Lielo datu analītika

Piesakies

Piesakoties līdz 31. maijam, 20% atlaide studiju maksai

Piedalies Atvērto durvju dienās ZOOMā

Par programmu

RISEBA īstenotā akadēmiskā studiju programma "Lielo datu analītika" ir izveidota ar mērķi – radīt iespēju studējošajiem apgūt nepieciešamās zināšanas un prasmes darbam ar lielajiem datiem uzņēmējdarbībā. Līdz ar digitālo tehnoloģiju pieaugošo izmantošanu un Lietu Interneta attīstību uzņēmējdarbībā strauji pieaug datu apjoms un daudzveidīgums, kas veido Lielos datus
Pieprasījums pēc datu speciālistiem, kuri spēj un prot lielos datus izmantot (t.sk., iegūt, apkopot, saglabāt, apstrādāt un analizēt), lai iegūtu būtiskas priekšrocības uzņēmējdarbības īstenošanā, strauji pieaug visā pasaulē,  arī Latvijā.

 

Studiju virziens

Ekonomika

 

Iegūstamais grāds

 

Sociālo zinātņu maģistra grāds ekonomikā

 

KP / ECTS

 

60 KP / 90 ECTS

 

Studiju forma

 

Pilna laika vakara studijas

 

Valoda

 

Latviešu vai angļu

 

Studiju maksa gadā

 

2700 EUR (latviešu valodā)

3600 EUR (angļu valodā)

 

Studiju ilgums

 

1,5 gads

 

Programmas direktors

Dr. phys., doc. Ivars Godmanis

+371 26626187, ivars.godmanis@riseba.lv

Programmas saturs*

Modulis Nr. 1 "Ar uzņēmējdarbības datiem saistītie biznesa procesi": 14 KP
(21 ECTS)
Modulis Nr. 2 "Lielo datu pārvaldība": 13 KP (25 ECTS)

Tēma Nr. 1.  Informācijas sistēmas.
Informācijas sistēmu biznesa prasību analīze un specifikācijas (Dr.oec. ,prof., Tatjana Vasiljeva ): 2 KP (A daļa).

Tēma Nr. 2. Modelēšana.
Prognozēšanas modelēšanas procesi (Dr.sc.scomp., prof. P. Rivža): 2 KP (A daļa).

Tēma Nr. 3. Risku vadība.
Biznesa risku vadība (Dr. phys., doc. Ivars Godmanis): 2 KP (A daļa).

Tēma Nr. 4 Statistiskā analīze.  
Daudzvariāciju statistiskās analīzes modeļi – 2 KP.

Tēma Nr. 5  Biznesa datu apstrāde.
Biznesa analītika SPSS vide (Dr. sc. administr., asoc prof. Iveta Ludviga): 2 KP (B daļa).

Tēma Nr. 6 Projektēšana.
Projektu vadīšana organizācijās: (Mg.sc.soc. Inese Slūka) 2 KP (A daļa).

Tēma Nr. 7 Vadzinība.
Stratēģiskā vadzinība (Dr.oec.,prof., Andrejs Čirjevskis): 2 KP (A daļa).

Ievads Lielos Datos un Datu stratēģija uzņēmumā (Dr.phys., docents Ivars Godmanis): 2 KP (B daļa).
SQL valodas pamati un SQL izmantošana darbā ar datiem relāciju bāzēs (Mg.manag.inf.syst., mg., industry.eng. J. Paksis): 2 KP (B daļa).

Datu bāzu sistēmas un to pārvaldība (R valodas izmantošana darbā ar datiem): (Dr.oec.,asoc.prof., E. Brēķis) 3 KP (B daļa).

Lielo datu iegūšanas metodes (Dr.sc.ing., S. Misiņa): 3 KP (B daļa).

Lielo datu pārvaldības instrumenti (Mg.inf.syst. Jānis Paksis): 3 KP (B daļa).

Datu vizualizācijas metodes (Dr. Sc.ing. Solvita Bērziša): 2 KP (B daļa).
Modulis Nr. 3 "Lielo datu izmantošana jaunās tehnoloģijās": 13KP (15 ECTS) Maģistra darbs

Praktiskā mašīnmācīšanās, izmantojot Python valodu (Dr.sc.comp. Juris Rāts): 3 KP (B daļa).

Biznesa platformas (Dr.phys, doc. Ivars Godmanis): 2 KP (C daļa).

Blokķēžu tehnoloģijas (Mg.soc,sc. Natālija Kostrikova): 2 KP (C daļa).

Datu drošības organizācija uzņēmumā (Dr.sc.ing., asoc.prof. Aleksandrs Berežnojs): 2 KP (A daļa).
Prakses darbs – 4 KP.
 

