Veidlapa Nr. M-3 (8)

Kursa apraksta statuss: Apstiprināts

Kursa apraksta versija: 25/26.P.1.00

Kursa apraksta periods : 2025./26. akadēmiskā gada pavasara semestris

Kursa apraksta apstiprināšanas datums: -

Studiju kursa apraksts

Ievads datu apstrādē, analīzē un vizualizācijā

Studiju kursa pamatinformācija

Kursa kods
SZF_270
Zinātnes nozare
Citas inženierzinātnes un tehnoloģijas, tai skaitā pārtikas un dzērienu tehnoloģijas; Citas inženierzinātņu un tehnoloģiju apakšnozares
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība; Bioloģija; Civilā un militārā aizsardzība; Digitālā veselība; Dzīvās dabas zinātnes; Farmācija; Informācijas un komunikācijas zinātne; Klīniskā farmācija; Komunikācijas zinātne; Māszinības; Medicīnas pakalpojumi; Medicīnas tehnoloģijas; Pedagoģija; Personu un īpašuma aizsardzība; Politikas zinātne; Psiholoģija; Rehabilitācija; Sabiedrības veselība; Sociālā antropoloģija; Sociālā labklājība un sociālais darbs; Socioloģija; Sporta treneris; Sporta zinātne; Tiesību zinātne; Tiesību zinātne; Tirgzinības un reklāma; Uzņēmējdarbības vadība; Vadībzinātne; Vecmāšu zinības; Veselības vadība; Zobārstniecība
LKI
6. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika

Studiju kursa īstenotājs

Kursa vadītājs
Dina Barute
Struktūrvienības vadītājs
Ieva Puzo
Struktūrvienība
Sociālo zinātņu fakultāte
Kontaktinformācija

SZF, Kuldīgas iela 9c, szf@rsu.lv

Par studiju kursu

Mērķis

Kursa mērķis ir attīstīt studentu pamatiemaņas datu sagatavošanā, aprakstošajā analīzē un vizualizācijā, lai no izejas datiem izveidotu korektus kopsavilkumus, skaidras vizualizācijas un vienkāršu interaktīvu pārskatu (dashboard) Excel un BI rīkos (Power BI/Tableau). Kursa laikā studenti attīsta prasmi nodrošināt datu kvalitāti, aprēķinu korektumu, reproducējamību un atbildīgu datu un MI rīku izmantošanu, tostarp rezultātu validāciju.

Priekšzināšanas

Vidusskolas matemātikas kurss. Vēlamas pamatiemaņas darbam pragrammā MS Excel.

Studiju rezultāti

Zināšanas

1.Raksturo datu nozīmi, datu iedalījumus, datu avotu veidus, kā arī datu kvalitātes kritērijus

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

2.Definē aprakstošās statistikas pamatjēdzienus un to interpretāciju

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam • Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija

3.Izskaidro datu vizualizācijas mērķus un labās prakses principus (grafika izvēle, mērogs, lasāmība, pieejamība)

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija • Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

4.Izskaidro datu analīzes rīku (Power BI, Tableau) darba plūsmas pamatus un galvenos jēdzienus (datu ielāde, transformācija, analīze, vizualizācija, interaktivitāte, koplietošana)

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

5.Raksturo atbildīgas datu un MI izmantošanas principus (konfidencialitāte, validācija, reproducējamība, riski, avotu norāde)

Prasmes

1.Importē datus Excel programmā, strukturē tos tabulā, veic datu tīrīšanu un transformācijas, izveidot kopsavilkumus ar rakurstabulām un rakursdiagrammām

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija

2.Aprēķināt un interpretēt aprakstošās statistikas rādītājus (centrālā tendence, izkliede, kvartiles/percentiles) un izmantot tos sākotnējai datu izpētei

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija • Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

3.Izveidot un noformē diagrammas Excel programmā, ievērojot labās prakses ieteikumus (asis, vienības, virsraksti, salīdzināmība, krāsu lietojums, anotācijas)

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija

4.Ielādē datus Power BI, veic pamata transformācijas Power Query, izveido vienkāršu datu modeli (attiecības starp tabulām), izveido vizualizācijas un interaktīvu pārskatu

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

5.Ielādē datus Tableau Public, izveido pamatvizualizācijas un vienkāršu informācijas paneli, ievērojot publiskošanas ierobežojumus un datu drošības principus

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

6.Izmantot MI rīkus (piem., Julius AI, ChatGPT) kā atbalstu datu sagatavošanā, analīzē un vizualizācijā, formulē uzdevumu strukturētā promptā un veic kontrolpārbaudes

Kompetences

1.Patstāvīgi organizē darbu no mērķa formulēšanas līdz rezultātu prezentēšanai, izvēloties atbilstošus rīkus un paņēmienus

