A tárgy címe:
Adattudományi programozási feladatok
Elsődleges képzés:
Fizikus mérnök BSc
Kredit:
2
A tárgy besorolása:
kötelező (a Természettudományos adatelemzés specializáció hallgatóinak)
Óraszám - előadás:
0
Óraszám - gyakorlat:
1
Óraszám - labor:
0
Egyéb oktatás:
Számonkérés módja:
Coursework grade
Egyéb számonkérés:
Félév:
6
Előtanulmányi feltételek:
Bevezetés az adattudományba (lehet azonos félévben)
Tantárgy felelőse:
Dr. Molontay Roland, egyetemi adjunktus, PhD
További oktatók:
Tárgyleírás:
A tárgy célja a Bevezetés az adattudományba tárgyban kevésbé tárgyalt adattudományi fogalmak, algoritmusok a korábban megszerzett matematikai ismeretekre épülő, gyakorlati megközelítésű megismertetése és python implementációja.
Tematika:
Az adatmanipulálás
Prediktív analízis
Megjelenítés lépései valódi adatokkal
Python-csomagok: pandas, scikit- learn, matplotlib, ggplot
Ismerkedés az R és más adattudományi szoftverek használatával.
Bayes-hálók
Együttes módszerek osztályozásra: véletlen erdő, bagging, boosting
Klaszterezés: DBSCAN, EM algoritmus
Ajánlórendszerek
Asszociációs szabályok
Anomáliák (outlierek) detektálása
Nagyobb esettanulmányok
Ajánlott irodalom:
Tan, Pang-Ning, Michael Steinbach, and Vipin Kumar. Introduction to data mining. 2005.
Leskovec, Jure, Anand Rajaraman, and Jeffrey David Ullman. Mining of massive datasets. Cambridge University Press, 2014.
https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp
Kompetenciák:
a) tudása- Ismeri a műszaki és fizikai problémák számítógépes modellezésének matematikai és informatikai módszereit.b) képességei- Képes tudásának önálló gyarapítására, a releváns szakirodalom követésére és feldolgozására, és tanulmányainak magasabb szinten történő folytatására.c) attitűdje- Törekszik a tudományos fizikai ismeretek és a műszaki-technológiai alkalmazások közötti összekötő, integráló szerep megteremtésére.- Hitelesen képviseli a természettudományos világnézetet, és alkalmazni tudja a technológia és társadalom viszonylatában.- Nyitott a természettudományos és műszaki továbbképzés irányában.- Elkötelezett új kompetenciák elsajátítására.- Fejleszti, mélyíti szakterületi ismereteit.d) autonómiája és felelőssége- Önállóan feltárja és átgondolja az alapvető szakmai kérdéseket, és adott források alapján megválaszolja azokat, képes önálló szakmai döntések meghozatalára.- Felelősséggel együttműködik a műszaki, természettudományos és más szakterületek szakembereivel.- Tudatosan vállalja a műszaki-természettudományos terület etikai normáit.- Saját képességeit és munkájának eredményét reálisan értékeli.- Folyamatos tanulással fejleszti kompetenciáit, alkalmassá válva felelősségteljes munkakörök betöltésére.- Tisztában van a tudományos-technológiai kijelentések jelentőségével és következményeivel.