Sziasztok, Ahogy Tomi beharangozta, szombaton folytatjuk az Adattudomány és gépi tanulás előadásokat. A korábbi példaként vizsgált esettanulmányokból motiválódva áttekintjük, hogy hogyan is néz ki egy elemzési munka, megnézünk pár technikát az adatok feldolgozására és feltáró jellegű elemzésére, majd jön az első nagyobb témakörünk, a regressziós technikák áttekintése. Kis kedvcsinálóként, küldök néhány linket. Nagyon jó bevezető szombatra, milyen lépésekkel készítsük elő az adatainkat, data preprocessing: https://medium.com/@aaaanchakure/data-preprocessing-3cd01eefd438 Néhány "advanced" vizualizáció az adataink megismerésére: https://towardsdatascience.com/5-advanced-visualisation-for-exploratory-data... Egy nagyon jó, több részes esettanulmány a NASA által rögzített turbofan adatbázison. Az első cikkben pont regresszióval indít. Idősorelemzés, Predictive maintenance, stb. (ez az első rész linkje, a többi a cikkben): https://towardsdatascience.com/predictive-maintenance-of-turbofan-engines-ec... Üdv, Gyula -- Gyula Dörgő *PhD student* MTA-PE Lendület Complex Systems Monitoring Research Group Department of Process Engineering University of Pannonia H-8200 Veszprém, P.O. Box 158, Hungary e-mail: gydorgo@gmail.com web: www.dorgoresearches.com tel: +36/30-8711-740