-------------- OKTATÁS --------------
-------------- Számítógépes adatelemzés(Data Analysis) (2025/26) --------------
::::::::::::::::::: Bevezetés/Követelmények :::::::::::::::::::
-{PPT}-
:::::::::::::::::::1. Strukturált adatok :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::2. DataFrame műveletek :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::3. DataFrame műveletek és a változók közötti kapcsolatok :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::4. Eloszlások, hiányzó értékek és szélsőértékek :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::5. Skálázás és normalizálás :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::6. A változók közötti statisztikai kapcsolatok :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::7. Exploratív adatelemzés – alap pipeline :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::8. Eloszlások ferdesége (skewness) és hatványtranszformációk :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::9. Az idősoros adatok elemzése :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::10. Hasonlóság és távolság :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::11. Modellértékelés :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
:::::::::::::::::::12. Integrált adatelemzési feladat (mini projekt) :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{NOTEBOOK}-
::::::::::::::::::: Help :::::::::::::::::::
-{HOW TO - Run Jupyter lab}-
-------------- Ajánlott irodalom/Linkek --------------
Wes McKinney - Python for Data Analysis
John Paul Mueller, Luca Massaron - Python for Data Science For Dummies
Jake VanderPlas - Python Data Science Handbook
Azure Microsoft - Mi az az adattudomány?