K-INFO
HU
EN
Login

Practice-oriented chemical analysis

Gyakorlatorientált kémiai analízis
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Gyakorlatorientált kémiai analízis
Practice-oriented chemical analysis
Subject code BMEVESAM306
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 0 0
type (linked/independent)
Assessment type félévközi érdemjegy
Credits 4
Subject coordinator
DR. Höfler Lajos Tamás
position: egyetemi docens
Responsible department
Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék
Faculty Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme

Introduction to the analytical approach:

- Understanding analytical thinking: from problem definition to solution.

- The importance of critical thinking and the optimization of methods.

- Overview of the analytical process and its stages.

 

Sampling strategies and techniques:

- Principles of representative sampling and sample preparation.

- Case studies, challenges and considerations in real sampling scenarios.

 

Measurement procedures and instrumental analysis:

- The importance of integrating several techniques.

- Selected case studies in different areas of analytical chemistry.

 

Method optimization guidelines:

- Factors influencing the choice of method: selectivity, accuracy, economic considerations, etc.

- Evaluation of trade-offs and limitations of different methods.

- Exercises to evaluate the suitability of methods.

 

Measurement and instrumentation considerations:

- Quality assurance and control in measurements

- Instrument calibration and method validation

- Management of measurement uncertainties

 

Data management and interpretation using the industry standard statistical programming language R:

- Introduction to the R programming language for statistical computing.

- Practical examples for the analysis of analytical data.

- Statistical considerations in analytical chemistry with practical examples (linear and non-linear regression, noise analysis, principle component analysis (PCA), etc.).

 

Communication of analytical results:

- Effective presentation of analytical results.

- Visualization techniques for interpreting data.

 

Case studies for chemical analysis:

- Real analytical scenarios.

- Group project to solve complex analytical problems.

The aim of the course is to provide MSc students with a comprehensive knowledge of analytical tasks in different fields, from sampling to measurement and reporting of results. This course goes beyond the description of specific techniques and focuses on the analytical approach, critical thinking and problem-solving skills required in the analytical industry. By using practical problem-solving examples from different analytical fields, such as green chemistry and instrumental analysis, students will be able to use appropriate analytical methods. The course will equip students with the thinking and analytical skills that are essential in different analytical fields. By focusing on the analytical process rather than on specific techniques, students will master the optimization of methods and understand the importance of appropriate analytical practices. Through industry examples, case studies and data analysis using the industry standard R statistical programming language, students will be well prepared to address the diverse challenges faced by companies utilizing analytical chemistry and contribute effectively to a variety of industries.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge
Érti a teljes analitikai folyamatot a mintavételtől a mérésen át az eredmények értékeléséig. Ismeretekkel rendelkezik a gyakorlati adatkiértékelési technikákról. Érti a módszerek optimalizálási folyamatának fontosságát és annak hatását a probléma-megoldásra.
Skills
Alkalmazza a kritikus gondolkodást az analitikai gyakorlatban felmerülő problémák és kihívások azonosítására. Képes kritikusan értékelni a különböző analitikai módszereket Képes az R programozási nyelv használata az adatok gyakorlati értékeléséhez és elemzéséhez. Jártas a komplex analitikai adatok értelmezésében és elemzésében, képes a releváns következtetések levonására. Jártas a konkrét analitikai problémákhoz megfelelő módszerek optimalizálásában. Képes világos jelentések készítése különböző célközönségek számára.
Attitudes
Elkötelezett a pontos és megbízható analitikai eredmények iránt. Kialakult a teljes körű problémamegoldásra összpontosító analitikus gondolkodásmód.
Autonomy and responsibility
Önállóan tervez és értékel analitikai kémiai stratégiákat különböző valós forgatókönyvekhez. Képes optimalizálni és alkalmazni a megfelelő analitikai módszereket személyes útmutatás nélkül.

Oktatási módszertan

Not provided.

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
Követelmények: A tananyagot a félév során kérjük számon, 2 zárthelyi formájában. Projektfeladat elkészítése a szorgalmi időszak végéig. Teljesítményértékelés neve (típus) jele értékelt tanulási eredmények Félévközi jegy F T1-4, K1-4, A1-2, O1-3   jele részarány F 100% Összesen 100% Pótlási lehetőségek: TVSz szerint
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement
Faculty Program Curriculum Curriculum type Primary
Default Faculty vegyészmérnöki Vegyészmérnöki mesterképzési szak tanterve kötelező nem