Code du cours InfTM001
Crédits 6
La quantité totale d'heures en classe48
Nombre de conferences16
Nombre de travaux pratiques et des séminaires32
Nombre des travaux du laboratoire0
La quantitē d'heures de travail autonome d'un ētudiant114
Date de l'approbation du cours13.12.2023
Auteur du cours
Līga Paura
Manuels
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.
Ouvrages supplémentaires
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.
Périodiques et d`autres ressources d`information
1. Journal of Data Analysis and Information Processing: ISSN Online: 2327-7203
www.scirp.org/journal/jdaip