Page 45 - LT_IO1 CURRICULUM FOR VET PROVIDERS_FINAL -SIF
P. 45
mažose įmonėse. didesnę auditoriją kampanijose.
renginiuose.
VI skyrius. Duomenų analizės sistemos parengimas
Trukmė: 5 valandos praktikos
Poveikis užbaigus VI skyrių:
Kompetencijos Kompetencijos Kompetencijos
Dalyvis mokės paruošti Dalyvis galės modulio Dalyvis galės pritaikyti
analizės sistemą metu įgytas žinias taikyti sistemą, kad galėtų ją
(Analytics Framework) naudojantis analizės naudoti savo įmonėje.
startuoliams. sistema.
Baigimo pažymėjimo gavimo reikalavimai:
Minimalūs modulio užbaigimo pažymėjimo reikalavimai: „Didžiųjų duomenų
analitiniai algoritmai klientams“ yra šie:
1. M-mokymosi būdu pateiktos mokymo medžiagos savarankiškas mokymasis;
2. Skaitmeninių pratimų atlikimas: 12 pratimų (bent 9 teisingai atlikti)
3. Sėkmingas užduoties atlikimas ir pateikimas: analizės sistemos (Analytics
Framework) paruošimas.
Modulio šaltiniai:
Būtini skaitiniai:
1) Brand, Wiley. (2013) Customer Analytics For Dummies, IBM Limited
Edition. ISBN 978-1-118-67958-6 (pbk); ISBN 978-1-118-67979-1.
2) Clay B., Sparza, E. (2013) Search Engine Optimization for Dummies, IBM
Limited Edition. ISBN: 978-0-470-37973-8
3) Chande, Suraj. (2015). Google Analytics -Case study.
4) Purcell, Bernice. (2012). Emergence of "Big Data" technology and
analytics. Journal of Technology Research. 4.
5) Riahi, Youssra. (2018). Big Data and Big Data Analytics: Concepts, Types
and Technologies. 5. 524-528. 10.21276/ijre.2018.5.9.5.
Rekomenduojamas skaitymas:
1) Anglų kalba: Bonacchi, Massimiliano & Perego, Paolo. (2019). Customer
Analytics: Definitions, Measurement and Models: Creating Value with
Customer Analytics. 10.1007/978-3-030-01971-6_2.
2) Portugalų kalba: Cabrera-Sánchez, Juan-Pedro & Villarejo-Ramos, Ángel.
Erasmus+ programa
Pagrindinis veiksmas: Bendradarbiavimas inovacijų ir dalijimosi gerąją patirtimi tikslais
Veiksmo sritis: Strateginės partnerystės profesinio mokymo srityje
Projekto numeris: 2019-1-PL01-KA202-065209
45