K-INFO
HU
EN
Login
Subject » BMEVISZ5288
Older versions Download TAD (PDF)

Data Mining and Financial Processes

Adatbányászat és pénzügyi folyamatok
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
Subject name (Hungarian, English)
Adatbányászat és pénzügyi folyamatok
Data Mining and Financial Processes
Subject code BMEVISZ5288
Subject type —
Training Level —
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 4 0 0
type (linked/independent) — — —
Assessment type vizsga
Credits 5
Subject coordinator
Dr. Telcs András
Responsible department
—
Faculty
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

8. A tantárgy részletes tematikája:


 Az adatbányászati előadások tematikája:

1.        Előfeldolgozás, hasonlósági mértékek

2.        gyakori elemhalmazok keresése, APRIORI, Eclat, FP-growth

3.        asszociációs szabályok (érdekességi mutatók)

4.        osztályozás (osztályozás teljesítményének mérése, ID3, CART, Chaid, vágási függvények összehasonlítása)

5.        klaszterezés (Kleinberg-féle lehetetlenség-elmélet, klasszikus klaszterezési célfüggvények és azok hibái, klaszterező algoritmusok típusai, partíciós-, hierarhikus-, sűrűségalapú algoritmusok)

6.        webes keresés (Page rank, HITS módszer)

7.        Adatbányászat a gyakorlatban

 

A pénzügyi folyamatok rész tematikája

1.      Portfólió elmélet

2.      A portfolióstratégia információelméleti modellje,

3.      Opciós ügyletek vételre és eladásra,

 

 

Az alapvető adatbányászati módszerek, fogalmak és algoritmusok ismertetése. Ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik a tőzsde először egyszerűbb szerencsejátékok természetével ismerkedünk meg. A pénzfeldobás és a lóverseny tanulmányozása segítségével el fogunk jutni a modern portfolió elmélethez és az opciós termékek árazásának Nobel díjjal elismert Black-Scholes elméletéhez.

Learning outcomes

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

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

 előadás

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)
Valószínűségszámítás BMEVIMA vagy ekvivalens, Algoritmusok elmélete, lineáris algebra, gráfelmélet,
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)
Valószínűségszámítás BMEVIMA vagy ekvivalens, Algoritmusok elmélete, lineáris algebra, gráfelmélet,
General rules
Követelmények: a. A szorgalmi időszakban:- b. A vizsgaidőszakban: íráseli vizsga                c.       Elővizsga: lehetséges Pótlási lehetőségek: A ZH egy alkalommal a pótlási időszakban pótolható.  
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
nincs
Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.