Код курса InfTM001
Кредитные пункты 6
Общее количество часов48
Kоличество часов лекций16
Kоличество часов семинаров и практических занятий32
æоличество лабораторных работ0
Количество часов самостоятельной работы студента114
Дата утвеждения курса13.12.2023
Разработчик курса
Līga Paura
Учебная литературa
1. An Introduction to R. http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html [skatīts 7.decembrī 2023.]
2. Robert I. Kabacoff (2015) R in action: data analysis and graphics with R. Shelter Island, NY: Manning, 579 p. 3.James Gareth, at al. (2017) An introduction to statistical learning: with applications in R. New York : Springer, 426 p.
3. Kirk Andy. Data visualisation: a handbook for data driven design. - Los Angeles: SAGE, 2019. -312 lpp.
Дополнительная литература
1. Data science & big data analytics: discovering, analyzing, visualizing and presenting data / EMC Education Services. - Indianapolis, IN: John Wiley and Sons, 2015. - xviii, 410 lpp.
2. Gujarati D. N. Basic econometrics. 3rd ed. New York [etc.]: McGraw-Hill, Inc., 1995. 838 p.
Периодика и другие источники информации
1. Journal of Data Analysis and Information Processing: ISSN Online: 2327-7203
www.scirp.org/journal/jdaip