Kursu veidi
Datu analīze un pārskatu sagatavošana, izmantojot Python
Programmas mērķis ir veidot izpratni par digitālo datu analīzes iespējam un metodēm izmantojot Python programmēšanas valodu, veidojot izpratni par datu apstrādes veidiem, informācijas iegūšanas metodēm un informācijas pielāgošanas iespējam dažādām vajadzībām, ka arī aprēķinu veikšanu, izmantojot Python valodas funkcionalitāti.
Sniegt izglītojamajiem zināšanas un prasmes par datu pirmsapstrādes metodēm, trūkstošo datu noteikšanu, datu formatēšanas iespējam un pārskatu sagatavošanas metodēm, apgūt datu formātus un to transformācijas veidus, datu apstrādes un kārtošanas metodes, informācijas atlases valodu SQL, datu importēšanas un eksportēšanas metodes un rīkus, datu analīzi un statistikas iegūšanas rīkus un metodes. Sniegt zināšanas par programmas uzbūves posmiem un programmēšanas valodas Python pamatiem kas ļaus izmantot datu apstrādes automatizēšanas iespējas.
Mācību programma
| Galvenās tēmas | Stundas |
| Datu analīze un apstrādes metodes. Datu standarti. Python bibliotēkas informācijas iegūšanai. | 10 |
| Digitālo datu vākšanas metodes. Failu standarti. JSON. | 10 |
| Programmēšanas valodas Python struktūra un sintakse. Programmas struktūra. Interpretatori. loģiskās konstrukcijas, cikliskās konstrukcijas. Programmas sadale moduļos. | 10 |
| Automatizēta datu apstrāde un vizualizācija. Automatizācijas metodes datu iegūšanai. | 10 |
| Tīmekļa datu iegūšanas un apstrādes metodes. WEB Scraping. | 10 |
| Datu apstrādes metodes lietojumprogrammatūru automatizēšanai izmantojot MS Office piemērus. | 10 |
| Skriptu veidošana sērijveida dokumentu automatizēšanai. | 10 |
| Finanšu datu analīzes veidi | 10 |
- Python valoda
- Replit izstrādes vide
- Mainīgais
- Aritmētiskas darbības
- Izvade
- Komentāru veidi un pielietojums
- Formatēta izvade
- Zarošanās
- While un for cikli
- Teksta faila nolasīšana
- String datu tips
- Darbības ar tekstu
- Meklēšana string mainīgajā
- String mainīgā daļu nomaina ar replace
- String mainīgā pārbaudes
- Masīvs List
- Masīva papildināšana, elementu dzēšana
- Masīva kārtošana
- Vairāku dimensiju masīvu nepieciešamība
- Masīvs Dictionary
- Masīvs Tuples
- Masīvs Set
- Bibliotēka Collections
- Bibliotēka Math
- Bibliotēka Radom
- Bibliotēka Datetime
- Bibliotēka Pandas
- Moduļu nepieciešamība un izveide
- Funkciju definēšana
- Funkciju definēšana savā modulī
- Funkcijas ar argumentiem
- Funkcijas ar standarta vērtībām
- Return
- Matemātiskas darbības DataFrame
- DataFrame datu grupēšana
- Bibliotēka MatPlotLib
- Grafiku veidi un pielietojums (stabiņu diagramma, līniju grafiks, apļa grafiks, izkliedes punktu grafiks)
- Līniju veidi, marķieru formatēšana
- Grafiku nosaukuma un leģendas pievienošana
- Grafika pārkrāsošana izmantojot gatavas krāsu shēmas
- List comprehension
- Bibliotēka TermColor
- Teksta faila satura sadalīšana masīvā
- Teksta masīva attīrīšana no liekiem simboliem
- Masīva pārvēršana DataFrame
- DataFrame tukšumu aizpilde ar null vērtību
- Python un VS Code uzstādīšana uz datora
- VS Code konfigurācija
- Bibliotēka Requests
