Kiegészítő informatikai képzés nem informatikus/informatikatanár hallgatóknak

Egy éves kiegészítő informatikai képzés az ELTE hallgatóinak!

2024.05.15.
Egy éves kiegészítő informatikai képzés az ELTE hallgatóinak!
Az ELTE Informatikai Kar pályázatot hirdet a 2024/2025-ös tanévre, magyar nyelvű, nappali rendszerű, egyéves kiegészítő informatikai képzésre minden nem informatikus vagy informatikatanár szakot végző hallgatónak, hogy saját szakja mellett informatikából is mélyebb, professzionális ismereteket szerezhessen.

A képzést ajánljuk az ELTE nappali munkarendű hallgatóinak (alap-, mester- és osztatlan és doktori képzés) szaktól függetlenül, aki nyitott a problémák számítógépes gondolkodás inspirálta új megközelítésére. A képzés fejleszti a kreatív problémamegoldás, a logikus, strukturált gondolkodás, a mintázatok, tendenciák, folyamatok felismerésének, elemzésének és értelmezésének képességét.

A képzés heti 30 órás kötelező tantermi jelenléttel jár (Budapesten) a szorgalmi időszak minden munkanapján 8 és 17 óra között, továbbá azon felül jelentős mennyiségű otthoni munkával.

A képzés ingyenes, amennyiben van még a jelentkezőnek szabadon felhasználható, államilag finanszírozott féléve. Ellenkező esetben a jelentkező képzésének megfelelő önköltséget kell fizetnie.

MIÉRT ÉRDEMES?

Szélesíti az alapszakodon megszerzett képességeid, növeli esélyeid a munkaerőpiacon, új lehetőségeket nyit meg az önképzésedhez. A képzés elvégzése az elhelyezkedésnél, az informatikai ismeretek miatt, minden munkakörben hatalmas előnyt jelent.

Nagy bizonyossággal állíthatjuk, hogy a közeli jövőben alapkövetelménnyé válik minden értelmiségi pályán a felhasználói szintet meghaladó informatikai tudás. A következő évtizedekben új szakmák fognak megjelenni a legtöbb területen és a ma végzőseinek képesnek kell lennie a szakmaváltásra.

Kevés olyan terület van napjainkban a gyakorlati életben és a tudományban, melyet kisebb vagy nagyobb mértékben nem érint a digitális forradalom. Az informatika jelentősége jóval túlmutat a technológiai eszköztár kiszélesítésén: segíti a kreatív gondolkodást, befolyásolja a tudományos módszertanokat, felkészít a gyakorlatban és tudományos gondolkodásban ma még nem látható változásokhoz való alkalmazkodásra.

KIKNEK AJÁNLJUK?

Ajánljuk mindenkinek, aki nyitott a problémák számítógépes gondolkodás inspirálta új megközelítésére és ezt fel kívánja használni a szakdolgozata, diplomamunkája, disszertációja, TDK pályázata elkészítésében. Az informatikai problémamegoldás sokféle területen alkalmazható a régészettől a jogon és a nyelvészeten át a társadalomtudományokig, nem is beszélve a sok adattal, mérési eredménnyel dolgozó természettudósokról, gazdasági szakemberekről. A képzés fejleszti a kreatív problémamegoldás, a logikus, strukturált gondolkodás, a mintázatok, tendenciák, folyamatok felismerésének, elemzésének, értelmezésének képességét.

A hallgatók alapvető programozási ismereteket szereznek, képesek lesznek problémák formalizálására, korrekt modellek megtervezésére, számítógépes megoldási tervek készítésére és elemzésére. Képesek szót érteni az informatikusokkal, mert ismerik a szaknyelvet és a gondolkodásmódjukat. Megtanulják tudományterületük objektumait adatokkal leírni, ezeket tipizálni, strukturálni, adatokból információt kinyerni. Megismerik a számítógépes világ hardver és szoftver eszközeit, ezek hatékony felhasználási módjait a gyakorlatban. Képesek lesznek egyszerű webes és mobil alkalmazások elkészítésére.

Végezetül ajánljuk a képzést azoknak is, akik egyszerűen csak kíváncsiak és úgy gondolják, jó szórakozás lenne saját mobil applikációt fejleszteni, vagy honlapot készíteni profi módon.

SZÜKSÉGES-E SPECIÁLIS MATEMATIKAI VAGY INFORMATIKAI TUDÁS A KÉPZÉS ELVÉGZÉSÉHEZ?

Nem szükséges. Nem befolyásolja a kurzus elvégzését, ha nem pontosan emlékszel már a gimnáziumi matekórákon tanultakra, esetleg nem tanultál a középiskolában informatikát.

MIT FOGOK TANULNI PONTOSAN?

  • Informatikai alapismeretek
  • Számítógépes alapismeretek
  • Számítógépes problémamegoldás
  • Modern technológiák (web, mobil)
  • Funkcionális programozás
  • Információs rendszerek
  • Statisztikai programcsomagok
  • Természettudományi/társadalomtudományi szimuláció
  • Adatbányászat
  • Térinformatika

+2 JÓ TANÁCS

Légy bátor és kíváncsi! Az informatikában semmi félelmetes nincs. Bárki, aki képes volt Magyarország egyik vezető egyetemére bekerülni, rendelkezik azokkal a képességekkel, hogy ezt a specializációt felvegye és sikeresen elvégezze.

Ha kellőképpen motivált vagy és belefekteted a tanulásba/gyakorlásba az időt és az energiát, akkor sikeresen át tudod hidalni a kezdeti nehézségeket, amit az informatika új nyelvezete/fogalmai jelenthet.

FELVÉTELI KÖVETELMÉNYEK

Olyan osztatlan- és alapszakos, nappali munkarendű hallgatók jelentkezhetnek, akik a 60 kredites blokk felvételekor már rendelkeznek legalább 110 kredittel, a képzésük első két évét lényeges csúszás nélkül elvégezték. Jelentkezhetnek olyan nappali munkarendű, mesterszakos hallgatók, akik képzésük első évét elvégezték és már rendelkeznek legalább 55 kredittel. Az előbbi kreditértékek mindig az aktuálisan végzett szakra értendőek. A jelentkezők motivációs levéllel és a tanulmányi eredményeik bemutatásával pályázhatnak. A képzés fix csoportokban történik, a felvett hallgatókat az IK TH osztja be minden kurzusra, rögzített csoportba. A fix csoport azt jelenti, hogy a képzés tárgyait csak a képzésre felvett hallgatók vehetik fel. Olyan, mintha létrejönne egy 20 fős osztály, akik együtt végzik egy évig ezt a képzést.

Nappali munkarendű doktori hallgatók jelentkezését is várjuk. A jelentkezéshez csatolni kell a témavezető támogatását/engedélyét, mivel a kiegészítő képzés biztosan lassítani fogja a hallgató doktori tanulmányait, kutatását.

A pályázati anyag tartalma:

  • motivációs levél;
  • a Tanulmányi Hivatal igazolása a pályázat beadásáig teljesített kreditektől;
  • doktorandusz hallgatók esetén a témavezető engedélye;
  • az alábbi dokumentumtárban található nyilatkozatok (azért kell a kredit túlfutási nyilatkozat, mert a képzés elvégzésével túl fogod futni a megengedett kreditszámodat, és arra kapsz engedélyt ezzel a nyilatkozattal, hogy pluszban elvégezhessed a 60 kredites képzést)

FIGYELEM! A TTK hallgatóinak csak a „Hallgatói nyilatkozat TTK-s hallgatóknak” dokumentumot, a többieknek pedig a „Nyilatkozat-kredittúlfutás” és a „Hallgatói nyilatkozat” dokumentumokat kell kitölteniük és feltölteniük a jelentkezésükkor.

Cím Fájlnév Létrehozva Módosítva Méret
Cím Fájlnév Létrehozva Módosítva Méret
Nyilatkozat-kredittúlfutás Dh-kredittúlfutás.docx 2019.07.24. 2022.05.16. 18.16 KB
Hallgatói nyilatkozat Hallgatói nyilatkozat.docx 2019.07.24. 2022.05.16. 18 KB
Hallgatói nyilatkozat TTK-s hallgatóknak TTK hallgatói nyilatkozat.docx 2019.07.24. 2022.05.16. 18.73 KB

A pályázatok benyújtása ezen űrlap kitöltésével lehetséges.  Az űrlap kitöltéséhez ELTE Microsoft 365 hozzáférés (IIG azonosító, student.elte.hu-s e-mail) szükséges. Az IIG azonosítóról bővebb információkat ITT találsz.

Jelentkezési határidő: 2024. augusztus 30.

Egyéb információk

A felvételt követően továbbra is hivatalosan a saját karod hallgatója maradsz, mindössze annyi változik, hogy az óráidat az Informatikai Karon végzed. A féléved aktív lesz, így továbbra is jogosult leszel kollégiumi férőhelyre, illetve tanulmányi/szociális ösztöndíjra.

