Számítógépes táblázatkezelés, adatanalízis az orvosi, fogorvosi és gyógyszerész gyakorlati képzésben

Data

Official data in SubjectManager for the following academic year: 2022-2023

Topic

A fakultatív kurzus keretein belül a hallgatók elsajátítják a képzésük alatt főként gyakorlataik során alkalmazandó, jegyzőkönyvkészítéshez használt alapismereteket. A kurzus célja elsősorban a táblázatkezelő alkalmazás(ok), főként a Microsoft Excel használatának megismerése az alapoktól egészen a matematikai, statisztikai függvények táblázatkezelővel történő kivitelezéséig is. Ezen ismereteket a hallgatók későbbi tanulmányaik, illetve munkájuk során (pl. kutatási irányvonal, orvosi és gyógyszerész gyakorlat, PhD hallgatóként stb.) is kamatoztathatják.
Kurzusra jelentkezés feltétele: Felhasználói alapszintű Windows- és számítógépkezelés, középiskolai szintű matematikai ismeretek.

Lectures

• 1. Bevezetés: mátrix alapú adathalmazt kezelő rendszerek, táblázatkezelők. Microsoft Excel és verzióinak megértése. Excel alapok. Cellák, sorok és oszlopok fogalma, kezelése, szűrése. - Zalai Zsófia
• 2. Adatbevitel, adatgyűjtés, adatok módosítása. Cellák adattípusa. Összefűzés, adattranszformálás. Cellastílusok. Adatok importálása. Adatok struktúrája az Excelben. Tartalom és forma: formázás. Alapvető billentyűparancsok alkalmazása. Gyorsbillentyűk. Egyéb formázási lehetőségek, beszúrás. - Zalai Zsófia
• 3. Diagramok. Grafikonok típusai. Az analízis célja és a megfelelő diagramtípus kiválasztása. - Zalai Zsófia
• 4. Diagramok jellemzése, ábrázolásmódok. Skálázás és adatfeliratok. Diagramok formázása. Kéttengelyes és vegyes ábrázolás. - Dr. Bugyi Beáta
• 5. Képletek és függvények. Működésük és az argumentumok. Kompatibilitás. A leghasznosabb függvények bemutatása. Dinamikus adatok. Munkafüzet, munkalap, függvények hivatkozása. Hibás függvények kezelése. Metszéspontok. - Dr. Bugyi Beáta
• 6. Adatanalízis, modellek. Adatok integritása. A szükséges adatstruktúrák és függvények azonosítása. Modellen belüli adatok csoportosítása. - Dr. Bugyi Beáta
• 7. Regresszió, illesztés. A leggyakoribb regressziós ábrázolás és analízis: lineáris regresszió. Lineáris trendvonal. Az egyenes egyenletének megértése és használata az Excel-ben. Példafeladat és ábrázolás. - Dr. Bukovics Péter
• 8. Logisztikus regresszió. Az logisztikus függvény megértése és használata az Excel-ben. Példafeladat. - Tempfliné Pirisi Katalin Erzsébet
• 9. Exponenciális regresszió. Az exponenciális függvény megértése és használata az Excel-ben. Példafeladat. - Tempfliné Pirisi Katalin Erzsébet
• 10. Ismétlődő feladatok automatizálása: Makrók. Makró felvétele, szerkesztése. Néhány hasznos makró elkészítése. Kiegészítő funkciók megismerése. Linkek. Lap- és füzetvédelem. - Tempfliné Pirisi Katalin Erzsébet
• 11. Hasznos Excel tippek és trükkök. A tanultak összefoglalása. - Dr. Bukovics Péter
• 12. Zárthelyi dolgozat / vizsga. - Dr. Bukovics Péter

Practices

Seminars

Reading material

Obligatory literature

Literature developed by the Department

LinkedIn: Learning Excel;
Microsoft Press: Data Analysis Fundamentals with Excel;
Udemy: Learn The 10 Most Powerful Microsoft Excel Tips and Tricks;
Udemy: Microsoft Excel - Excel from Beginner to Advanced.

Notes

Opcionális: A félév elején hallgatókkal történő egyeztetés mellett a tantárgy kurzusok kétheti tömbösített megtartására is lehetőség van. Kéthetente 2 x 45 perc = 90 perc előadás, illetve 2 x 45 perc = 90 perc gyakorlat.

Recommended literature

Excel Formulas and Functions for Dummies (3rd Edition)
Statistical Analysis with Excel for Dummies

Conditions for acceptance of the semester

Legfeljebb 25 % hiányzás megengedett

Mid-term exams

Félév végén kötelező írásbeli / számítógépes gyakorlati zárthelyi dolgozat a tantárgy utolsó hetén reguláris időben (12. hét), melynek során a hallgatók megajánlott jegyet kapnak a tantárgy teljesítésére.

Making up for missed classes

Több csoport indulása esetén egy másik csoportban. Több hallgató többszöri hiányzása esetén hallgatókkal történő egyeztetés alapján egy félév során egyetlen rendkívüli (órarenden kívüli) alkalom.

Exam topics/questions

1. Bevezetés: mátrix alapú adathalmazt kezelő rendszerek, táblázatkezelők. Microsoft Excel és verzióinak megértése. Excel alapok. Cellák, sorok és oszlopok fogalma, kezelése, szűrése.
2. Adatbevitel, adatgyűjtés, adatok módosítása. Cellák adattípusa. Összefűzés, adattranszformálás. Cellastílusok. Adatok importálása. Adatok struktúrája az Excelben. Tartalom és forma: formázás. Alapvető billentyűparancsok alkalmazása. Gyorsbillentyűk. Egyéb formázási lehetőségek, beszúrás.
3. Diagramok. Grafikonok típusai. Az analízis célja és a megfelelő diagramtípus kiválasztása.
4. Diagramok jellemzése, ábrázolásmódok. Skálázás és adatfeliratok. Diagramok formázása. Kéttengelyes és vegyes ábrázolás.
5. Képletek és függvények. Működésük és az argumentumok. Kompatibilitás. A leghasznosabb függvények bemutatása. Dinamikus adatok. Munkafüzet, munkalap, függvények hivatkozása. Hibás függvények kezelése. Metszéspontok.
6. Adatanalízis, modellek. Adatok integritása. A szükséges adatstruktúrák és függvények azonosítása. Modellen belüli adatok csoportosítása.
7. Regresszió, illesztés. A leggyakoribb regressziós ábrázolás és analízis: lineáris regresszió. Lineáris trendvonal. Az egyenes egyenletének megértése és használata az Excel-ben. Példafeladat és ábrázolás.
8. Logisztikus regresszió. Az logisztikus függvény megértése és használata az Excel-ben. Példafeladat.
9. Exponenciális regresszió. Az exponenciális függvény megértése és használata az Excel-ben. Példafeladat.
10. Ismétlődő feladatok automatizálása: Makrók. Makró felvétele, szerkesztése. Néhány hasznos makró elkészítése. Kiegészítő funkciók megismerése. Linkek. Lap- és füzetvédelem.
11. Hasznos Excel tippek és trükkök. A tanultak összefoglalása.
12. Zárthelyi dolgozat / vizsga.

Examiners

Instructor / tutor of practices and seminars

• Dr. Bugyi Beáta
• Dr. Bukovics Péter
• Tempfliné Pirisi Katalin Erzsébet
• Zalai Zsófia