„Adatalapú rendszerek témalaboratórium” változatai közötti eltérés
Nincs szerkesztési összefoglaló |
Nincs szerkesztési összefoglaló |
||
| (8 közbenső módosítás ugyanattól a felhasználótól nincs mutatva) | |||
| 6. sor: | 6. sor: | ||
|felev=4 | |felev=4 | ||
|kereszt=N/A}} | |kereszt=N/A}} | ||
A tantárgy célja a kooperatív képzés előkészítése, a képzésben közreműködő vállalatok profiljának, az általuk művelt, és a képzés számára felkínált témáinak, alkalmazott tipikus technológiáinak megismertetése. A Témalaboratórium tantárgy elvégzésével a hallgatók jártasságot szereznek a kooperatív képzés Önálló laboratórium, Projektgyakorlat és Szakdolgozat-készítés tárgyaiban alkalmazandó eszközök, technológiák és módszerek alkalmazásában, és megalapozottan tudnak kooperatív képzésre jelentkezni. | |||
A tantárgy | |||
A Témalaboratórium tantárgy elvégzésével a hallgatók jártasságot szereznek a kooperatív képzés Önálló laboratórium, Projektgyakorlat és Szakdolgozat-készítés tárgyaiban alkalmazandó eszközök, technológiák és módszerek alkalmazásában, és megalapozottan tudnak kooperatív képzésre jelentkezni. | |||
==Követelmények== | ==Követelmények== | ||
| 15. sor: | 13. sor: | ||
'''Összefoglaló''': | '''Összefoglaló''': | ||
*A konzultációs órák nincsenek megtartva, önálló munkavégzés van. | *A konzultációs órák nincsenek megtartva, önálló munkavégzés van. (A témavezető általában 4-7 napon belül szokott visszaírni -Teams-en és e-mailben is-, így probléma vagy elakadás esetén hatékonyabb, ha megpróbáljuk egyedül megkeresni a megoldást.) | ||
*Három témalabor témát kell választanod, ezek 3 data productot jelentenek. | *Három témalabor témát kell választanod, ezek 3 data productot jelentenek. | ||
*Mindegyik data productról bemutató videót kell készíteni. | *Mindegyik data productról bemutató videót kell készíteni. | ||
| 25. sor: | 23. sor: | ||
*Ötlet, feladat komplexitása - 20% | *Ötlet, feladat komplexitása - 20% | ||
*Megvalósítás mikéntje, választott technológia bonyolultsága - 50% | *Megvalósítás mikéntje, választott technológia bonyolultsága - 50% | ||
*Változatosság: a három data productod ne legyen ugyanazon a technológiai stacken megvalósítva, ha az a platform túl egyszerű | *Változatosság: a három data productod ne legyen ugyanazon a technológiai stacken megvalósítva, ha az a platform túl egyszerű (ez eddig kb. az Excel-re vonatkozott, PowerBI-ra nem. A lényeg, hogy fejlődj.) | ||
*Elkészült videó minősége, érthetősége - 20% | *Elkészült videó minősége, érthetősége - 20% | ||
| 41. sor: | 39. sor: | ||
==Tippek== | ==Tippek== | ||
'''Bármilyen technológiát''' lehet választani, annak magadnak érdemes utánanézni. Ha nincs ötleted, kulcsszó, ami segíthet ha nem jut eszedbe semmilyen technológia | '''Bármilyen technológiát''' lehet választani, annak magadnak érdemes utánanézni. Ha nincs ötleted, kulcsszó, ami segíthet ha nem jut eszedbe semmilyen technológia | ||
*Power BI, Tableau, QuiqView | *'''Power BI''', Tableau, QuiqView | ||
*RapidMiner, KNime, Azure Machine Learning | *RapidMiner, KNime, Azure Machine Learning | ||
*Python Ipython Notebook és kapcsolódó dolgok (matplotlib, bokeh, plotly), R | *'''Python Ipython''' Notebook és kapcsolódó dolgok (matplotlib, bokeh, plotly), R | ||
**Auto-sklearn | **Auto-sklearn | ||
**Sklearn | **'''Sklearn''' | ||
**Pandas | **'''Pandas''' | ||
**NLTK | **NLTK | ||
**SpaCy | **SpaCy | ||
*crawler technológiák ( | *crawler technológiák (a PowerBI-ban ez beépített szolgáltatás), OpenRefine adattisztogatásra | ||
*Azure Cognitive Service, Google Colab | *Azure Cognitive Service, '''Google Colab''' (főleg akkor jó, ha inkább GPU-t használnák) | ||
*Deep learning megoldások | *Deep learning megoldások | ||
*Webfejlesztés, JavaScript, D3 | *Webfejlesztés, JavaScript, D3 | ||
| 57. sor: | 55. sor: | ||
*Cloudera, Spark, Hive, Impala, HDFS | *Cloudera, Spark, Hive, Impala, HDFS | ||
*MLOps | *MLOps | ||
Érdemes az első data productot PowerBI-ban csinálni, mert a használata egyszerű és az ismerete az iparban is hasznodra válhat. | |||
A '''"data product"''' egy adatalapú projektet akarna jelenteni, néhány ötlet a korábbi évekből: | A '''"data product"''' egy adatalapú projektet akarna jelenteni, néhány ötlet a korábbi évekből: | ||
| 72. sor: | 72. sor: | ||
*KSH adatvizualizáció | *KSH adatvizualizáció | ||
*Saját bankkártya adataim pénzügyi analízise | *Saját bankkártya adataim pénzügyi analízise | ||
'''Hasznos oldalak''': | '''Hasznos oldalak''': | ||
*[https://www.kaggle.com/ Kaggle] | *[https://www.kaggle.com/ Kaggle] | ||
*[https://datasetsearch.research.google.com/ Dataset Search - Google] | *[https://datasetsearch.research.google.com/ Dataset Search - Google] | ||
==Határidők== | |||
Ilyenek voltak a 2022-es határidők: | |||
*Legalább egy data product '''ötlet beküldésének''' határideje: március 3. csütörtök. déli 12h | |||
*'''Első kész data product videó''' elkészítésének ideje: március 31. déli 12h | |||
*'''Második kész data product videó''' elkészítése ideje: április 28. dél 12h | |||
*'''Utolsó data product''' videó beküldésének határideje: május 5. 12h00 | |||
*Kiosztott videók (nem a saját videóid) megtekintésének és a '''véleményed beküldésének határideje''': május 12 szerda déli 12h00 | |||
Érdemes odafigyelni rájuk, mert csúszás esetén jegylevonás jár! Ha készen vagy egy data product-al és feltöltötted a videót, azt mindig le kell jelenteni a tájékoztatóban csatolt google formon. A videók véleményezésére is külön form van. | |||