Hírek

Tartalom listázó

Létrehozva: 2023 július 04.

Adattechnológus-adatelemző szakember és szakmérnök képzés indul

Az adatok világában élünk. Tanulja meg az adatokat kezelni, az adatokból információt kinyerni! Szerezzen 2 félév alatt piacképes tudást!

Aknázza ki az adattudomány és a mesterséges intelligencia lehetőségeit az Ön szakterületén!
Képzésünk során Ön elsajátíthatja az adattechnológia legfontosabb elméleti és gyakorlati ismereteit.

Adattechnológus-adatelemző szakmérnök képzés részvétel feltétele: bármely képzési területen legalább alapképzésben (korábban főiskolai szintű képzésben) szerzett oklevél és mérnök szakképzettség.
Adattechnológus-adatelemző szakember képzés részvétel feltétele: bármely képzési területen legalább alapképzésben (korábban főiskolai szintű képzésben) szerzett oklevél.

Témakörök:

​​​​​​​​​​Bevezetés az adattudományba
Adattudományi folyamat főbb lépései: adat gyújtése/előfeldolgozása/feltárása, néhány statisztikai/gépi tanulási modell, adatvizualizáció Excel/Python segítségével.

Adatmodellek, adatbázis kezelés
Modellezés E-K, relációs és többdimenziós adatmodellekkel, adatbázis-kezelés PostrgeSQL szoftverrel.

Adatvizualizació
Az adatvizualizáció az adattudós Leglátványosabb eszköze. Szinte minden témakört érintünk a téma során. Vizuális érzékelés, észlelés, megjelenítés.

Adatelemzés
Elsődleges cél a gazdasági és mérnöki statisztika elemeinek megismertetése: sokaság, ismérv és mérési skálák fogalma, információsűrítés eszközei, a sokaság rendezése, statisztikai sorok és statisztikai táblák.

BigData
Adatok valós idejű (real-time, stream) és kötegelt (batch) feldolgozása. Big Data Framework-ök (Apache Hadoop, Spark, Hive, Storm, FLink) áttekintése.

Programozás
A tárgy célja a Python programnyelv elemeinek megismertetése, ezen keresztül a programozás alapjainak átismétlése/elsajátítása.

Szenzorok, loT
A tantárgy betekintést nyújt nemcsak mérnökök számára a szenzorok és azok felhasználásnak témakörébe. Szenzorok szolgáltatják az adatot a további elemzésekhez.

Mesterséges Intelligencia, gépi tanulás
A témakör bevezet a mesterséges intelligencia elméletébe és bemutat néhány fontosabb alkalmazási lehetőséget. Témakörök: Mesterséges intelligencia alapfogalmai, gépi tanulás alapjai, mély tanulás, neurális hálók. A Legfontosabb Python kódkönyvtárakat használata: Pandas, Keras, Numpy, Scipy, Tensorflow, Scikit-learn.

Jelentkezés, további információ: