Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETEAGBsMINF3-00
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Informatika 3
2. A tárgy angol címe Informatics 3
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 2 + 0 + 2 f Kredit 4
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 BMETEAGBsMINF1-00 Informatika 1
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Algebra és Geometria Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Gyenge Ádám beosztása egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2026.05.14. Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2026.05.18.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
Python programozás, alapvető adatszerkezetek
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
TTK Matematika BSc képzés kötelezően választható tantárgya.
11. A tárgy részletes tematikája

Tudományos programozás Python-ban és Sage-ben. Numpy, vektor és mátrixműveletek, SciPy, numerikus módszerek. SymPy és Sage, szimbolikus kalkulus, közönséges és parciális differenciálegyenletek szimbolikus megoldása, polinomok, algebra, Gröbner bázisok, számelmélet, csoportelmélet, geometriai számítások és algoritmusok, csomóelméleti példák. Tudományos/informatikai projektek tervezése és menedzselése: Git, Scrum, UML.
Kitekintés más tudományos programnyelvekre: Matlab, Mathematica, Julia, Lean (valamelyik).
Opcionális: Adatfájlok kezelése (Json és XML), adatelemzési könyvtárak (pl. Pandas).
Laboron: Programozás gyakorlása mellett elméleti feladatok megoldása is. Önállóan egy nagyobb tudományos projekt kivitelezése (egyedül vagy a feladatok jól körülhatárolható felosztása mellett párban), a félév végén Latex+Beamer beszámoló.

Scientific programming in Python and Sage. Numpy, vector and matrix operations, SciPy, numerical methods. SymPy and Sage, symbolic calculus, symbolic solution of ordinary and partial differential equations, polynomials, algebra, Gröbner bases, number theory, group theory, geometric calculations and algorithms, knot theory examples. Planning and management of scientific/IT projects: Git, Scrum, UML.
Perspective on other scientific programming languages: Matlab, Mathematica, Julia, Lean (one of them).
Optional: Data file management (Json and XML), data analysis libraries (e.g. Pandas).
In the lab: In addition to practicing programming, solving theoretical problems. Independently carrying out a larger scientific project (alone or in pairs with a well-defined division of tasks), Latex+Beamer report at the end of the semester.
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 Kettő zárthelyi dolgozat és egy projekt feladat vizsga-
időszakban
13. Pótlási lehetőségek
A TVSZ szerint
14. Konzultációs lehetőségek
Az oktatóval egyeztetve
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
Pdf jegyzet (Gyenge Ádám, Wettl Ferenc - Introduction to scientific programming)
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
56
16.2 Félévközi felkészülés órákra
20
16.3 Felkészülés zárthelyire
20
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
18
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
6
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
0
16.9 Összesen
120
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
120
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Gyenge Ádám
egyetemi docens
Algebra és Geometria Tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Hegedűs Pál