Код курса InfT5057
Кредитные пункты 4.50
Общее количество часов120
Kоличество часов лекций12
Kоличество часов семинаров и практических занятий24
Количество часов самостоятельной работы студента84
Дата утвеждения курса19.01.2022
Разработчик курса
Līga Paura
Предыдущая версия курса
InfTM002 [GINTM002]
Учебная литературa
1. Kirk A. Data visualisation: a handbook for data driven design. Los Angeles: SAGE, 2019. 312 p.
2. Corr L., Stagnitto J. Agile Data Warehouse Design: collaborative dimensional modeling, from Whiteboard to Star Schema. UK: Decision Press, 2014. 304 p.
3. Arhipova I., Balina S. Statistika ekonomikā un biznesā: risinājumi ar SPSS un MS Excel: mācību līdzeklis. Rīga: Datorzinību centrs, 2006. 359 lpp.
4. Kabacoff R. I. R in action: data analysis and graphics with R. Second edition. Shelter Island, NY: Manning, 2015. 579 p.
Дополнительная литература
1. Data science & big data analytics: discovering, analyzing, visualizing and presenting data. EMC Education Services. Indianapolis, IN: John Wiley and Sons, 2015. 410 p.
2. Advanced Analytics with Power BI: Microsoft. Pieejams: https://www.arbelatech.com/insights/white-papers/advanced-analytics-with-power-bi
3. Gujarati D. N. Basic econometrics. 3rd ed. New York [etc.]: McGraw-Hill, Inc., 1995. 838 p.
Периодика и другие источники информации
1. European Journal of Management and Business Economics: ISSN 2444-8451 Elsevier data base
2. Journal of Data Analysis and Information Processing: ISSN Online: 2327-7203. Pieejams: www.scirp.org/journal/jdaip