Villamosmérnöki és Informatikai KarA kar a villamosmérnöki és informatikai tudományok területén képzi a hallgatókat, innovatív megoldásokkal és technológiákkal foglalkozva.
VIK
|
|
|
Business Intelligence rendszerek fejlesztése
- Megérted az üzleti intelligencia rendszerek működését és szerepét – Elsajátítod az adattárházak, adatmodellezési technikák és BI architektúrák alapjait, hogy hatékony döntéstámogató rendszereket építhess.
- Önállóan képes leszel adatokat kinyerni és feldolgozni – Megtanulod az adatok lekérdezését SQL segítségével, azok tisztítását, transzformálását és integrálását különböző forrásokból egy egységes adatbázisba.
- Interaktív riportokat és dashboardokat készíthetsz – Megismerkedsz a legnépszerűbb üzleti intelligencia eszközökkel, mint a Power BI, Tableau és Kibana, hogy vizuálisan is érthető és átlátható elemzéseket hozz létre.
- Valós üzleti problémákra kereshetsz adatvezérelt megoldásokat – Gyakorlati feladatokon keresztül megtanulod az üzleti teljesítménymutatók (KPI-k) használatát és a prediktív elemzés alapjait, hogy megalapozott döntéseket támogathass.
- Megismered a felhőalapú BI és Big Data megoldásokat – Áttekintést kapsz a AWS, Google Cloud és Microsoft Azure BI szolgáltatásairól, így képes leszel modern, skálázható adatkezelési megoldásokat tervezni.
- Projektalapú tanulás révén azonnal alkalmazható tudást szerzel – A képzés során egy teljes üzleti intelligencia projektet építesz fel, amely az adatbetöltéstől az elemzésig minden kulcsfontosságú lépést lefed, így a gyakorlatban is bizonyíthatod megszerzett tudásodat.
Az itt megszerzett tudás alapot teremt további technológiák, például big data rendszerek, prediktív analitika és gépi tanulás alkalmazásának elsajátításához. A képzés hozzájárul a résztvevők szakmai fejlődéséhez, növelve munkaerőpiaci értéküket és karrierlehetőségeiket.
- Adatelemzők, üzleti intelligencia szakértők, adattárház-fejlesztők, akik szeretnék bővíteni ismereteiket a modern adattárolási és vizualizációs technológiák terén.
- IT és adatmenedzsment területen dolgozók, akik üzleti intelligencia rendszerekkel, riportokkal és dashboardokkal foglalkoznak.
- Vezetők, döntéshozók, üzleti elemzők, akik adatvezérelt döntéshozatali folyamatokat szeretnének hatékonyabbá tenni KPI-ok, churn és csalásdetektálás segítségével.
- Pályakezdők és karrierváltók, akik az adatmenedzsment és üzleti intelligencia világában keresnek elhelyezkedési lehetőségeket.
- Egyetemi hallgatók és friss diplomások, akik versenyképes tudásra kívánnak szert tenni az adattudomány és üzleti analitika területén.
- Szoftverfejlesztők, akik szeretnének megismerkedni a komplex adatkezelési feladatokkal, döntéstámogató rendszerek fejlesztésével, érdeklődnek a data engineering és adatvizualizáció iránt.
A képzés során átfogó ismereteket szerezhetsz az üzleti intelligencia (BI) alapfogalmaitól kezdve egészen a modern adatvizualizációs és Big Data technológiákig. Megismerheted a legfontosabb adatfeldolgozási és -tárolási módszereket, valamint betekintést nyerhetsz az ETL-folyamatok gyakorlati alkalmazásába is. A tananyag segítségével képes leszel különböző BI-platformok összehasonlítására és integrálására, továbbá elmélyítheted tudásod a felhőalapú megoldások terén is.
Konkrétan az alábbi kompetenciákra tehetsz szert:
- Az üzleti intelligencia fogalmi kereteinek és alapelveinek megértése
- Adattárolási technológiák alkalmazása BI-környezetben
- ETL (Extract, Transform, Load) folyamatok tervezése és gyakorlati megvalósítása
- Adatvizualizációs eszközök és technikák használata az üzleti döntéshozatal támogatására
- Különböző BI-platformok összehasonlítása és integrálása szervezeti környezetbe
- Felhőalapú BI-megoldások és Big Data analitika alapjainak elsajátítása
A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Villamosmérnöki és Informatikai Karának oktatója, ahol évente több mint 100 hallgatót tanít üzleti intelligencia rendszerek fejlesztésére az előadások és a hozzá kapcsolódó laboratóriumi tárgyak kidolgozójaként és oktatójaként.
