Szak megnevezése
Adattudomány mesterképzési szak
Képzési terület
Informatika
A képzés nyelve
magyar
Képzés munkarendje(i) és a képzési idő félévekben, kontaktórák száma
| Munkarend | Félév | Óraszám |
|---|---|---|
| levelező | 4 |
A fokozat megszerzéshez összegyűjtendő kreditek száma
- 120 kredit
Végzettségi szint és a szakképzettség oklevélben szereplő megjelölése
- végzettségi szint: mester- (magister, master; rövidítve: MSc-) fokozat
- szakképzettség: okleveles adattudós
- a szakképzettség angol nyelvű megjelölése: Data Scientist
A szakképzettség képzési területek egységes osztályozási rendszere szerinti tanulmányi területi besorolása
481/0612
Képzési cél
A képzés célja olyan informatikai szakemberek képzése, akik képesek a különféle adattípusok sajátságainak és a komplex adathalmazok struktúrájának megértésére, a közöttük lévő kapcsolatok felismerésére, a nyers adatok szükséges transzformációs lépéseinek alkalmazására, a következtetések levonására és a való világ folyamatainak modellezésére. Felkészültek tanulmányaik doktori képzésben történő folytatására.
Az elsajátítandó szakmai kompetenciák
a) tudása
- Ismeri az adattudomány szakterületének innovatív, kutatói szintű műveléséhez szükséges adatelemzési, etikai, adatbiztonsági, matematikai, statisztikai fogalmakat, a programozási elveket és összefüggéseket, különösen az adattípusokat, reprezentációkat, az átalakítási és optimalizációs eljárásokat, a többváltozós statisztika, a gépi tanulás elveit.
- Tisztában van az elemzéshez, modellezéshez használt aktuális technológiák működésével és képes azok valós körülmények között történő alkalmazására nagy mennyiségű adat esetében is.
- Ismeri a nagymennyiségű adatok tárolására, feldolgozására és vizualizációjára szolgáló technikákat, tisztában van az egyes eszközrendszerek tulajdonságaival.
- Ismeri az adattudomány főbb alkalmazási területeit, az ezekhez kötődő problémákat és a megoldási lehetőségek főbb irányait, a kapcsolódó technikák alkalmazási korlátait.
- Összefüggéseket tud teremteni az egyes adattípusok között, képes az adatok transzformációján alapuló információ-kinyerésre és feladatmegoldásra multidiszciplináris környezetben is.
- Az angol nyelvtudása eléri a képzéshez, az angol nyelvű szakirodalom megismeréséhez, a szakszöveg megértéshez, feldolgozásához és a szakképzettséggel ellátható szakmai feladatok elvégzéséhez, valamint a folyamatos szakmai önképzéshez szükséges szintet.
- Átfogó ismeretekkel rendelkezik az adatkezelés, elemzés, modellezés szabályozási kérdéseiről, problémáiról, beleértve a jogi és etikai vonatkozásokat is.
- Ismeri az informatikai biztonság területeit.
b) képességei
- Képes a különböző tudományágakban megjelenő komplex osztályozási, modellezési, előrejelzési problémák formalizálására, a szükséges elméleti és gyakorlati módszerek meghatározására és azok megoldására.
- Képes az előírt feladathoz tartozó nyers adat transzformációs lépéseinek megalkotására.
- Képes az adatokat kontextusba helyezve más információkkal összekapcsolni, egyesítve különböző modalitásokat.
- Ismeri az adatelemek közötti függőségi viszonyokat és az adatok strukturálhatóságát, típusait. A technológia változása esetén képes az adatelemzési stratégiát a technológiától függetleníteni.
- Képes hatékonyan együttműködni az adattudományhoz kapcsolódó, a feldolgozandó, elemzést igénylő adatokat előállító tudományterületek képviselőivel.
- Képes nagy mennyiségű adat hatékony vizualizációjára, az eredmények interpretálására.
- Képes a rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl eredeti ötleteket felvetni.
- Szakmai irányítás mellett képes önálló tudományos kutatómunkát végezni.
- Anyanyelvén kívül legalább angol nyelven képes szóban és írásban szakmai eszmecserét folytatni, eredményeket bemutatni és értelmezni, jelentéseket készíteni, szakmai anyagokat feldolgozni.
- Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására.
c) attitűdje
- Figyelemmel kíséri az adattudomány és a kapcsolódó szakterületek elsősorban matematikai, statisztikai, informatikai vonatkozású, valamint mesterséges intelligenciával kapcsolatos legújabb eredményeit és törekszik arra, hogy ezeket saját fejlődésének szolgálatába állítsa.
- Tiszteletben tartja és munkája során figyelembe veszi az övétől eltérő véleményeket, kizárólag a szakmai érvekkel történő meggyőzést tartja elfogadhatónak.
- Hitelesen képviseli szakmáját és mutatja be munkájának eredményeit.
- Elkötelezett a környezettudatos magatartás közvetítése és megvalósítása iránt.
d) autonómiája és felelőssége
- Nagy figyelmet fordít feladatainak precíz elvégzésére és a határidők pontos betartására, illetve betartatására.
- Alkalmas mind egyénileg, mind pedig egy csoport tagjaként vagy vezetőjeként elemzői, modellezői és egyéb, az adattudománnyal kapcsolatos feladatok elvégzésére.
- Felelősséget vállal a vele együtt dolgozó vagy irányítása alatt állók munkájáért.
- Felelősen, az aktuális szabályozásnak megfelelően kezeli a rá bízott érzékeny, esetlegesen bizalmas adatokat.
- Munkáját a szakmai és tudományos etika követelményeinek maximális figyelembevételével végzi.
A képzés főbb területei
| Terület | Kredit pont |
|---|---|
| Elméleti alapismeretek | 15-25 |
| Gyakorlati alapismeretek | 15-25 |
| Speciális ismeretek | 40-60 |
| Választható ismeretek Diplomamunka készítéssel együtt | 30-50 |
Kritériumkövetelmények
Szakmai gyakorlat
A szakmai gyakorlat legalább hat hét időtartamú, szakmai gyakorlóhelyen szervezett gyakorlat. A szakmai gyakorlat kritériumkövetelmény.
