Képzések

Tartalom listázó

Utolsó frissítés: 2023 november 23.

Adattechnológus-adatelemző szakmérnök / Adattechnológus-adatelemző szakember szakirányú továbbképzés

Gödöllő

szakirányú továbbképzés

MIND

Képzés munkarendje:

levelező

Képzési idő:

2 félév

Önköltség díja levelező munkarenden:

450000 Ft/félév

Virtuális képzési központ:

MATE TECH-INFO


Szakirányú továbbképzéseink elektronikus jelentkezési felülete a meghirdetéseket tartalmazó gyűjtőoldalon érhető el.

Képzésért felelős intézet: Műszaki Intézet

A képzés célja
A képzés elsődleges célja olyan szakértelmiségiek képzése, akik speciális ismereteik alapján képesek önálló problémamegoldás során az adattudományi folyamat összetett eszköz- és módszerrendszerét alkalmazni az adatgyűjtéstől kezdve, az adatelőkészítő és -modellező, kiemelten az adatelemző tevékenységen keresztül, a kapott eredmények értelmezésére és kiértékelésére, elsősorban szakterületükön, de kellő ismeret és gyakorlati tapasztalat után új szakterületeken is. A képzés további célja egyrészt, hogy az elsajátított ismeretek és megszerzett képességek birtokában a hallgatók olyan komplex gondolkodásra képes, új módszerekre, algoritmusokra, informatikai technológiákra nyitott szakemberekké váljanak, akik az adatelemzési problémák megoldásán túl a megfelelő következtetések levonása után az eredmények gyakorlati alkalmazását is segítik, másrészt, hogy a hallgatók betekintést és tapasztalatot nyerjenek az adatelemzés jelen alkalmazási területeibe, mely inspirációt adhat a képzésen részt vevőknek az adattudomány területén megszerzett ismereteiket kiterjeszteni új alkalmazási területekre.

Képzési terület: informatika
Kreditek száma: 60 kredit
Képzés indításának féléve: őszi félév
Képzési helyek: Gödöllő
Munkarend: levelező
Képzés nyelve: magyar
Finanszírozási forma: önköltséges
Önköltségi díj: 450.000 Ft/félév
Képzési idő: 2 félév
Minimális indítási létszám 15 fő
Maximális felvehető létszám: 30 fő

Képzés gyakorisága: havonta 1-2 alkalommal péntek délután és szombaton.

Részvétel feltétele:

  • szakmérnöki szakon: bármely képzési területen legalább alapképzésben (korábban főiskolai szintű képzésben) szerzett oklevél és mérnök szakképzettség;
  • szakember szakon: bármely képzési területen legalább alapképzésben (korábban főiskolai szintű képzésben) szerzett oklevél.

Az ideális jelentkező: érdeklődik az informatika iránt, szívesen használja a számítógépet, kíváncsi az adatok mögött rejlő információkra és összefüggésekre, precíz, pontos, odafigyel a részletekre, kreatív problémamegoldó, nyitott az újdonságokra.

Szakirányú továbbképzésben megszerezhető szakképzettség neve:

  • szakmérnöki szakon: adattechnológus-adatelemző szakmérnök.
  • szakember szakon: adattechnológus-adatelemző szakember.

A képzés során elsajátítandó kompetenciák, tudáselemek, megszerezhető ismeretek, személyes adottságok, készségek, a szakképzettség alkalmazása konkrét környezetben, tevékenységrendszerben
Az adattechnológus-adatelemző

ismeri

  • az adatmérnöki tevékenységek körét, az elvárt eredményeket,
  • az adattudományi folyamat felépítését, szakaszait, végrehajtásának módjait,
  • az adatmérnöki és adattudományi tevékenységek végrehajtásához szükséges alábbi tudáselemeket:
    • matematika, valószínűségszámítás, statisztika vonatkozó fejezetei
    • algoritmizálás, programozás, szoftverfejlesztés
    • adatbázisok tervezése, kezelése
    • strukturálatlan adatok kezelése
    • gépi tanulási modellek alkalmazása, fejlesztése,
    • adatvizualizációs módszerek, eszközök és alkalmazásuk
    • adattudományi eszközöket, módszereket alkalmazó projektek etikai, adatvédelmi aspektusai.

