VAS Mācību pārvaldības sistēma

Mācību kursa programma:

Mācību kursa modulis:

Kursa mērķis 
Sniegt pamatzināšanas par datu analīzi ar Python, iepazīstinot ar galvenajiem rīkiem un metodēm, kas nepieciešamas, lai sāktu strādāt ar datiem publiskajā pārvaldē.

Kursa formāts: tiešsaistē  

Kursa ilgums: 16 akadēmiskās stundas, 1 nodarbības ilgums: 4 akadēmiskās stundas 

Pasniedzējs:Regnārs Šenbergs ir lektors ar plašu pieredzi WEB tehnoloģiju (HTML, CSS, JavaScript, PHP, XML, Python) un datu bāzes sistēmu (Oracle, MySQL, PostgreSQL, MSSQL) integrācijā. Izstrādājis un pasniedz mācību kursus par datu bāzes tehnoloģijām, informācijas sistēmu projektēšanu un WEB tehnoloģijām. Specializējas informācijas sistēmu arhitektūras projektēšanā.

Publiskajā pārvaldē nodarbinātie bez priekšzināšanām programmēšanā vai datu analīzē, kuri vēlas apgūt pamatus darbam ar datiem, izmantojot Python.

!Sertifikāts tiks izsniegts tikai projekta mērķa grupas dalībniekiem (valsts tiešās pārvaldes iestādes, neatkarīgās iestādes, pašvaldību administrācijas, iestādes un aģentūras)!

• Dators ar Microsoft Windows, MacOS vai Linux;
• Dators ar Python (versija 3.8 vai jaunāka) un kodu redaktoru (VS Code vai PyCharm Community);
• Stabils interneta pieslēgums.

1.Ievads Python programmēšanā (4 stundas): Python programmēšanas valodas pamati: mainīgie, datu tipi (skaitļi, virknes, saraksti), loģiskie operatori un kontroles struktūras (zarošanās, cikli). Iepazīšanās ar Jupyter Notebook interaktīvo vidi un tās pamatfunkcijām.

2.Ievads datu analīzē ar Pandas (4 stundas): Datu ielāde no visbiežāk izmantotajiem formātiem (CSV, Excel). Iepazīšanās ar pandas bibliotēkas pamatdatu struktūrām: Series (viendimensijas masīvs) un DataFrame (divdimensiju tabula). Datu apskate, izmantojot .head(), .tail(), .info(), un pamata statistikas iegūšana ar .describe().

3.Datu tīrīšana un sagatavošana (4 stundas): Trūkstošo vērtību (NaN) identificēšana un apstrāde (atmešana vai aizpildīšana). Datu tipu pārveidošana (piemēram, no teksta uz skaitli). Rindu un kolonnu atlase pēc nosaukumiem un indeksiem, datu filtrēšana pēc nosacījumiem un kārtošana.

4.Pamata datu vizualizācija (4 stundas): Vienkāršu, bet informatīvu grafiku (līniju, stabiņu, sektoru diagrammu) veidošana, izmantojot matplotlib bibliotēku un pandas iebūvētās vizualizācijas funkcijas. Iegūto vizualizāciju interpretācija un galveno secinājumu formulēšana.

Iegūs pamatzināšanas Python programmēšanā.

Spēs veikt vienkāršas datu manipulācijas un analīzi.

Pratīs izveidot pamata datu vizualizācijas, lai attēlotu savus atklājumus.

ES Atveseļošanas fonda projekts Nr.2.3.2.2.i.0/1/23/I/VARAM/001 “Publiskās pārvaldes digitālā akadēmija”