Haladó adatelemzési módszerek labor

Advanced Data Analysis Methods Laboratory

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Haladó adatelemzési módszerek labor

Advanced Data Analysis Methods Laboratory

Tantárgykód

BMEVITMMB10

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	0	0	3
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	önálló

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

félévközi érdemjegy

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

DR. Toka László

beosztás: egyetemi tanár

elérhetőség: toka.laszlo@vik.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék

Kar

Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Tantárgy weboldala

—

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

Az előadások részletes tematikája:
-

A gyakorlatok, laborok részletes tematikája:

1. Az adatbányászati feladat kiválasztása és értelmezése, a projektmunka megtervezése, a majdani megoldások kiértékelésének rögzítése
A továbbiakban teljes adatbányászati ciklusok megtétele és újradefiniálása az alábbi munkaszakaszok értékelésével:
2. Adatelőkészítés (adatbázis és adatformátum kiválasztása, adattisztítás, stb.)
3. Adatvizualizáció és adatelemzés (korrelációanalízis, magyarázóváltozó-választás, adattranszformációk, stb.)
4. Gépi tanulási modellek előállítása (modellválasztás, hibrid, mélytanulás, stb.)
5. Gépi tanulási modellek értékelése (metrika-választás, bootstrapping, az eredmények javítása, hiperparaméter-hangolással, boosting alkalmazásával, stb.)
6. Az előállított adatbányászati folyamat gyakorlati alkalmazása (felhőbe történő telepítés, etikai kérdések, adatvédelem)

A tárgy célja az Adattudomány és mesterséges intelligencia specializáción szerzett elméleti ismeretek és gyakorlati képességek elmélyítése egy konkrét adatbányászati projekt végrehajtásával.

Tanulmányi eredmények

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

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

A tematikában rögzített mérföldkövekhez tartozó programozási feladatok önálló megoldása házi feladatként, a megoldások bemutatásával a laboratórium alkalmakkor.

Tanulástámogató anyagok

Online források

[1] Bodon Ferenc, Buza Krisztián: Adatbányászat, 2013, http://www.cs.bme.hu/~buza/pdfs/adatbanyaszat-cover.pdf; [2] Farkas Richárd, Kardkovács Zsolt Tivadar, Kovács László, Répási Tibor, Szarvas György, Szaszkó Sándor, Tikk Domonkos, Vázsonyi György: Szövegbányászat, 2007; [3] scikit-learn, 2022, https://scikit-learn.org/; [4] pandas, 2022, https://pandas.pydata.org/

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Adattudomány, mesterséges intelligencia, adatelemzés, statisztika, valószínűségszámítás

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Adattudomány, mesterséges intelligencia, adatelemzés, statisztika, valószínűségszámítás

Általános szabályok

Követelmények: Szorgalmi időszakban: A féléves munkát kéthetente szervezett, a tematikában rögzített mérföldkövek mentén kell elvégezni. Követelmény a 6 db alkalomból legalább 4 db sikeres teljesítése a meghatározott időben, azaz a félév során 2 db mérföldkő késedelmes teljesítése engedélyezett. A félév végi jegyet a 6 mérföldkő eredményéből és az évvégi beszámoló jegyéből számoljuk. A heti ütemterv a következő: 1. Felvezetés, választható feladatok ismertetése, feladatkiadás (jelenléti) 2. online konzultációs lehetőség órarendi időben 3. M1: Projektterv bemutatás, Adatelőkészítés terv (jelenléti) 4. online konzultációs lehetőség órarendi időben 5. M2: Adatelőkészítés bemutatás, Adatvizualizáció terv (jelenléti) 6. online konzultációs lehetőség órarendi időben 7. M3: Adatvizualizáció bemutatás, GT modellek terv (jelenléti) 8. online konzultációs lehetőség órarendi időben 9. M4: GT modellek bemutatás, GT értékelés terv (jelenléti) 10. online konzultációs lehetőség órarendi időben 11. M5: GT értékelés bemutatás, Alkalmazás terv (jelenléti) 12. online konzultációs lehetőség órarendi időben 13. M6: Alkalmazás bemutatás (jelenléti) 14. Pótlási lehetőség Vizsgaidőszakban: - Pótlási lehetőségek: A max. 2 db mérföldkő elmulasztása esetén kötelező a következő mérföldkő esedékességére (vagy a 6. mérföldkő esetén a szorgalmi időszak utolsó előtti hetére) elkészíteni a pótlandó eredményeket.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Kötelező Mélytanulás Ajánlott Adatbázisok, Mesterséges intelligencia

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.