- Bibliotēka BeautifulSoup4
- Mājas lapas konkrētas lapas pieprasīšana un satura koda iegūšana
- Mājas lapas pieprasījuma kļūdu veidi
- Satura meklēšana pēc ID
- Satura meklēšana pēc Class
- Satura meklēšana pēc HTML taga
- Atrastā satura filtrēšana pēc atribūtiem
- Mantojošo elementu meklēšana un apstrāde
- Atrastās informācijas strukturēšana
- __name__ un __main__ pārbaudes, to pielietojums
- Kļūdu ķeršana ar try except struktūru
- Kļūdu ķeršana ar try except finally
- Konkrētu veidu kļūdu atsevišķa apstrāde try except struktūrā
- Bibliotēkas Sys funkcija Path
- Relatīvā un absolūtā adrese
- Bibliotēka OpenPyXL
- Tukšo aiļu apstrādes metodes
- Datu atlase izmantojot pārbaudes rezultātā iegūtas True un False vērtības
- Tukšumus saturošo rindu dzēšana
- Konkrētas rindas dzēšana
- Piekļuve konkrētas rindas datiem
- Tukšumu aizstāšana ar vidējo aritmētisko, vidējo no saraksta un visbiežāk sastopamo vērtību
- DataFrame kolonnas datu tipa maiņa
- Vērtību aizstāšana izmantojot ciklus
- Bibliotēka Seaborn
- Korelāciju grafiks
- Atsķirības starp MatPlotLib un Seaborn grafikiem
- Vairāku failu automātiska nolasīšana
- Failu automātiska atlase pēc kritērijiem nosaukumā
- Faktori, kam jāpievērš uzmanību strādajot ar lielu apjomu failu
- Vairāku DataFrame apvienošana
- Piekļūšana Datu bāzei
- Tabulas izveide
- Informācijas pievienošana tabulai
- Datu izgūšana no tabulas
- Datu atlase izgūšanas procesā
- Datu atlase atskaites grafikam
- Darbs ar vairākiem grafikiem (apakšgrafiki)
- Vairāku grafiku formatēšana
- Grafika kā attēla saglabāšana
- Bibliotēka FPDF
- Izveidotās atskaites datu ievietošana pdf faila tabulā
- Attēlu ievietošana pdf failā
- Bibliotēka Selenium
- Interneta pārlūka lietošanas automatizācija
- Multiindex izveide un saglabāšana xlsx un pdf failos
- Grafiskās vides izveide ar tkinter bibliotēku
- Noslēguma darba prezentācija
Sasniedzamie mācīšanās rezultāti
Profesionālās pilnveides izglītības programmaPēc programmas apgūšanas izglītojamais:
- Apgūs iemaņas darbam ar strukturētajiem datiem.
- Apgūs iemaņas darbam ar nestrukturētajiem datiem.
- Apgūs analīzes rīku komplekta izmantošanu salikto datu analīzes vajadzībām.
- Apgūs datu importēšanas un eksportēšanas metodes un iespējas.
- Pratīs formulēt un analītiski aprakstīt uzkrātos datus.
- Pārzinās vaicājuma veidošanas metodes un datu atlases iespējas no datubāzes.
- Pārzinās informācijas pārraides standartus.
- Izpratīs datu apstrādes darbības ciklu un spēt to pielietot praksē.
- Pilnveidos finanšu datu iegūšanas un sagatavošanas kompetenci.
Materiāltehniskais nodrošinājums
Kas ir nepieciešams studentam, lai apgūt kursu.Nepieciešamie tehnoloģiskie rīki:
Dators (minimāli i3 procesors, Microsoft, Linux GUI vai MacOs operētājsistēma) ar interneta pieslēgumu.
Video lekcijas tiks translētas izmantojot Microsoft Teams platformu, nodrošinot pieslēguma saiti studentiem E-pastā.
Praktisko darbu realizācijai tiks izmantoti Rīgas Tehniskas universitātes tehniskie risinājumi, kas, nepieciešamības gadījumā, ļaus pieslēgties virtuālajam darbstacijām praktisko uzdevumu izpildei.