„Adatelemzési szoftverek” változatai közötti eltérés
A VIK Wikiből
| (8 közbenső módosítás ugyanattól a felhasználótól nincs mutatva) | |||
| 16. sor: | 16. sor: | ||
|levlista= }} | |levlista= }} | ||
A tantárgy célja, hogy a gépi tanulási feladatok megoldásához szükséges alapvető adatelőkészítési és modellezési feladatokat megismertesse a hallgatókkal. A hallgatók egy felhasználói felületen keresztül, adatfolyam elvű szoftver használatán keresztül ismerhetik meg az adatelemzés alapszintű megoldásait, ily módon kaphatnak rálátást az egyes komponensekből felépíthető komplex megoldások felépítésére. | A tantárgy célja, hogy a gépi tanulási feladatok megoldásához szükséges alapvető adatelőkészítési és modellezési feladatokat megismertesse a hallgatókkal. A hallgatók egy felhasználói felületen keresztül, adatfolyam elvű szoftver használatán keresztül ismerhetik meg az adatelemzés alapszintű megoldásait, ily módon kaphatnak rálátást az egyes komponensekből felépíthető komplex megoldások felépítésére. | ||
== Követelmények == | == Követelmények == | ||
=== Előtanulmányi rend === | === Előtanulmányi rend === | ||
| 26. sor: | 24. sor: | ||
*Előadások és gyakorlati órák között nem tesznek különbséget, értsd: minden óra gyakorlati. A hiányzásokat nem veszik figyelembe. | *Előadások és gyakorlati órák között nem tesznek különbséget, értsd: minden óra gyakorlati. A hiányzásokat nem veszik figyelembe. | ||
*'''Fakultatív házi''', aminek megoldásával 5-15 vizsgapontot lehet szerezni. | *'''Fakultatív házi''', aminek megoldásával 5-15 vizsgapontot lehet szerezni. | ||
**[[Media:2021-22_2 Félévközi feladatok.pdf | 2021-22_2 Félévközi feladatok ]] | |||
*'''Pótlási lehetőségek:''' | *'''Pótlási lehetőségek:''' | ||
| 49. sor: | 48. sor: | ||
|91 - 100|| 5 | |91 - 100|| 5 | ||
|} | |} | ||
== Tematika == | == Tematika == | ||
2022 | |||
*[[Media:1a - Tárgykövetelmények.pdf | Tárgykövetelmények]] | *[[Media:1a - Tárgykövetelmények.pdf | Tárgykövetelmények]] | ||
*[[Media:1b - Bevezetés.pdf | Bevezetés]] | *[[Media:1b - Bevezetés.pdf | Bevezetés]] | ||
| 69. sor: | 68. sor: | ||
*[[Media:11 - Text mining.pdf | Text mining]] | *[[Media:11 - Text mining.pdf | Text mining]] | ||
*[[Media:12 - Idősorok analízise.pdf | Idősorok analízise]] | *[[Media:12 - Idősorok analízise.pdf | Idősorok analízise]] | ||
Az órák felét idén Lukovszki Csaba, másik felét Hollósi Gergely tartotta. | |||
== ZH == | == ZH == | ||
| 78. sor: | 78. sor: | ||
== Vizsga == | == Vizsga == | ||
A felépítése nagyon hasonló a ZH-hoz. | |||
== Tippek == | |||
*Az órai anyagot és a közérdekű infókat is a Teams csoportba töltik fel. | |||
*Ha külön kéritek, elérhetővé teszik az online oktatás alatt felvett előadás videókat is. | |||
*A ZH és vizsga eredményeket egy Drive-os Excel-ben vezetik, amit a Teams csoportban tesznek közzé. | |||
{{Lábléc_-_Üzemmérnök-informatikus_alapszak}} | {{Lábléc_-_Üzemmérnök-informatikus_alapszak}} | ||
A lap jelenlegi, 2022. május 10., 15:02-kori változata
A tantárgy célja, hogy a gépi tanulási feladatok megoldásához szükséges alapvető adatelőkészítési és modellezési feladatokat megismertesse a hallgatókkal. A hallgatók egy felhasználói felületen keresztül, adatfolyam elvű szoftver használatán keresztül ismerhetik meg az adatelemzés alapszintű megoldásait, ily módon kaphatnak rálátást az egyes komponensekből felépíthető komplex megoldások felépítésére.
Követelmények
Előtanulmányi rend
- Specializáció besorolás.
A szorgalmi időszakban
- A ZH legalább elégséges szintű (41%) teljesítése.
- Előadások és gyakorlati órák között nem tesznek különbséget, értsd: minden óra gyakorlati. A hiányzásokat nem veszik figyelembe.
- Fakultatív házi, aminek megoldásával 5-15 vizsgapontot lehet szerezni.
- Pótlási lehetőségek:
- Van PZH és PPZH is.
A vizsgaidőszakban
- A vizsga legalább elégséges (41%) teljesítése szükséges.
Félévvégi jegy
- A félévvégi jegyet a vizsgán elért eredmény adja.
- Ponthatárok:
Pont Jegy 0 - 40 1 41 - 60 2 61 - 80 3 81 - 91 4 91 - 100 5
Tematika
2022
- Tárgykövetelmények
- Bevezetés
- Overview
- Az R nyelv alapjai
- Vizualizáció
- Adatelemzés - előadás
- Adatelemzés - gyakorlat
- Adatelőkészítés - előadás
- Adatelőkészítés - gyakorlat
- Regresszió - előadás
- Regresszió - gyakorlat
- Modell kiválasztás
- Osztályozás
- PCA
- Clustering
- Text mining
- Idősorok analízise
Az órák felét idén Lukovszki Csaba, másik felét Hollósi Gergely tartotta.
ZH
- ZH 2022
- PZH 2022
- Saját laptopot kell vinni és az egyetem RStudio szerverén megírni a ZH-t.
- A ZH-n az órai jegyzet és az internet használata is megengedett.
- A ZH eredménye nem számít bele a vizsgajegybe.
Vizsga
A felépítése nagyon hasonló a ZH-hoz.
Tippek
- Az órai anyagot és a közérdekű infókat is a Teams csoportba töltik fel.
- Ha külön kéritek, elérhetővé teszik az online oktatás alatt felvett előadás videókat is.
- A ZH és vizsga eredményeket egy Drive-os Excel-ben vezetik, amit a Teams csoportban tesznek közzé.
| 1. félév | |
|---|---|
| 2. félév | |
| 3. félév | |
| 4. félév | |
| 5. félév | |
| 6. félév | |
