-------------- OKTATÁS --------------
-------------- Adatelemzés a szociális médiában (Data Science) (2024/25) --------------
:::::::::::::::::::1. Bevezetés:::::::::::::::::::
-{PPT}- -{VIDEO}-
:::::::::::::::::::2. DataFrames/Adathalmazok kezelésének alapjai :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::3. Vizualizáció/Alapvető összefüggések értelmezése :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::4. Szövegbányászat/Natural Language Processing, NLP :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::5. A szövegosztályozás folyamata (Classification):::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::6. Hasonlóság mérése (Similarity):::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::7. Ajánló rendszerek(Recommendation systems):::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::8. Idősor elemzés :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::9. Klaszterezés :::::::::::::::::::
-{PPT}- -{COOLAB}-
:::::::::::::::::::10. NetworkScience :::::::::::::::::::
-{COOLAB}-
-------------- 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?