A képzés két féléves kreditszáma 60 kredit, ami egy egyetemi képzés teljes évét jelenti. A képzés mögött az az elvárás, hogy erre az évre felfüggeszted az eredeti szakod tanulmányait, és csak az informatika 60 kreditjére koncentrálsz. Az egyedi, kivételes esetet a képzés mentorával beszéld meg, az engedélyt a saját karod Tanulmányi Hivatalától kell kérned.

A képzés csak nappali munkarendben indul, és kötelezően be kell járni az órákra, az előadásokra is (katalógus van). A számonkérés módja az adott kurzustól függ. Általában gyakorlati jegy a végső kimenet, ehhez házi feladatokat, beadandókat, zárthelyi dolgozatokat kell írni, esetleg prezentációt tartani.

Amennyiben nem sikerül egy tárgy teljesítése, akkor a következő évben újra felveheted. Fontos, hogy az abszolutórium megszerzéséig teljesítened kell a 60 kreditet, amennyiben a saját karod kötelez erre (lásd fentebb a nyilatkozatokat). Az oktatás első hetében lehetőséged van „visszalépni” a képzéstől, amennyiben úgy ítéled meg, hogy nem tudod teljesíteni az elvárásokat.

Abszolutóriummal rendelkező hallgatók nem jelentkezhetnek, mivel már nincsen hallgatói jogviszonyuk az egyetemmel. Szükséges, hogy a képzés mindkét félévében rendelkezz aktív hallgatói jogviszonnyal.

A kiegészítő képzés végén külön záróvizsga nem lesz, az összes tárgy teljesítése és diplomád megszerzésével az oklevél mellékletedben a saját szakodnak megfelelő tárgyak mellett jelennek meg az elvégzett informatikai tárgyaid. Ez bizonyítja, hogy a képzés által nyújtott informatikai kompetenciákkal rendelkezel.

Felmerülő kérdéseket a pezsgo@inf.elte.hu címen Törley Gábor egyetemi adjunktus, a képzés mentora várja.


TANTÁRGYAK

A 2 féléves tantervi háló, valamint a lentebb nem részletezett választható tárgyak megtalálhatóak a Tanulmányi Hivatal oldalán.

Informatikai alapismeretek I. (4 kredit) – Törley Gábor

Táblázatkezelés alapjai: adattípusok, hivatkozások, Rendezés, Képletek és hivatkozások, Számformátumok (formátummaszk), Összesítő függvények, Diagramkészítés, Nézet- és oldalbeállítások, matematikai függvények, statisztikai függvények, feltételes összesítőfüggvények, szűrés ÉS feltétellel, logikai függvények, feltételes formázás, keresések, Kimutatás, Dátumfüggvények, szövegfüggvények, hibakezelés információs függvényekkel
Haladó táblázatkezelés: Szűrések VAGY feltétellel, adatbázis-függvények, adattáblák, lehetőségelemzés, célértkékkeresés, részösszeg, hatékonyságelemzés, pénzügyi függvények, tömbfüggvények használata, dinamikus számítások


Informatikai alapismeretek II. (4 kredit) – Szalayné Tahy Zsuzsanna

Makro készítés felvétellel, abszolút és relatív hivatkozások. Rögzítés jellemzői egér kattintás, menü és billentyű használata esetén, rögzítés közben Excelből kilépve. Táblázat (adattábla, lista) tulajdonságai. Felvett makró módosítása, a rögzített beállítások, műveletek értelmezése, felhasználása kódsnipetként, makro (azaz eljárás) és függvény írása. Tesztelés, hibakeresés, dokumentáció (online források) használata kódoláshoz.
Névkezelő: cella, tartomány, lista/táblázat, objektumok elnevezése, név és változónév használata, objektumok néhány tulajdonsága, adatok típusa, értékadás (cellának, változónak). Eljárás, függvény, elágazások, ciklusok. Munkalap függvények, VBA függvények, saját függvények, Lambda függvények.
Jellemző makrósítható feladatok: sor beszúrás, hozzáfűzés, véletlen érték, szűrés, rendezés, nyomtatás, sor\tartomány\üressor törlés, formázás, ellenőrzött adatbevitel, adatok beolvasása fájlból, karakterkódolás javítása. Űrlapvezérlők használata, dinamikus diagramok (pl. változó adathalmaz, értéktartomány, változó paraméterek). Munkalap védelem, albak frissítés. Kapcsolat külső forrással - PowerQuery.
Probléma megoldás Táblázatkezelővel, egyéni projektfeladat. Megoldás tervezése (elrendezés, újraszámítást figyelembe véve a számítások/függvények, illetve eljárások meghatározása). Felhasználói felület kialakítása (gombok, üzenetek, hibakezelés), a fentiekből a megoldáshoz szükséges eszközök kiválasztása vagy interneten megoldás keresése. Tesztelés. Felhasználói és fejlesztői bemutatás.


Számítógépes alapismeretek (4 kredit) – Illés Zoltán

A számítógép elvi és fizikai felépítése. Windows kliens használat. Hálózati kapcsolatok, terminál, file transzfer kapcsolat. Levelezés. Böngésző használat, böngésző, mint ftp kliens, keresés a „neten”. Unix-Linux alapok, processzek. Operációs rendszerek beállítási, programozási lehetőségei, hálózatok.


Számítógépes problémamegoldás (14 kredit) – Menyhárt László, Törley Gábor

Algoritmikus gondolkodás elemei. A programkészítés folyamata, programozási fogalmak bevezetése. Egy programozási nyelv alapvető elemei (Python). Algoritmusminták típusfeladatok megoldására. Programok kipróbálása, tesztelése, tesztelést segítő eszközök. A program helyessége: egyszerű hibakeresési módszerek és eszközök. Algoritmusminták együttes alkalmazása típusfeladatok megoldására. Problémamegoldási stratégiák (rekurzió, mohó stratégia, oszd meg és uralkodj, dinamikus programozás, visszalépéses keresés) számítógéppel és számítógép nélkül. Feladathoz adatmodell rendelése, adatszerkezetek alkalmazásai.
Összetett adatszerkezetek definiálása, egyszerű statisztikai számítások elvégzése táblázatokon, Adattípusok használata táblázatok programozása közben. Lekérdezések és függvények.


Programozás függvényekkel (4 kredit) – Bozó István

A tárgy célja a programozás iránt érdeklődő hallgatók részére betekintési lehetőséget nyújtani a napjainkban egyre nagyobb népszerűségnek örvendő funkcionális programozási módszer elveibe, matematikai alapjaiba és eszközeibe.
A nyelvi eszközök használata gyakorlatias módon, de az elméleti alapokat sem mellőzve, Haskell programozási nyelven keresztül kerül bemutatásra. A kurzusra jelentkező diákok az alábbi fogalmakkal ismerkednek meg a félév során: hivatkozási helyfüggetlenség, kiértékelés, lusta és mohó kiértékelési stratégia, normál forma, rekurzió, magasabb rendű függvények, típusrendszer, függvénydefiníciók, mellékhatásmentes függvények, mintaillesztés, őrfeltételek, adatszerkezetek, lokális definíciók, ZF-kifejezések, polimorfizmus, típus szinonímák, algebrai adattípus, absztrakt adattípus, modulok, típusosztályok, példányosítás.


Modern technológiák (8 kredit) – Abonyi-Tóth Andor, Horváth Győző

A statikus oldaltervezés eszközei. Stíluslapok. Tipikus hibák és megoldásuk a honlap-szerkesztésben. A weblapkészítés módszertana, ergonómiai kérdések és fontos tervezési szabályok. A weboldalkészítés és a szerzői jogok kapcsolata. Hátrányos helyzetű felhasználók, akadálymentes weboldalak készítése. A keresőrobotok működése, keresőoptimalizálás.
Web programozás fogalomköre. Web programok osztályozása: kliens oldali, illetve szerver oldali programok. Szerver oldali web-program készítésének lehetőségei. Hitelesítés lehetőségei, alapjai, munkamenet definiálása, használata. Web-technológia, mobil-technológia.


Információs rendszerek (4 kredit) – Hajas Csilla

Adatbázisokkal kapcsolatos fogalmak. Az adatbázis-kezelő rendszerek legfontosabb tulajdonságai, szolgáltatásai és ezzel összefüggő fogalmak. A relációs adatmodell, relációs algebra, funkcionális függőségek, normálformák. Az entitás-kapcsolat modell. Entitás-kapcsolat sémák leképezése relációs sémába. Az SQL, mint a relációs adatbázis-kezelő rendszerek nyelve.


