-------------- OKTATÁS --------------
-------------- Adattudomány(Data Science) (2025/26) --------------
::::::::::::::::::: Bevezetés/Követelmények :::::::::::::::::::
-{PPT}-
:::::::::::::::::::1. DataFrames/Adathalmazok kezelésének alapjai :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::2. Vizualizáció/Alapvető összefüggések értelmezése :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::3. Szövegbányászat/Natural Language Processing, NLP :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::4. Hasonlóság mérése és a dimenzió csökkentés :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::5. Ajánló rendszerek(Recommendation systems):::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::6. Idősor elemzés :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::7. Klaszterezés :::::::::::::::::::
:::::::::::::::::::8. NetworkScience :::::::::::::::::::
:::::::::::::::::::9. NetworkScience :::::::::::::::::::
-------------- Ajánlott irodalom/Linkek --------------
Steffen Herbold - Intro to data science
John Paul Mueller, Luca Massaron - Python for Data Science For Dummies
Foster Provost, Tom Fawcett - Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking
Azure Microsoft - Mi az az adattudomány?