Tantárgyi program részletes adatlapja
Adatbányászat és adattárház
Tantárgy megnevezése (magyarul) | Adatbányászat és adattárház |
Tantárgy megnevezése (angolul) | Data mining and data warehouse |
Előadás | 1 |
Gyakorlat | 1 |
Kredit | 4 |
Meghirdetés gyakorisága | tavaszi szemeszterben |
Oktatás nyelve | magyar |
Előtanulmányi kötelezettségek | nincs |
Tantárgy típusa | kötelező tárgy |
Tantárgyfelelős tanszék | Információrendszerek Tanszék |
Tantárgyfelelős oktató | Kő Andrea |
Tantárgyat oktatók | Kő Andrea |
Szak | Informatikai Menedzser (INFOMAN) |
Szakirány | |
Kar | Gazdálkodástudományi Kar |
Tagozat | esti |
Képzés szintje | szakirányú továbbképzés |
Évfolyam | I. |
Tantárgy szakmai tartalma | A tantárgy célja, hogy áttekintést nyújtson az adatbányászat és adattárházak elméleti hátteréről, alkalmazási lehetőségeiről. A tárgy keretében foglalkozunk az adattárházak és az adatbányászat szerepével, helyével az üzleti intelligencia megoldásokban. Megvizsgáljuk az adattárházakra épülő üzleti intelligencia megoldások sajátosságait, alkalmazásuk korlátait, feltételeit. Foglalkozunk az ETL folyamat támogatásával, az adatminőséggel kapcsolatos kérdésekkel. Áttekintjük az adatbányászat folyamatát, az adatbányászat során alkalmazott modellkészletet. A kurzus a gyakorlatban előforduló kihívásokat helyezi a középpontba, meghívott előadók segítségével elemezzük az adattárház és adatbányászat projektek kockázatait, sajátosságait. A hallgatók lehetőséget kapnak egyéni gyakorlatra a SAS rendszereinek segítségével. |
Kompetenciák leírása | az üzleti intelligencia részterületeinek ismerete, adattárház, adatbányászat folyamatának, eszközeinek, felhasználási területeinek ismerete |
Irodalomjegyzék | Irodalom: 1.Kő Andrea: Üzleti intelligencia; in: Döntéstámogató rendszerek 4. fejezet, szerk.: Sántáné-Tóth Edit, Panem Kiadó, 2007 (megvásárolható a http://www.panem.hu/ alatt, vagy a nagyobb könyvesboltokban) 2.Fajszi Bulcsú – Cser László - Fehér Tamás: Üzleti haszon az adatok mélyén, Alinea Kiadó, 2009 Ajánlott irodalom 3. Turban, E., Aronson, J. E. Tin-Peng Liang, and Sharda R: Decision Support and Business Intelligence Systems – Eighth Edition, Pearson Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2007 (ISBN: 0-13-158017-5) 4. Turban, E., Sharda, R., Delen, D.: Decision Support and Business Intelligence Systems, 9/E, 2011 (ISBN-10: 013610729X) 5. Turban, E., Aronson, King, D., J. E., Sharda, R.: Business Intelligence, Prentice Hall, 2008 (ISBN-10: 013234761X, ISBN-13: 9780132347617) Inmon, W. H., “Building the Data Warehouse” New York: Wiley, Third ed. 2002 6. Kimball, R.: “Rating Your Dimensional Data Warehouse” www.intelligententerprise.com, 2000 |
Évközi tanulmányi követelmények | A gyakorlati feladatok megoldása az órákon. |
Vizsgakövetelmény | vizsga |
Értékelés módszere | A kurzus során megszerezhető pontok 60%-a a gyakorlatokon, míg további 40% elméleti ZH megírásával szerezhető meg. A tárgy értékelése félévközi és vizsgaidőszakbeli számonkérés kombinációjaként történik meg. A jegy elérésének ponthatárai 48-60% elégséges 61-73% közepes 74-86% jó 87%- jeles |
A hallgató egyéni munkával megoldandó feladatai | A tárgy vizsgajeggyel zárul, amely az egyéni, csoportos feladatmegoldások pontszámaiból, valamint az év végi zárthelyi eredményéből áll össze. |
A foglalkozásokon való részvétel követelményei | Az órán való részvétel és folyamatos munka a tárgy teljesítésének feltétele. A gyakorlati egyéni órai feladatok más módon nem teljesíthetők, aki ezeken a gyakorlatokon nem tud részt venni, az ezért járó pontszámot elveszíti. Igazolt hiányzás (pl. betegség) esetén egyéni feladat beadására lesz lehetőség, amivel az egyéni órai feladatok pontszáma megszerezhető. |
Félévközi ellenőrzések | A CooSpace-ben beadandó egyéni és csoportos feladatok, Az utolsó órán az elméleti részből zárthelyit kell írni. |
1. hét | Bevezetés: az üzleti intelligencia alapfogalmai, üzleti intelligencia és döntéstámogatás, az adattárházak és az adatbányászat helye az üzleti intelligencián belül. A SAS üzleti intelligencia megoldásai. |
2. hét | Adattárházak (adatpiacok) jellegzetességei, kialakításuk folyamata. Adattárház projektek a gyakorlatban. |
3. hét | Adattárházakra épülő üzleti intelligencia megoldások sajátosságai, alkalmazásuk korlátai, feltételei |
4. hét | Adatbányászat és modelljei |
5. hét | Az adatbányászat folyamata, eszközei, felhasználási területei, Enterprise Miner (SAS) gyakorlat |
6. hét | |
7. hét | |
8. hét | |
9. hét | |
10. hét | |
11. hét | |
12. hét | |
13. hét | |
14. hét |