Business analytics

A kurzus célja, hogy a hallgatók képesek legyenek azon üzleti problémák azonosítására, amelyekben az adatelemzési, vagy adattudományi módszerek alkalmazhatók és ezek prototipizálásával a benne rejlő üzleti előny alátámasztását, kommunikációját is elvégzik. A kurzus gazdasági döntéseket megalapozandó adatelemzési módszerek elméleti és gyakorlati alapjaival ismerteti meg a hallgatókat. A tárgy a vizsgált jelenségek elemzéséhez és előrejelzéséhez nyújt kvantitatív ismereteket. A szükséges elméleti ismeretek átadása mellett a tárgy elsősorban a gyakorlati feladatok megoldására, a gyakorlati alkalmazás kérdéseire, az adatelemző gondolkodásmód, szemléletmód kialakítására helyezi a hangsúlyt.

Előadások, számítási gyakorlatok, kommunikáció írásban és szóban, IT eszközök és technikák használata, opcionális önállóan és csoportmunkában készített feladatok, munkaszervezési technikák.

Carlo Vercellis: Business Intelligence : Data Mining and Optimization for Decision Making, 2009 John Wiley & Sons; Olivia Parr Rud: Data Mining Cookbook: Modeling Data for Marketing, Risk and Customer Relationship Ma-nagement, Wiley; Gábor Békés, Gábor Kézdi: Data Analysis: Patterns, Prediction and Causality, Cambridge University Press

Fogarassyné Vathy Ágnes, Starkné Werner Ágnes: Intelligens adatelemzés. ( 2011). Typotex Kiadó; Dr. Kovács László: Adatelemzési technikák és eszközök (2011) Nemzeti Tankönyvkiadó; Christoph Molnar (2019) Interpretable Machine Learning. Leanpub

https://edu.gtk.bme.hu

A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése vizsgával, vagy fakultatív szorgalmi időszak során elvégzett teljesítmény-értékelés formájában történik. A. Szorgalmi időszakban végzett fakultatív teljesítményértékelés két részből áll, amely alapján a vizsgajegy megajánlásra kerül, de ez a vizsgára bocsátásnak nem feltétele: 1. Összegző egyéni feladat: A félév során a tananyag elsajátítását egyéni dolgozattal ellenőrizzük. Ez egy önállóan kidolgozandó, elméleti ismereteket ellenőrző tesztből és rövid feladatmegoldásokból álló anyag. Ennek a kritériumnak legalább 40%-át el kell érni a vizsga megajánláshoz. 2. Projektfeladat: Az önálló feladat mellett a gyakorlati ismeretek elsajátításának ellenőrzésére olyan projektfeladat szolgál amely az összes érintett téma felhasználását igényli. A hallgatók kis csoportban egy kiválasztott adathalmazon végeznek önálló elemző munkát a probléma azonosításától a prototipizált üzleti érték vizualizálásig bezárólag lefedve a tananyagot. A projektfeladat dokumentációjának része az adat, a végzett műveletek, a kapott eredmények, következtetések és vizualizációk (pl. dashboard amely ezt mutatja be). A félév végi értékelés ennek a dokumentációnak a bemutatása. B. A vizsgaidőszakban: a tantárgy félévközi érdemjeggyel zárul Javítás/pótlás: A félév közi teljesítményértékelések javítására/pótlására a TVSZ rendelkezései szerint van lehetőség.