Varga Daniel

Követelmények

Két ZH, mindkettőnek legalább elégségesnek kell lennie. A félév végén az egyik javítható.
Ponthatárok: 40%, 55%, 70%, 85%
Öt darab beadandó házifeladat. A határidőre és helyesen megoldott feladatok száma adja meg a jegyet.
Gyakorlati jegy: a három jegy átlaga adja meg (két ZH jegy és egy beadandó jegy)

Segédanyagok

Tematika

1. gyakorlat (2024.02.15): Bevezetés. Ismerkedés az R programozási nyelvvel.
- Bevezető prezentáció: gyak1_prez.pdf
- Első gyakorlat anyaga (R): gyak1_notebook.html
2. gyakorlat (2024.02.22): Tidyverse csomagok, adatok transzformációja, vizualizációja.
- Pokemon adathalmaz: Pokemon.csv
- dplyr cheatsheet: data-transformation.pdf
- ggplot2 cheatsheet: data-visualization.pdf
- Második gyakorlat R anyaga (notebook): gyak2_notebook.html
- Második gyakorlat R anyaga (kód): gyak2_notebook.Rmd
3. gyakorlat (2024.02.29): KNN modell készítése, adattisztítás: hiányzó, inkonzisztens értékek
- Sacramento adathalmaz a gyakorlathoz: sacramento_gyak.csv
- Sacramento adathalmaz a házihoz: sacramento_hazi.csv
- Harmadik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak3_notebook.html
- Harmadik gyakorlat R anyaga (kód): gyak3_notebook.Rmd
4. gyakorlat (2024.03.07): Recept készítése, előfeldolgozási lépések, korreláció, skálázás
- Tisztított Sacramento adathalmaz: sacramento.csv
- Negyedik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak4_notebook.html
- Negyedik gyakorlat R anyaga (kód): gyak4_notebook.Rmd
5. gyakorlat (2024.03.13): Cross-validation, parameter tuning, overfit-underfit, lineáris regresszió
- Tisztított Sacramento adathalmaz: sacramento.csv
- Ötödik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak5_notebook.html
- Ötödik gyakorlat R anyaga (kód): gyak5_notebook.Rmd
6. gyakorlat (2024.03.21): Osztályozás és regresszió. KNN és döntési fa osztályozók
- Hatodik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak6_notebook.html
- Hatodik gyakorlat R anyaga (kód): gyak6_notebook.Rmd
7. gyakorlat (2024.04.04): Első ZH
- Minta ZH feladatok: dm_zh1_mobile_price.txt
- Minta ZH megoldások: zh_mobile_price_megoldas.R
- Minta ZH adathalmaz: mobile_price.csv
8. gyakorlat (2024.04.11): SVM, Naive-Bayes, bagging, boosting
- Nyolcadik gyakorlat R anyaga (kód): gyak8_notebook.Rmd
- Nyolcadik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak8_notebook.html
9. gyakorlat (2024.04.18): Klaszterezés: k-közép, hierarchikus, sűrűség alapú
- Klaszterzés prezentáció: dm_clust.pdf
- Kilencedik gyakorlat R anyaga (kód): gyak9_notebook.Rmd
- Kilencedik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak9_notebook.html
10. gyakorlat (2024.04.25): Szövegfeldolgozás
- Adathalmaz: imdb_review.csv
- Adathalmaz: fedPapers85.csv
- Tizedik gyakorlat R anyaga (kód): gyak10_notebook.Rmd
- Tizedik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak10_notebook.html
11. gyakorlat (2024.05.02): Gyakori halmazok, asszociációs szabályok
- Tizenegyedik gyakorlat R anyaga (kód): gyak11_notebook.Rmd
- Tizenegyedik gyakorlat R anyaga (notebook): gyak11_notebook.html
12. gyakorlat (2024.05.09): Második ZH
- Minta ZH feladatok: dm_zh2_minta.txt
- Minta ZH adathalmaz: UN.csv
13. gyakorlat (2024.05.16): Konzultáció
Vizsgaidőszak első hete: Pót ZH-k.

Adattárház, adatbányászati technológiák GY.

Követelmények

Segédanyagok

Tematika