Oktatás célja
A hallgatók a félév folyamán a kutatási adatok és eredmények szakszerű vizuális és prezentációs környezetben történő bemutatásának elméleti és módszertani alapjait sajátítják el projekt alapú feladatok megoldása közben.
Tantárgy tartalma
1. hét A tudatos adatgyűjtés és adatvizualizáció története
2. hét Az adatok vizuális megjelenítésének főbb alapelvei I.
3. hét Az adatok vizuális megjelenítésének főbb alapelvei II.
4. hét Az adatok vizuális megjelenítésének gyakorlati lehetőségei I.
5. hét Az adatok vizuális megjelenítésének gyakorlati lehetőségei II.
6. hét Hallgatói prezentációk I.
7. hét Szekunder adatbázisok, nemzetközi és hazai adatgazdák I.
8. hét Szekunder adatbázisok, nemzetközi és hazai adatgazdák II.
9. hét Bevezetés a Big Data elméletébe és gyakorlati használhatóságába
10. hét Prezentációs eszközök, technikák I.
11. hét Prezentációs eszközök, technikák II.
12. hét Hallgatói prezentációk II.
13. hét A félév értékelése
Számonkérés és értékelési rendszere
A kurzus folyamatos számonkéréssel zajlik. A hétről-hétre leadott beadandók (5 db), az év végi projektfeladat és a két hallgatói prezentációra adott értékelések adják az év végi érdemjegyet a következő arányban:
Projektfeladat - 50%
Hallgatói prezentációk - 30%
Heti beadandók (5 db) - 20%
Irodalom
Beninger, James R. - Dorothy L. Robyn (1978): Quantitative Graphics in Statistics: A Brief History. The American Statistician, 1 (32) pp. 1-11.
Fogarassyné Vathy Ágnes, Starkné Werner Ágnes (2011): Intelligens adatelemzés. Typotex.
Fienberg, Stephen E. (1979): Graphical Methods in Statistics. The American Statistician, (33) 4 pp. 165-178.
Giczi Johanna (2017): Hivatalos statisztika és a Big Data. Statisztikai Szemle, 5 (95) pp. 461-490.
Healy, Kieran and James Moody (2014): Data Visualization in Sociology. Annu. Rev. Sociol. (40) pp.105–28
- Tanár: Böcz Tamara Zsuzsanna
- Tanár: Tóth Péter