīgā struktūrvienībaDatoru sistēmu un datu zinātnes institūts

Kursa izstrādātājs

author asoc. prof.

Nataļja Vronska

Dr. paed.

Priekšzināšanas

InfT1001, Informātika I

Kursa anotācija

Studiju kursā studenti pilnveido zināšanas un prasmes par MS Excel funkcijām un saliktajām funkcijām, grafiku veidošanu, datu bāzes dažādām apstrādes metodēm un prognozēšanu, kas nepieciešams kursa darbu un studiju projektu izstrādāšanā un datu analizēšanā.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas: izprot MS Excel funkcijas, spēj izskaidrot datu analīzei nepieciešamo datu bāzes apstrādes metodi – lekcijas.
Prasmes: analizēt un izvērtēt praktiskai darbībai atbilstošo informāciju, izmantojot zināšanas, lai izpildītu nepieciešamos darbus – praktiskie darbi;
Kompetences: spēj izvērtēt un izmantot atbilstošās zināšanas un prasmes par MS Excel funkcijām un datu bāzes apstrādes metodēm – praktiskie darbi, kontroldarbi.

Kursa saturs(kalendārs)

1. Tabulas noformēšana. Vienkāršie aprēķini. Absolūto, relatīvo un jaukto šūnu adrešu izmantošana. Vienkāršāko un biežāk lietoto funkciju izmantošana aprēķinos (Lekcija – 1 h, praktiskais darbs – 2 h).
2. Loģiskās, matemātiskās un statistiskās funkcijas. Salikto funkciju veidošana. Ievada ierobežojumu noteikšana (Lekcija – 1 h, praktiskais darbs – 2 h).
3. Jaunākās tehnoloģijas. 3D iespējas (Lekcija – 2 h)
4. Grafiku veidošana (Lekcija – 1 h, praktiskais darbs – 1 h).
5. 1. kontroldarbs par praktiskajos darbos apskatītajām tēmām (Lekcija – 1 h).
6. Darbs ar datu bāzi: jaunu datu ievade, datu kārtošana, datu filtrēšana (Lekcija – 1 h, praktiskais darbs – 1 h).
7. Nosacījumformatēšana. Aprēķinu veikšana pa ierakstu grupām (Lekcija – 1 h, praktiskais darbs – 2 h).
8. Rakurstabulas, rakursgrafiki (Lekcija – 2 h, praktiskais darbs – 2 h).
9. Datu konsolidācija. Prognozēšana ar Goal Seek (Lekcija – 1 h, praktiskais darbs – 1 h).
10. Datu paplašinātā filtrēšana, izmantojot kritēriju taisnstūri (Lekcija – 2 h, praktiskais darbs – 2 h).
11. Secinošā statistika ar analīzes rīka (Data Analysis) komplekta izmantošanu (Lekcija – 2 h, praktiskais darbs – 3 h).
12. 2. kontroldarbs par praktiskajos darbos apskatītajām tēmām (Lekcija – 1 h).

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Lai iegūtu ieskaiti studentiem:
• jāapmeklē 80% no lekcijām;
• sekmīgi jāuzraksta kontroldarbi;
• visiem praktiskajiem darbiem jābūt ieskaitītiem.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Gatavošanās praktiskajiem darbiem un kontroldarbiem

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Studiju kursa eksāmena vērtējums ir atkarīgs no kontroldarbu kumulatīvā vērtējuma.
Eksāmena atzīme ir vidējais aritmētiskais starp kontroldarbu vērtējumiem.

Obligātā literatūra

• Arhipova I. Statistika ekonomikā un biznesā. Datorzinību centrs: 2006. 362 lpp.
• Izklājlapas. Rīga, LU. Pieejams: http://vpg.edu.lv/uploads/4_EXCEL_2010.pdf
• Excel for Windows apmācība. Pieejams: http://ejuz.lv/mvu

Papildliteratūra

• Shelly G.B., Quasney J. Microsoft Office Excel 2010. Cengage Learning: 2011. 328 p.
• Walkenbach J. Microsoft Excel 2010 Formulas. Wiley Publishing: 2010. 814 p.

Piezīmes

Obligāts kurss otrā līmeņa profesionālās augstākās izglītības studiju programmā „Pārtikas produktu tehnoloģija” pilna un nepilna laika studijās.