Statisztikai programcsomagok (6 kredit) – Burcsi Péter

A tantárgy alapvető célkitűzése, hogy a hallgatók megismerkedjenek alapvető statisztikai módszerekkel és olyan programokkal (SPSS/R/MatLab), amelyekben ezeket az elméleti módszereket a gyakorlatban is hasznosítani tudják. A tárgy elsősorban a gyakorlati feladatok megoldására és a gyakorlati alkalmazás kérdéseire helyezi a hangsúlyt a szükséges elméleti ismeretek átadása mellett. A félév során a hallgatók a alapvető statisztikai és valószínűségszámítási alapismeretek mellett megismerhetik a különböző mintavételi eljárásokat, betekintést kapnak a becsléselméletből és a hipotézisvizsgálatból, valamint megtanulják, hogy a gyakorlatban felmerülő kérdéseiket milyen statisztikai módszerekkel/próbákkal tudják megválaszolni. A félév során a többek között szó lesz a következő statisztikai módszerekről és ezek SPSS-beli/R-beli megvalósításáról: maximum-liklelihood becslés, normalitásvizsgálat (Kolmogorov-Szmirnov próba), függetlenség vizsgálat (khi^2-próba), illeszkedésvizsgálat, várható érték vizsgálata (U-próba, T-próba), varianciaanalízis, korrelációszámítás, kereszttábla-elemzés, legkisebb négyzetek módszere, (lineáris) regresszió, klaszteranalízis.


Választható tárgyak, részben szakspecifikusan (12 kredit):

A fentieken túl szaktól, érdeklődéstől függően további választható tárgyakat ajánlunk.

Térinformatika alapismeretek (4 kredit) – Dr. Zentai László
A térinformatika tárgya, a térkép és a méretarány fogalma. Térképek csoportosítása, fajtái. Generalizálás. Hagyományos és számítógépes térképszerkesztés, rétegtechnika. Nyomtatási előkészítés (dpi), PDF, CTP. Térképészetben használatos betűtípusok. A pont, vonal, felület. Attribútumok. Topológia, tesszelláció. Legfontosabb formátumok ismertetése: gpkg, shp, kml, geojson, dxf, gpx. Centroid és befoglaló téglalap.
Vektoros rétegek kezelése. Összetett réteg stílusok beállítása. Attribútumok. Névmegjelenítés. Ábrázolási módszerek elmélete, és gyakorlata térinformatikai szoftverekben. Kategorizálás. Szabály alapú stílusok. Vektoros elemzés (pufferzóna, metszés stb.). Cím, méretarány, kolofon, PDF-export.
Excel beolvasása, diagramok. Alap- és képfelület, valódi sík, henger és kúpvetületek. Képzetes vetületek. Az EOV vetület. Az EPSG szám, vetületek térinformatikai programokban.
Pixel, felbontás. Színmodellek (RGB, HSV, CMYK). Legfontosabb formátumok: JPG, GIF, PNG, GeoTIFF. Műholdak ismertetése és műholdképek kezelése, hisztogramkiegyenlítés, osztályozás-klaszterezés. Magyar topográfiai és kataszteri térképek. Georeferálás. Landsat-képek. Digitalizálás. Jelenleg használatos műholdrendszerek felépítése, működési elve, korlátai. Legfontosabb rendszerek (GPS, Glonassz, Galileo). A GPS felmérés alapjai. Okostelefonos alkalmazások.
3D alkalmazások. Domborzatmodellek (színezés, árnyékolás, kitettség, szintvonal, 3D). Bővítmények. Google Earth. Pont, vonal felület, raszter, körutazás, Időadatok kezelése, GPS-track, fotólefedés.

Információs társadalom alapismeretek (4 kredit) – Törley Gábor
Információs és kommunikációs technológiák a társadalomban. E-ügyintézés, e-közigazgatás, elektronikus aláírás. A fogyasztói viselkedést befolyásoló módszerek megfigyelése és azonosítása. Adatbiztonság, személyes adatok védelme. Egészséges munkakörnyezet. Jogi, etikai, pszichológiai és szociológiai vonatkozások. Az informatika veszélyei, bűnözés. Digitális esélyegyenlőség.

Adatbányászat és gépi tanulás (4 kredit) 
Adatbányászati projekt metodikája. Adattípusok és azok felületi elemzése. Adatok előkészítése. A klaszteranalízis hierarchikus, közép- és sűrűség alapú módszerei. Távolságmértékek. Gyakori minták és asszociációs szabályok keresése. Klasszifikáció és regresszió. Predikciós modellek paramétereinek optimalizálása és hyper-paramétereinek beállítása. Szövegbányászat. Információ visszakeresés és ajánlórendszerek. Szociális hálók elemzése. Modellek helyességének kiértékelése. Szabadon elérhető szoftverek bemutatása.