Élettársi Kapcsolat Hány Év Után
Data Science Képzés Bme
A Data Science képzésünk amellett, hogy széles spektrumban mutatja meg az adatalapú gondolkodásmód területeit, gyakorlatias és már másnap használható tudást ad a kezedbe. Az adatgyűjtés, a statisztikai és modellépítési ismeretek, az adattisztítás és az ahhoz kapcsolódó machine learning ismeretek, adatbányászat, az adatelemzés, az adatalapú gondolkodás jogi háttere és az adatvizualizáció is sorra kerül. Képzésünk azonban korántsem csak matematikusoknak, fizikusoknak vagy informatikusoknak szól. Sikeres végzett hallgatóink között van pszichológus, építész vagy marketingszakember is. A képzési alkalmakon más domain szakértőjeként is hatékonyan részt tudsz venni, és Data Science szakemberré válhatsz. A képzés hallgatói számára egy órás ingyenes szakmai konzultációt biztosítunk, ahol saját cégen belül felmerülő, stratégiai szintű "adatos" kihívások, lehetőségek, problémák megkonzultálására lesz lehetőség. Olyan kérdésekben segítünk mint például: Hogy lehet szervezeten belül kompetenciát építeni?
Data Science Képzés Bme Program
A modul segít hallgatóinknak eligazodni a szövevényes, és még korántsem lezárt jogi diskurzusokban, megérteni a jogalkotók szempontjait és az információbiztonság hagyományait. Adatvizualizációs alapok Dashboardépítés Prezentáció és asszertív kommunikáció Az adatelemzési projekteket nem pusztán technológiai igényességük validálja, hanem elsősorban üzleti megtérülésük, ezért sosem elég eljutni az eredményekig – ezeket át is kell adni és a gyakorlatban alkalmazhatóvá tenni. Hallgatóink megtanulhatják az eredmények hatékony átadásának módjait, a figyelem fenntartását és irányítását, a látás és értelmezés korlátait. Emellett megismerhetik a legfontosabb open-source, ingyenes és üzleti vizualizációs szoftverek használatát. A modul végére hallgatóink azt is megtanulhatják, hogyan használják az asszertív kommunikációt arra, hogy megalapozzák az üzleti igényt és a bizalmat. Hallgatóink mondták Dr. Szabó Tünde GEO Insight Kft., MTA CSFK Sokfelé jártam, de a KÜRT Akadémia Data Science képzését mindenhol ismerték.Data Science Képzés Bmw Série 3
Miért ezt a műhelyt válaszd? : Kóstolj bele a data science világába Feladatok a műhelyben: A big data elemzési területtel való találkozás legérdekesebb módja, ha a jelentkező hallgatói csapat egy úgynevezett adatbányászati versenyen indul el. Ezeket legtöbb esetben a oldalon szervezzük (vagy csak a hallgatóknak, de van lehetőség nyilvános nemzetközi megmérettetésbe is bekapcsolódni), ahol egy mintaadathalmaz segítéségével kell gépi tanulási eljárásokra támaszkodva előrejelzést adni olyan adatokra, melyekről nem ismertek bizonyos tényezők. A verseny oldalán a félév során végig követhető, hogyan álltok, a hallgatók önálló munkájának kombinációjával könnyen lehet az eredeti megoldásokat felülmúló új tippeket adni, miközben megismeritek az adatbányászat alapfogásait, és első kézből tapasztalhatjátok meg mennyire kiszámítható az emberi természet vagy a körülöttünk létező világ. A munkát akár programozási nyelvekkel (Python, R) vagy grafikus felhasználói felülettel is rendelkező vizuális programozási környezettel (RapidMiner, Knime, SAS, IBM SPSS Modeler) is meg lehet oldani - az eszközök gyors megismerésében mindenkinek segítünk, korábbi programozási vagy adatelemzési tapasztalat nem szükséges a Műhelyfeladat megoldásához.Data Science Képzés Bme 2019
Osztályozási problémák megoldása: döntési technikák, példányalapú mószerek. Metatanuló módszerek. Klaszterezés és outlier keresés: hasonlósági és távolsági mértékek, particionáló módszerek, hierarchikus klaszterezők, sűrűség alapú klaszterezők, outlier keresési technikák. I dősoros adatok feldolgozása: lineáris és nem-lineáris módszerek, regressziós fák. A nagy adat (Big Data) jelensége és fogalma, szerepe. Az Apache Hadoop platform bemutatása. Elosztott adattárolás és elemzések MapReduce alapokon. MapReduce programozási minták. Lekérdezési módszerek és programnyelvek nagy adatok esetén (Hive, Pig). Big Data esettanulmányok. Gyakorlati órák tématerületei: Hitelbírálati feladat adatbányászati megoldása Keresztértékesítés Távközlési cég ügyfeleinek elvándorlás (churn) előrejelzése Kampányoptimalizáció biztosítási környezetben Vásárlói kártya adatok adatbányászati feldolgozása Big Data megoldásokhoz kapcsolódó Hadoop alapú technológiák 9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Előadás és gyakorlat 10.
A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka Kontakt óra 42 Félévközi készülés órákra 15 Felkészülés zárthelyire Házi feladat elkészítése 33 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása Vizsgafelkészülés 30 Összesen 120 15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Szűcs Gábor egyetemi docens Dr. Magyar Gábor egyetemi docens Gáspár Csaba egyetemi tanársegéd Kazi Sándor doktorandusz BME-TMIT
Kell, aki lefordítja, és egy kommunikációs platformot képez. És aki meg is szűri, hogy a rengeteg adatból, összefüggésből mi releváns. " Olvasd el Damsa Andreijel készült teljes interjúnkat, aki pszichológusként és egy 1700 fős hálózat vezetőjeként végezte el képzésünket! Kinek ajánljuk? Azoknak, akik első kézből szeretnék megtudni, milyen kihívásokkal néznek szembe a legtöbb adattal dolgozó vállalatok, mi mindenre derülhet fény az adatvagyon felhasználásával. Olyan cégek munkatársainak, akik szeretnék a Business Intelligence világába bevezetni cégüket, és az adatalapú döntéshozásban hisznek. Képzésünket mindazoknak az adatokkal foglalkozó szakembereknek ajánljuk, akik átfogó képet és gyakorlati ismereteket szeretnének kapni a legújabb adattudomány i, adatelemzési technológiákról és az adatok felhasználásának lehetőségeiről. Mindazoknak, akik gyakorlati példákon, esettanulmányokon és programozási feladatokon keresztül szeretnének mélyebb ismereteket szerezni a témában. Akik keresik a lehetőséget, hogy gyakorló D ata S cience szakemberekkel vitassanak meg üzleti és technológiai kérdéseket, és egy olyan szakmai perspektívát adó közösségnek váljanak részévé, amelyre a képzés után is támaszkodhatnak.
Wednesday, 26 June 2024Kormányablak Gépjármű Ügyek