„Adatelemzési szoftverek” változatai közötti eltérés
Ugrás a navigációhoz
Ugrás a kereséshez
| 55. sor: | 55. sor: | ||
== Tematika == | == Tematika == | ||
| − | + | *[[:File:1a - Tárgykövetelmények.pdf | Tárgykövetelmények]] | |
| + | *[[:File:1b - Bevezetés.pdf | Bevezetés]] | ||
| + | *[[:File:2 - Overview.pdf | Overview]] | ||
| + | *[[:File:3 - Basics of R.pdf | Az R nyelv alapjai]] | ||
| + | *[[:File:4 - Visualization.pdf | Vizualizáció]] | ||
| + | *[[:File:5 - Data Analysis - Slides.pdf | Adatelemzés - előadás]] | ||
| + | *[[:File:5 - Data-Analysis.pdf | Adatelemzés - gyakorlat]] | ||
| + | *[[:File:5P - Data-Preparation.pdf | Adatelőkészítés - előadás]] | ||
| + | *[[:File:5P - Data Preparation Slides.pdf | Adatelőkészítés - gyakorlat]] | ||
| + | *[[:File:6 - Regression - Slides.pdf | Regresszió - előadás]] | ||
| + | *[[:File:6 - Regression.pdf | Regresszió - gyakorlat]] | ||
| + | *[[:File:7 - Model Selection.pdf |Modell kiválasztás]] | ||
| + | *[[:File:8 - Classification.pdf | Osztályozás]] | ||
| + | *[[:File:9 - PCA.pdf | PCA]] | ||
| + | *[[:File:10 - clustering.pdf | Clustering]] | ||
| + | *[[:File:11 - Text mining.pdf | Text mining]] | ||
| + | *[[:File:12 - Idősorok analízise.pdf | Idősorok analízise]] | ||
== Segédanyagok == | == Segédanyagok == | ||
A lap 2022. május 10., 09:31-kori változata
Hiba a bélyegkép létrehozásakor: Nem lehet a bélyegképet a célhelyre menteni
Ez a lap az újonnan indult Üzemmérnök-informatikus BProf képzéshez tartozik!
Kérlek, ha időd engedi, töltsd fel tartalommal, ezzel segítve több száz társad tanulmányait.
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.
Tartalomjegyzék
Követelmények
Előtanulmányi rend
- Specializáció besorolás.
A szorgalmi időszakban
- A ZH legalább elégséges szintű (41%) teljesítése.
- Agyakorlatokon legalább 70%-os részvétel kell legyen az aláírás meglétéhez.
- 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
- 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
Segédanyagok
TODO
ZH
TODO
Vizsga
TODO
Tippek
TODO
Kedvcsináló
TODO
| 1. félév | |
|---|---|
| 2. félév | |
| 3. félév | |
| 4. félév | |
| 5. félév | |
| 6. félév | |