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

2.Novērtē datu kvalitāti, aprēķinu korektumu un vizualizāciju interpretāciju, identificējot maldinošus risinājumus un kļūdu riskus

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam • Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija

3.Izstrādā vienkāršu, lietojamu informācijas paneli ar skaidru struktūru, pamatotiem rādītājiem un interaktivitāti

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

4.Fiksē un strukturēti apraksta datu apstrādes un analīzes soļus (datu sagatavošanu, rādītāju izvēli, vizualizāciju pamatojumu), nodrošinot darba pārskatāmību un reproducējamību

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

5.Ievēro atbildīgas datu un MI izmantošanas principus (konfidencialitāte, ētika, avotu norāde, validācija)

Patstāvīgais darbs un pārbaudījumi

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam

Vērtēšana

Patstāvīgais darbs

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Excel praktiskais darbs: datu apstrāde, kopsavilkumi un vizualizācija
40,00% no gala vērtējuma
10 balles

Studenti risina praktiskus uzdevumus Excel vidē datu apstrādē un kopsavilkumu veidošanā (t. sk. strukturēšana, kārtošana/filtrēšana, aprēķini un rakurstabulas) un izveido atbilstošas vizualizācijas. Students patstāvīgi izvēlas risināšanas paņēmienus (piem., Excel funkcijas un aprēķinus vai rakurstabulas/rakursdiagrammas). Vērtē risinājumu korektumu, datu un vizualizāciju noformējumu, kā arī rezultātu interpretāciju. Iesniedzams Excel fails ar izpildītiem uzdevumiem.

Pārbaudījums

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Projekta darbs: No datiem līdz interaktīvam pārskatam
60,00% no gala vērtējuma
10 balles

Students izstrādā risinājumu “no datiem līdz interaktīvam pārskatam”, izvēloties piemērotus rīkus (Excel, Power BI un/vai Tableau; pēc nepieciešamības – MI rīki). Projekta ietvaros students sagatavo datus turpmākam darbam (piem., tīrīšana/transformācija un pamatvalidācija), izvēlas pamatotus rādītājus, izveido kvalitatīvas vizualizācijas un apkopo rezultātus interaktīvā pārskatā atbilstoši mērķim. Rezultātā tiek iesniegts projekta fails un prezentēti galvenie atklājumi, pieņēmumi un ierobežojumi, ievērojot datu kvalitātes, reproducējamības un atbildīgas datu/MI izmantošanas principus (ja MI izmantots – norāda izmantošanu un validē rezultātus).

Studiju kursa tēmu plāns

PILNA LAIKA
1. daļa

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Ievads datu apstrādē, analīzē un vizualizācijā
Apraksts
  • Datu nozīme, pielietojums
  • Datu iedalījumi un datu avoti
  • Datu kvalitātes kritēriji un tipiskās problēmas
  • Datu analīzes soļi: jautājuma definēšana, datu izpratne, sagatavošana, analīze, vizualizācija un secinājumi

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Datu ieguve un iepazīšanās ar datiem (Excel)
Apraksts
  • Datu imports (CSV, XLSX), datu tipu atpazīšana (skaitļi, datumi, teksts)
  • Strukturētas tabulas principi
  • Excel Tabula (Excel Table)
  • Datu kārtošana un filtrēšana
  • Nosacījumformatēšana

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Aprēķini un funkcijas (Excel)
Apraksts
  • Relatīvās, absolūtās un jauktās atsauces
  • Dažādu funkciju pielietojumi aprēķinos
  • Saliktu funkciju izveide
  • Dinamiskās masīvu funkcijas (pēc pieejamības)

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Aprēķini un funkcijas (Excel)
Apraksts
  • Relatīvās, absolūtās un jauktās atsauces
  • Dažādu funkciju pielietojumi aprēķinos
  • Saliktu funkciju izveide
  • Dinamiskās masīvu funkcijas (pēc pieejamības)

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Datu tīrīšana un tansformācija (Excel)
Apraksts
  • Trūkstošās vērtības, dublikāti, nekonsekvences; datu validācija
  • Teksta/datu formātu sakārtošana, vienību konsekvence
  • Ierakstu sadalīšana kolonnās
  • Transformāciju dokumentēšana un reproducējamība

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Aprakstošā statistika datu raksturošanai un kopsavilkumiem (Excel)
Apraksts
  • Datu tipi un mērskalas (nomināla, ordināla, intervāla, attiecību), ietekme uz rādītāju izvēli
  • Biežuma tabulas, proporcijas, kopsavilkumi pa grupām
  • Centrālās tendences un izkliedes rādītāji, kvartiles un percentiles; sadalījuma forma (asimetriskas sadales ieskats)
  • Izlecošās vērtības
  • Pamata diagrammas datu izpētei (histogramma, kārbas, stabiņu un izkliedes diagramma)