*RISEBA ir tiesīga veikt korekcijas programmas priekšmetu saturā un stundu apjomā līdz 20%. 

Studiju kursu saraksts  

Studiju metodes

Atbilstoši vadošajām pasaulē datu speciālistu izglītības programmām (t.sk. Hārvarda un Stenfordas universitātēs, IBM Lielo datu universitātē u.c.)  lielo datu speciālistam  uzņēmumā ir jābūt četrām pamata prasmēm: 
1) uzņēmējdarbības prasmei (t.sk. izpratnei par to, kas nodrošina uzņēmuma darbību, kas izraisa uzņēmuma biznesa izaugsmi, kas nosaka, ka uzņēmuma bizness virzās pareizajā virzienā);
2) analītiskai prasmei (t.sk. stabilām pamatzināšanām standarta datu analītikas paketēs, izpratnei un spējām analizēt, interpretēt un vizualizēt lielos datus, sniedzot  atbildes uz galvenajiem jautājumiem uzņēmuma darbībā);
3) datoru zināšanām (t.sk. jāorientējas galvenajās atvērtā koda, piemēram, Hadoop, MapReduce u.c. un slēgtā koda, piemēram, Microsoft un Oracle, tehnoloģijās, kā arī būt spējīgam darboties uzņēmuma informācijas sistēmu ietvaros), sākot no kabeļu pieslēgšanas, līdz pat dabisko valodu algoritmu procesēšanai);
4) statistikas un matemātikas zināšanām. 

Programmas mērķis nodrošināt studentiem maģistra līmeņa izglītību, sagatavojot viņus par uzņēmumu datu (t.sk. lielo) speciālistiem, kuriem ir nepieciešamās zināšanas un praktiskās prasmes darbam ar datiem uzņēmējdarbībā, to iegūšanā, glabāšanā, apkopošanā, analizēšanā un vizualizēšanā, ar mērķi – darba rezultātus izmantot gan uzņēmuma ekonomisko procesu analīzē, gan uzņēmējdarbības attīstībā.

Programmas uzdevumi: 

1) piedāvāt daudzveidīgu ekonomikas nozares izglītības saturu par biznesa procesiem, kas ir saistīti ar uzņēmējdarbības datu izmantošanu informācijas sistēmās, prognozēšanas modelēšanā, risku vadībā, statistiskā analīzē, biznesa datu apstrādē SPSS vidē, projektu vadīšanā un vadzinībā;
2) apmācīt studējošos  topošos uzņēmumu datu speciālistus strādāt trijos līmeņos ar uzņēmuma datiem: 

  • pirmajā līmenī: veikt uzņēmējdarbības datu apstrādi (ieguvi, glabāšanu, analīzi un vizualizāciju), izmantojot SPSS programmu;
  • otrajā līmenī: veikt uzņēmējdarbības datu (t.sk. lielo datu) apstrādi (ieguvi, glabāšanu, analīzi un vizualizāciju) relāciju datubāzēs, izmantojot SQL valodas instrumentus;
  • trešajā līmenī: veikt uzņēmējdarbības datu (t.sk. lielo datu) apstrādi (ieguvi, glabāšanu, analīzi un vizualizāciju) nerelāciju datubāzēs (NoSQL), izmantojot attiecīgos instrumentus;  

3) sniegt zināšanas par lielo datu izmantošanu jaunās tehnoloģijās mašīnmācībā, biznesa platformās, blokķēžu tehnoloģijās;
4)  sniegt zināšanas par datu drošības organizāciju.

Karjeras iespējas   

Patlaban citās Latvijas augstskolās netiek piedāvātas pilna laika maģistra studiju programmas, kurās gatavotu speciālistus darbam ar lieliem datiem. Tā vietā ir pieejami vai nu atsevišķi studiju kursu moduļi (LU Datorikas fakultātē) vai atsevišķi studiju kursi (RTU) citu programmu ietvaros.
RISEBA piedāvā pašlaik Latvijā vienīgo maģistra līmeņa studiju programmu "Lielo datu analītika", kuras ietvaros tiek sagatavoti datu (t.sk lielo) speciālisti uzņēmumos un organizācijās. 

Uzņemšanas noteikumi

Uzņemšanas noteikumi 2021./2022. studiju gadam

Iespēja studēt tālāk

Absolventi var turpināt studijas doktorantūrā.

 

RISEBA galvenā ēka: Meža iela 3, Rīga, LV-1048, tālr. +371 67500265, riseba@riseba.lv

Partners

Accreditations

epas
epas
IQA
IZM.png