Adatelemzési platformok
Tartalomjegyzék
Leírás
Rendszereinkből kinyerhető adatok mennyiségének növekedésével, a tárolási költségek csökkenésével egyre nagyobb az igény az adatokból kinyerhető összefüggések, tudás kiaknázására. A tárgy elsődleges célja, hogy a hallgatók készség szinten legyenek képesek adatbányászati feladatok megfogalmazására és valós adathalmazok felett ilyen problémák megoldására. Ehhez a tárgy nemcsak az adatbányászat, a gépi tanulás, az adatelemzés elvi hátterét mutatja be, hanem vizuális programozási metodikát használó adatbányászati szoftvereket, platformokat is ismertet, külön figyelmet szentel a ’big data’ elemzési feladatokra megoldást jelentő Hadoop platform bemutatására. Az elméleti hátteret alkalmazási területekhez köthetően, valós adathalmazokon végzett elemzési feladaton keresztül mutatja be. Az alkalmazási területek felölelik az üzleti élethez köthető legfontosabb adatelemzési, adatbányászati problémaköröket, mint az elvándorlás előrejelzés, marketing kampánytámogatás, kockázatbecslés.
Követelmények
A szorgalmi időszakban: 1 db házi feladat és 1 db zárthelyi dolgozat
A kredit-megszerzés feltétele a nagyházi feladat (beleértve a pótló nagyházit is: lásd a következő pontban) és a zárthelyi dolgozat legalább elégséges szintre történő megírása. A félévközi érdemjegy a zárthelyi és a házi feladat osztályzatainak átlaga.
Pótlási Lehetőségek
Sikertelen zárthelyi egy alkalommal (pótZH vagy pót-pótZH alkalmával) pótolható. A házi feladat pótlólagos beadása a pótlási időszakban lehetséges.
