Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETE95AM43
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Adattudományi programozási feladatok
2. A tárgy angol címe Programming Exercises for Data Science
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 0 + 1 + 0 f Kredit 2
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1 [Bevezetés az adattudományba 1] [BevezetésAzAdattudományba1]
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Sztochasztika Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Simon Károly beosztása tanszékvezető egyetemi tanár
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2018.06.27.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
Python és R programozás, lineáris algebra, diszkrét matematika, statisztika
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
szabadon választható
11. A tárgy részletes tematikája

A tárgy célja a Bevezetés az adattudományba 1 tárgyban kevésbé tárgyalt adattudományi fogalmak, algoritmusok a korábban megszerzett matematikai ismeretekre épülő, gyakorlati megközelítésű megismertetése.

Az adatmanipulálás, prediktív analízis, megjelenítés lépései valódi adatokkal, elsősorban Python-csomagok (pandas, scikit- learn, matplotlib, ggplot) és R használatával, ismerkedés más adattudományi szoftverek használatával.

Bayes-hálók,  Együttes módszerek osztályozásra (véletlen erdő, bagging, boosting), Klaszterezés (k-közép, hierarchikus, DBSCAN, EM algoritmus), Ajánlórendszerek, Dimenziócsökkentés (PCA) Asszociációs szabályok, Anomáliák (outlierek) detektálása. Nagyobb esettanulmányok, kitekintés.

Az adatmanipulálás, prediktív analízis, megjelenítés lépései valódi adatokkal, elsősorban Python-csomagok (pandas, scikit- learn, matplotlib, ggplot) és R használatával, ismerkedés más adattudományi szoftverek használatával.
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 zárthelyi dolgozat, házi feladatok vizsga-
időszakban
13. Pótlási lehetőségek
14. Konzultációs lehetőségek
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
14
16.2 Félévközi felkészülés órákra
14
16.3 Felkészülés zárthelyire
8
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
24
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
0
16.9 Összesen
60
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
60
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Simon Károly
tanszékvezető egyetemi tanár
Sztochasztika Tanszék
Molontay Roland
doktorandusz
Sztochasztika Tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Simon Károly