'Big Data' elemzési módszerek

A VIK Wikiből
A lap korábbi változatát látod, amilyen Horváth Gábor (vitalap | szerkesztései) 2016. január 28., 19:14-kor történt szerkesztése után volt. (→‎Segédanyagok)
'Big Data' elemzési módszerek
Tárgykód
VIMIAV02
Általános infók
Kredit
2
Ajánlott félév
ősz
Keresztfélév
nincs
Tanszék
VIK-MIT
Követelmények
Jelenlét
nincs
Minimális munka
?
Labor
nincs
KisZH
nincs
NagyZH
1
Házi feladat
van
Vizsga
nincs
Elérhetőségek

Bevezetés

A tárgy célja a Big Data problémakör megoldását biztosító eszközök és módszerek áttekintése, a nagy adatmennyiségből adódó speciális problémák kezelése. A tárgyaláshoz több szempontból előnyös, közös nevező a komplex modellek használata, valamint az adatok hatékony ábrázolása, vizualizációja, ide értve a vizuális adatelemzés lehetőségeinek áttekintését is.

Követelmény

  • Félév végén (kb. 13-14. héten) egy ZH, a szükséges minimum szint a pontok 40%-a.
  • Egy kötelező házi feladat. A házi feladat egy gyakorlati ‘Big Data’ probléma megoldása az előadáson megismert módszerek és eszközök segítségével. A házi feladat bemutatása és értékelése az utolsó oktatási héten történik, egy közös nyilvános bemutató keretében.

Segédanyagok

Ellenőrző kérdések

A ZH kérdései az ellenőrző kérdések közül kerülnek ki.

2015

ZH

Házi Feladat