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Aprakstošā statistika datu raksturošanai un kopsavilkumiem (Excel)
Apraksts
  • Datu tipi un mērskalas (nomināla, ordināla, intervāla, attiecību), ietekme uz rādītāju izvēli
  • Biežuma tabulas, proporcijas, kopsavilkumi pa grupām
  • Centrālās tendences un izkliedes rādītāji, kvartiles un percentiles; sadalījuma forma (asimetriskas sadales ieskats)
  • Izlecošās vērtības
  • Pamata diagrammas datu izpētei (histogramma, kārbas, stabiņu un izkliedes diagramma)

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Datu vizualizācija: izvēle, izveide un noformējums (Excel)
Apraksts
  • Diagrammu veida izvēle pēc datu tipa un jautājuma
  • Galvenie elementi: datu sērijas, ass un mērogs, virsraksts, leģenda, datu etiķetes, atsauces līnijas/anotācijas
  • Diagrammu noformējums un labā prakse: vienkāršība, lasāmība, salīdzināmība, krāsu lietojums

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Rakurstabulas un rakursdiagrammas (Excel)
Apraksts
  • Rakurstabulas izveide, grupēšana, kārtošana, filtrēšana, “rādīt vērtību kā”
  • Rakursdiagrammu izveidošana un formatēšana
  • Dinamiskie filtri (Datu griezumi, Laika skala), kopsavilkuma interpretācija

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Rakurstabulas un rakursdiagrammas (Excel)
Apraksts
  • Rakurstabulas izveide, grupēšana, kārtošana, filtrēšana, “rādīt vērtību kā”
  • Rakursdiagrammu izveidošana un formatēšana
  • Dinamiskie filtri (Datu griezumi, Laika skala), kopsavilkuma interpretācija

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Patstāvīgais darbs

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Ievads Power BI un datu sagatavošana (Power BI)
Apraksts
  • Power BI pārskats, darba vide
  • Datu importēšana un avotu savienošana
  • Power Query: datu tīrīšana un transformēšana, soļu dokumentēšana
  • Datu modeļu veidošana: tabulas, atslēgas, relācijas

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Vizualizācija un DAX pamati (Power BI)
Apraksts
  • Pamata vizualizācijas izveide un pielāgošana
  • Aprēķinātās kolonnas vs mēri
  • Pamatmēri: SUM, COUNT/DISTINCTCOUNT, AVERAGE; vienkārši rādītāji

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Power BI vizualizācijas un interaktīvs pārskats (Power BI)
Apraksts
  • Vizualizāciju tipi un atbilstība uzdevumam
  • Filtri, sliceri
  • Lietojamība un dizains: struktūra, hierarhija, vienots stils

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Tableau: vizualizācijas un interaktīvs pārskats
Apraksts
  • Vide un darbību secība ( datu avots – darblapa – informācijas panelis)
  • Vizualizāciju izveide un galvenie iestatījumi
  • Informācijas paneļa izkārtojums, interaktivitāte, lietojamība
  • Publicēšanas ierobežojumi un datu drošība (tikai nesensitīvi/ anonimizēti dati)

  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Mācību telpa
2

Tēmas

Mākslīgais intelekts datu sagatavošanā, analīzē un vizualizācijā
Apraksts
  • MI rīku izmantošanas un datu drošības noteikumi kursā
  • MI kā asistents: tipiskie pielietojuma scenāriji un ierobežojumi
  • Promptēšanas pamatprincipi un piemēri
  • Riski (halucinācijas, nepareizi aprēķini, datu noplūde) un rezultātu validācija
  • Izmantotie MI rīki (Julius AI, Chat GPT)

  1. Pārbaudījums

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Noslēguma projekta darba prezentēšana
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
32 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens

Bibliogrāfija

Obligātā literatūra

1.

Greg H. G. (2019), Excel® 2019 all-in-one for dummies. Hoboken, New Jersey : John Wiley & Sons Komentārs: Atbilst kursa tēmām par Excel (2.-7.)Piemērots angļu valodas plūsmai

2.

Excel palīdzība un mācības

3.

Kusleika D.(2021) Data Visualization with Excel Dashboards and Reports. John Wiley & Sons, Inc. Komentāri: Atbilst tēmām par datu vizualizāciju un informācijas paneļiem.Piemērots angļu valodas plūsmai

4.

Hyman J.A. (2022) Microsoft Power BI for Dummies. Newark: Wiley Komentārs: Atbilst kursa tēmām par Power Bi (9.-11.)Piemērots angļu valodas plūsmai

5.

Gillet JC., Gupta S., Pinto S., Cherven S.S.K.M. (2022) Tableau Workshop Komentārs: Atbilst tēmai par datu vizualizācija TableauPiemērots angļu valodas plūsmai

Papildu literatūra

1.

ExceljetPiemērots angļu valodas plūsmai

2.

Datacamp. Materiāls iesācējiem par Power BiPiemērots angļu valodas plūsmai