Adatok
A Tantárgybejelentőben megadott hivatalos adatok az alábbi tanévre: 2025-2026
Tantárgyfelelős
-
Bukovics Péter
egyetemi adjunktus,
Biofizikai Intézet
Óraszámok/félév
előadás: 12 óra
gyakorlat: 0 óra
szeminárium: 0 óra
összesen: 12 óra
Tárgyadatok
- Kód: OFF-ADA-T
- 1 kredit
- Fogorvos
- Fakultatív modul
- autumn
Nincs
Kurzus létszámkorlát
min. 5 fő – max. 25 fő
Campus kurzusként elérhető . Campus-karok: BTK KTK MK TTK
Tematika
A fakultatív kurzus célja, hogy a hallgatók elsajátítsák a jegyzőkönyvkészítéshez és adatkezeléshez szükséges alapvető ismereteket, amelyeket elsősorban gyakorlataik során alkalmaznak. A kurzus fókuszában a táblázatkezelő alkalmazások, különösen a Microsoft Excel használata áll, az alapoktól kezdve egészen a matematikai és statisztikai függvények táblázatkezelővel történő megvalósításáig. Az itt megszerzett ismeretek a hallgatók számára későbbi tanulmányaik és szakmai pályájuk során is hasznosak lehetnek, legyen szó kutatásról, orvosi és gyógyszerészeti gyakorlatról vagy akár PhD-tanulmányokról.
Kurzusra jelentkezés feltétele: Felhasználói szintű Windows- és számítógépkezelési ismeretek, valamint középiskolai szintű matematikai tudás.
Előadások
- 1.
Bevezetés, mátrix alapú rendszerek I. Táblázatkezelők és a Microsoft Excel alapjai. Adatbevitel, struktúra és formázás. Billentyűparancsok.
- Vékony Roland Gábor - 2.
Bevezetés, mátrix alapú rendszerek II. Táblázatkezelők és a Microsoft Excel alapjai. Adatbevitel, struktúra és formázás. Billentyűparancsok.
- Vékony Roland Gábor - 3.
Diagramok I. Grafikonok típusai és kiválasztásuk. Ábrázolásmódok.
- Vékony Roland Gábor - 4.
Diagramok II. Grafikonok jellemzői, skálázás, adatfeliratok, formázás.
- Vékony Roland Gábor - 5.
Képletek és függvények I. Adatelemzési modellek, adatok csoportosítása.
- Trombitás Norbert - 6.
Képletek és függvények II. Adatelemzési modellek, adatok csoportosítása.
- Trombitás Norbert - 7.
Regresszió, illesztés I. Lineáris regresszió.
- Bukovics Péter - 8.
Regresszió, illesztés II. Exponenciális regresszió.
- Bukovics Péter - 9.
Regresszió, illesztés III. Logisztikus regresszió.
- Trombitás Norbert - 10.
Makrók és kiegészítő funkciók az Excelben.
- Trombitás Norbert - 11.
Hasznos Excel-tippek és trükkök. A tanultak összefoglalása.
- Bukovics Péter - 12.
Beadandó feladatok bemutatása.
- Bukovics Péter
Gyakorlatok
Szemináriumok
A tananyag elsajátításához szükséges segédanyagok
Kötelező irodalom
Saját oktatási anyag
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.
Jegyzet
A kurzus tömbösített formában, kéthetente kerül megtartásra: egy alkalommal 2 × 45 perc (összesen 90 perc) előadás, amelynek gyakorlati elemei a hallgatók számára számítógépen követhetők.
Ajánlott irodalom
Excel Formulas and Functions for Dummies (3rd Edition)
Statistical Analysis with Excel for Dummies
A félév elfogadásának feltételei
A félév végén a hallgatóknak kötelező beadandó dolgozatot kell benyújtaniuk a tantárgy utolsó hetében, a reguláris órarendi időpontban (12. hét). A dolgozat teljesítésével megajánlott jegyet kapnak a tantárgyra.
Félévközi ellenőrzések
A félév során opcionális házi feladatok teljesíthetők, amelyek maradéktalan elvégzése esetén a hallgatók mentesülhetnek a félév végi számonkérés alól.
Távolmaradás pótlásának lehetőségei
Amennyiben több hallgató ismételten hiányzik, a félév során egyetlen rendkívüli (órarenden kívüli) pótlási alkalom biztosítható, a hallgatókkal történő előzetes egyeztetés alapján.
Vizsgakérdések
1. Bevezetés: Mátrix alapú adathalmaz-kezelő rendszerek és táblázatkezelők. A Microsoft Excel és verzióinak megértése. Az Excel alapjai: cellák, sorok és oszlopok fogalma, kezelése és szűrése.
2. Adatbevitel és módosítás: Adatgyűjtés, adatbevitel és adatok módosítása. Cellák adattípusai. Adatok összefűzése és transzformálása. Cellastílusok és formázás. Adatok importálása. Az Excel adatstruktúrája. Alapvető billentyűparancsok és formázási lehetőségek, beszúrás.
3. Diagramok és grafikonok: Diagramtípusok és alkalmazásuk. A megfelelő diagram kiválasztása az elemzési cél függvényében.
4. Diagramok testreszabása: Ábrázolási módok, skálázás és adatfeliratok. Diagramok formázása, kéttengelyes és vegyes ábrázolás.
5. Képletek és függvények: Képletek működése és argumentumai. Függvénykompatibilitás. A leggyakrabban használt függvények bemutatása. Dinamikus adatok kezelése. Hivatkozások munkafüzetre, munkalapra és függvényekre. Hibás függvények kezelése, metszéspontok.
6. Adatanalízis és modellezés: Adatintegritás biztosítása. A szükséges adatstruktúrák és függvények azonosítása. Adatok csoportosítása modellen belül.
7. Regressziós analízis – lineáris regresszió: A lineáris regresszió megértése és alkalmazása az Excelben. Lineáris trendvonal. Az egyenes egyenletének használata elemzés céljából. Példafeladat és ábrázolás.
8. Exponenciális regresszió: Az exponenciális regresszió megértése és alkalmazása az Excelben. Példafeladat és ábrázolás.
9. Logisztikus regresszió: A logisztikus regresszió megértése és alkalmazása az Excelben. Példafeladat és ábrázolás.
10. Ismétlődő feladatok automatizálása – makrók: Bevezetés a makrók használatába. Makrók létrehozása, szerkesztése és gyakorlati alkalmazásai. Kiegészítő Excel-funkciók megismerése. Linkek, lapvédelem és munkafüzetvédelem.