Biznesa datu analīze. 2. modulis. Mācību komplekts

Visi faili ir mācību piemēri. dataForSalaries.xlsx atkārto lekcijā redzamo
20 rindu tabulas struktūru un skaitlisko piemēru. Nav personu datu.
pricing.xlsx un PDF rēķini ir speciāli šim pašmācības kursam izveidoti,
izdomāti piemēri. Rēķini nav maksāšanai paredzēti dokumenti.

1. Izpako visu ZIP, atver šo mapi savā redaktorā.
2. Terminālī: python -m pip install pandas openpyxl pypdf
3. Vispirms izveido savu risinājumu pēc nodarbības uzdevuma.
4. Pievienotie 01_, 02_, 03_ faili ir pilni risinājumi salīdzināšanai.
5. Palaid: python 01_algas.py, python 02_cenas.py, python 03_pdf_teksts.py
6. Palaid: python 04_pasparbaude.py

Skripti raksta tikai šī komplekta mapē rezultati. Atkārtota palaišana
pārraksta iepriekšējos mācību rezultātus. Oriģinālie dati paliek mapē dati.
Neliec šeit savus darba dokumentus. Piemēri paredzēti šī komplekta struktūrai.

Sagaidāms: 20 algu rindas; 4 rindās trūkst derīgu ievaddatu; 3 aprēķini >400.
Mēnešu cenas: 2026-07 = 0.12, 2026-08 = 0.22, 2026-09 = 0.18 EUR/kWh.
PDF: 4 faili. Pirmajos trijos katrā 2 teksta lapas. Ceturtais ir attēls,
un tam jābūt statusam jāpārbauda. Tukšu tekstu nedrīkst uzskatīt par panākumu.

Pašpārbaudes JSON ir lokāls, maināms ziņojums, ne sertificēts pierādījums.
Tas automātiski nenonāk LearnPress. Administrators kursa vietnē redz
nodarbību progresu un sadaļu testu rezultātus; studentam testi jāiesniedz.

Prakses robeža: šī ieraksta PDF daļa beidzas pie teksta iegūšanas.
Konkrētu rēķina lauku izdalīšana, OCR un cenu salīdzināšana nav šī darba prasība.
