Latviešu Krievu Angļu Vācu Franču
Statuss(Aktīvs) Izdruka Arhīvs(0) Studiju plāns Vecais plāns Kursu katalogs Vēsture

Hазвание курса
Код курса InfT5057
Кредитные пункты (ECTS) 4.5
Общее количество часов 121.5
Kоличество часов лекций 12
Kоличество часов семинаров и практических занятий 24
Количество часов самостоятельной работы студента 84
Дата утвеждения курса 19/01/2022
 
Разработчик курса
, Līga Paura

6979@@Priekšzināšanas
Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas
 
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