Kutatási és szakterületei közé tartozik az üzleti intelligencia mellett data engineering rendszerek építése, illetve a térinformatikai adattudomány.
- A képzés egy intenzív, gyakorlatorientált, körülbelül 8 hetes online hibrid tanfolyam formájában valósul meg.
- A résztvevők nemcsak hallgatják az előadást, hanem kérdezhetnek is – a képzés interaktív, így lehetőség nyílik a folyamatos párbeszédre és aktív részvételre.
- A létszám korlátozott, hogy biztosítani tudjuk az érdemi bevonódást és a fokozott figyelmet az oktató részéről.
- Indulás: 2025.06.27. 18:00 (Kick-off alkalom)
- Időtartam: 8 hét
-
1.Hasznos információk a kurzushoz
-
1. lecke
Hogyan használd a felületet?
-
2.Üzleti intelligencia alapjai
-
2. lecke
Bevezetés az üzleti intelligenciába
-
3. lecke
BI rendszerek felépítése és architektúrája
-
4. lecke
Adattárházak szerepe a BI-ban
-
5. lecke
Adatbázis technológiák a BI rendszerekben
-
6. lecke
Felhő alapú adattárolás és modern adatplatformok
-
7. lecke
Gyakorlati betekintés és esettanulmányok
-
8. lecke
[Quiz]
-
3.Adattárolási technológiák az üzleti intelligenciában
-
9. lecke
Relációs adatbázisok alapjai
-
10. lecke
SQL lekérdezések és gyakorlati alkalmazásuk
-
11. lecke
Bevezetés a NoSQL adatbázisok világába
-
12. lecke
Relációs vs NoSQL: összehasonlítás és döntési szempontok
-
13. lecke
Felhőalapú adattárolás és skálázhatóság
-
14. lecke
Adattárolási stratégiák BI rendszerekhez
-
15. lecke
[Quiz]
-
16. lecke
[Házi feladat]
-
17. lecke
[Live Alkalom]
-
4.Az ETL-folyamatok alapjai és gyakorlati alkalmazása
-
18. lecke
Az ETL folyamatok áttekintése
-
19. lecke
Adatkinyerés (Extract)
-
20. lecke
Adattranszformáció (Transform)
-
21. lecke
Adatbetöltés (Load)
-
22. lecke
Tipikus hibák és minőségbiztosítás
-
23. lecke
ETL eszközök a gyakorlatban
-
24. lecke
[Quiz]
-
5.Adatvizualizáció alapjai és modern technikái
-
25. lecke
Az adatvizualizáció szerepe
-
26. lecke
Vizualizációs alapfogalmak
-
27. lecke
Grafikonok készítése
-
28. lecke
Táblázatok és jelentések
-
29. lecke
Interaktív, reszponzív megoldások
-
30. lecke
Dashboardok tervezése és eszközei
-
31. lecke
[Quiz]
-
32. lecke
[Házi feladat]
-
33. lecke
[Live Alkalom]
-
6.Üzleti intelligencia platformok összehasonlítása és integrációja
-
34. lecke
Bevezetés a BI platformok világába
-
35. lecke
Népszerű BI eszközök összehasonlítása
-
36. lecke
BI rendszerek integrációja
-
37. lecke
Adatforrás-kezelés a platformokon
-
38. lecke
Testreszabás és felhasználói élmény
-
39. lecke
Platformválasztás gyakorlati szempontjai
-
40. lecke
[Quiz]
-
7.Felhő alapú BI megoldások és Big Data analitika
-
41. lecke
Felhőszolgáltatások a BI-ban
-
42. lecke
Big Data elemzés felhőalapú platformokon
-
43. lecke
Felhő alapú BI megoldások előnyei
-
44. lecke
Felhőszolgáltatók összehasonlítása
-
45. lecke
Felhő és on-premise integráció
-
46. lecke
Big Data a felhőben: gyakorlati példák
-
47. lecke
[Quiz]
-
48. lecke
[Live Alkalom]
-
8.Záró Projektfeladat
-
49. lecke
Záró Projektfeladat

