Biznesa, mākslas un tehnoloģiju augstskola "RISEBA" - Lielo datu analītika - Mag. studijas
Lielo datu analītika
Uzņemšana:Uzņemšana 2024./25. gadā
Ieraksts atjaunots:2024-04-22
| Programmas veids | Maģistra studiju programma - 7. LKI (2. cikls, programma ar kodu 45) | |
| Grāds | Sociālo zinātņu maģistra grāds ekonomikā | |
| Izglītības dokuments | Maģistra diploms; | |
| Licence / akreditācija |  | Studiju virziens akreditēts līdz 05.08.2027. |
| Programmas kods | 45311 | |
| Ilgums | 1,5 vai 2 gadi | |
| Studiju veids | | Pilna laika |
| Izglītības ieguves forma | | Klātiene |
| Kredītpunkti | 80 | |
| Kredītpunkti ECTS | 120 | |
| Mācību valoda | latviešu/angļu (LV/EN) | |
| Mācību/studiju maksa | 3400 EUR gadā (studijas latviešu valodā); 4500 EUR gadā (angļu valodā) (2024./25.) | |
| Programmas apraksts | Šī ir Latvijā vienīgā maģistra līmeņa studiju programma, kas sagatavo datu (toskait Lielo datu) speciālistus darbam uzņēmumos un organizācijās. Tajā studējošie padziļināti apgūst prasmes datu iegūšanā, glabāšanā, apkopošanā, vizualizēšanā un analizēšanā. Šī programma atbilst pasaulē vadošo datu speciālistu izglītības programmu, ko īsteno Hārvardas universitāte, Stenfordas universitāte, IBM Lielo datu universitāte un citas prestižas augstskolas, definētajām prasmēm: uzņēmējdarbības prasme, analītiskā prasme, datoru zināšanas, statistikas un matemātikas zināšanas un mašīnmācības zināšanas. Šīs ir pilna laika studijas, kas noris vakarā RISEBA galvenajā ēkā Meža ielā 3. Tās ir lekcijas ar daudzveidīgu ekonomikas nozares izglītības saturu par biznesa procesiem, kas ir saistīti ar uzņēmumu un organizāciju datu izmantošanu informācijas sistēmās, prognozēšanas modelēšanā, risku vadībā, statistiskā analīzē, biznesa datu apstrādē. Studiju programmas uzdevumi ir apmācīt studējošos veikt organizāciju datu apstrādi, izmantojot SPSS un Power BI programmas pakotnes, veikt datu apstrādi relāciju datubāzēs, izmantojot SQL un R valodu instrumentus, veikt datu apstrādi nerelāciju (NoSQL), izmantojot MapReduce pieeju un Hadoop ekovides dažādos instrumentus, kā arī pielietot mašīnmācības metodes datu apstrādē, izmantojot uzraugošās un neuzraugošās mašīnmācības algoritmus, pielietojot Python valodu, KNIME un citus instrumentus. Programmas saturs: Modulis Nr.1 “Uzņēmējdarbības datu apstrāde”: 11KP (16,5 ECTS) Informācijas sistēmu biznesa prasību analīze un specifikācijas (Mini MBA, Mg.bus.man., Mg.inf.sys. J. Paksis, “Emergn”): 2 KP (A daļa) Daudzfaktoru datu analīze (Dr.oec., prof. B. Sloka): 2 KP (A daļa) Prognozēšanas metodes (Dr.sc.comp.h.c., prof. P. Rivža): 2 KP (B daļa) Power BI praktiska pielietošana uzņēmējdarbības datu apstrādē (Dr.phys., prof. hon. I. Godmanis) : 2 KP (A daļa) Biznesa analītika SPSS vidē (Dr.admin.sc., prof. I. Ludviga): 2 KP (A daļa) Korporatīvā sociālā atbildība un vides ekoloģija (S. Blumberga): 1 KP (A daļa) Modulis Nr.2 “Lielo datu pārvaldība”: 14 KP (20 ECTS) Ievads Lielos Datos un mašīnmācībā (Dr.phys., doc. I. Godmanis): 3 KP (A daļa) SQL valodas izmantošana darbā ar relāciju datu bāzēm (Mg.dat. E. Plācis, “Accenture”: 2 KP (A daļa) R valoda (Mg.dat. A. Alksnis): 2 KP (A daļa) Datu priekšapstrāde un datu pārvaldīšana, izmantojot R valodu: (Dr.oec., asoc.prof. E. Brēķis): 2 KP (B daļa) Lielo datu pārvaldības instrumenti (Mg.eng.sc. A. Vesjolijs, “Accenture”): 3 KP (A daļa) Datu vizualizācijas metodes (Dr.sc.ing. S. Bērziša): 2 KP (B daļa) Modulis Nr.3 “Lielo datu izmantošana jaunās tehnoloģijās”: 9 KP (13,5 ECTS) Python valoda (Dr.dat., asoc.prof. U. Bojārs): 2 KP (B daļa) Praktiskā mašīnmācība, izmantojot Python valodu (Dr.sc.comp. J. Rāts): 2 KP (B daļa) Lielo datu analītikas izmantošana uzņēmējdarbībā – KNIME u.c. rīki (MBA, Chicago uni., U. Sprūdžs): 3 KP (B daļa) Biznesa platformas (Dr.phys, doc. I. Godmanis): 2 KP (C daļa) Prakses darbs 6 KP (ar 4 gadu bakalaura studijām), 26 KP (ar 3 gadu bakalaura studijām) Maģistra darbs (20 KP). Karjeras iespējas Uzņēmumu un organizāciju pieprasījums pēc datu speciālistiem, kuri spēj un prot datus (toskait Lielos datus) izmantot (iegūt, apkopot, saglabāt, apstrādāt, vizualizēt un analizēt) strauji pieaug visā pasaulē, arī Latvijā. Digitālo biznesa platformu, Lietu Interneta un Mākslīgā intelekta tehnoloģiju pieaugošā attīstība un to pielietošana uzņēmumu un organizāciju darbībā balstās uz strauji pieaugoša apjoma daudzveidīgu datu (Lielo datu) izmantošanu, kuru pārzina šīs studiju programmas absolventi. Iespējas studēt tālāk Pēc programmas absolvēšanas ir iespēja turpināt izglītību doktorantūras studiju programmā Biznesa vadība. |
|
| Programmas mājaslapa | www.riseba.lv/studentiem/magistra-programmas/lielo-datu-analitika |
|
| Iepriekšējā izglītība, prasības | 60 KP programmā - profesionālais bakalaura grāds informācijas tehnoloģijās, ekonomikā, uzņēmējdarbībā, inženierzinātnēs, finansēs un citās zinātnēs ar augstākās matemātikas studijām (vismaz 2 KP apjomā - 4 gadu bakalaura studijas); 80 KP programmā - akadēmiskais bakalaura grāds ekonomikā, uzņēmējdarbībā, inženierzinātnēs, finansēs un citās zinātnēs ar augstākās matemātikas studijām (vismaz 2 KP apjomā - 3 gadu bakalaura studijas). Angļu valodas iestājpārbaudījums (ja vēlas studēt angļu valodā - nav jākārto reflektantiem, kuri iepriekšējo izglītību apguvuši angļu valodā vai uzrāda pozitīvu IELTS (ar vērtējumu vismaz 6) vai TOEFL (ar vērtējumu vismaz 500) sertifikātu, vai tam pielīdzināmu citu starptautisku sertifikātu). |
|
| Aktuālā informācija | Uzņemšanas noteikumi 2024./2025. gadā: lasīt šeit |
Augstskola
Iestādes tips:Lietišķo zinātņu universitāte
Meža iela 3, Rīga, LV-1048
Tel:67500265 (Meža ielā 3); 29349122 (Durbes ielā 4)
E-pasts:riseba@riseba.lv www.riseba.lv