képes

  • meghatározni az alapképzettsége területéhez tartozó probléma adatelemző megoldásához szükséges adatok körét, átlátja és elemzi a különböző adatforrások felépítését,
  • tisztítani, előkészíteni az adatokat, egységesíteni az adatstruktúrát,
  • alkalmazni matematikai, statisztikai, adatelemzési és informatikai ismereteit valós adattudományi problémák megoldására, elemzésére kivitelezése, valamint adatvezérelt problémamegoldásra és döntéshozatalra,
  • kiválasztani a rendelkezésre álló adatok és az elemzés célja alapján az alkalmazandó modellek lehetséges körét,
  • az adattudományi eszközöket különféle összefüggésekben alkalmazni, modelleket készíteni megfelelő statisztikai módszerek alkalmazásával
  • számítógépes programokat használni és létrehozni valós problémák megoldására
  • az alkalmazott modell eredményeiből tényeket, mintázatokat, összefüggéseket feltárni, következtetéseket levonni - esetlegesen a körülményeknek jobban megfelelő, jobbnak ígérkező modellt alkalmazni, az eredményeket összevetni – valamint előrejelzéseket tenni,
  • világos és hatékony módon kommunikálni az elvégzett adattudományi munkát, saját eredményeire támaszkodva közérthető döntéselőkészítő dokumentációt készíteni, javaslatait, véleményét szakszerűen kommunikálni szóban, írásban.

attitűdje

  • Érdeklődő az új szakmai ismeretek, informatikai megoldások iránt.
  • Kíváncsian tárja fel az új informatikai eszközökben rejlő lehetőségeket.
  • Kellőképpen alkalmazkodik új körülményekhez, elvárásokhoz.
  • Feladatai elvégzése során tanult ismereteire támaszkodik, de szükség esetén kikéri kollégái véleményét is.
  • Jogos kritika építőleg hat rá.
  • Vitaképes, meg tudja védeni saját álláspontját - rendelkezik asszertív kommunikációs készséggel.
  • Szívesen segíti mások munkáját, jól dolgozik csapatban.
  • Munkáját gondosan végzi, szabálykövető.

autonómiája és felelőssége

  • Az adott szervezet gazdasági, társadalmi, jogszabályi környezetéről felelős kollégájától tájékozódik.
  • Elemző munkáját önállóan, de általános szakmai felügyelet alatt végzi.
  • Körültekintően és kreatívan keresi feladatának megoldási lehetőségeit.
  • Precízen, önellenőrzéssel végzi munkáját.
  • Szakszerű indoklással javasol alkalmazandó módszert, technikát.
  • Felelősségteljesen fogalmazza meg önálló javaslatát

A szakképzettség szempontjából meghatározó ismeretkörök és a főbb ismeretkörökhöz rendelt kreditérték:

  • Adattudományi ismeretkör/ismeretek: 12-16 kredit (Valószínűségszámítás, statisztika, gépi és statisztikai tanulás algoritmusai);
  • Informatikai ismeretkör/ismeretek: 26-30 kredit (Programozási ismeretek, szoftvertechnológia, adatbázis-ismeretek - adatmodellezés, adatbázis-tervezés, SQL, Big Data feldolgozás, gépi tanulás technológiai ismeretei);
  • Műszaki ismeretkör/ismeretek: 6-10 kredit (Adatbeviteli eszközök, IoT-megoldások).

A szakdolgozat/diplomadolgozat típusa és kreditértéke: szakdolgozat, 10 kredit.

Jelentkezési határidő: 2024. augusztus 15.

Jelentkezés módja: a https://uni-mate.hu honlap Felvételi – Szakirányú továbbképzések menüpontja alatt elérhető jelentkezési lapon.

Csatolandó dokumentumok:

  • oklevél szkennelt változata, kétnyelvű oklevél esetén mindkét oldal szkennelt változata.

Képzés kezdete: 2024. szeptember 2.

Egyéb információk: -

Kapcsolattartó/szakfelelős:
Név: Orova Lászlóné dr.
Cím: 2100 Gödöllő, Páter Károly u. 1.
E-mail cím: Orova.Laszlone@uni-mate.hu
Telefonszám: 06 28 522-025
Honlap: https//uni-mate.hu