Doktoranduszok programoznak

it-tanfolyam.hu adatok elemzéseSaját doktorandusz csoporttársaimmal többször beszélgettünk már arról, hogyan tudnák/tudják használni a programozás eszköztárát, módszereit, lehetőségeit saját kutatási munkájukban, beépítve a kutatási folyamat egyes lépéseibe, illetve disszertációjuk elkészítésébe.

Mivel a 10 fős csoportban mindenkinek más az alapvégzettsége, így szoftverfejlesztéshez, programozáshoz közös szókincs és terminológia haladó szinten természetesen nincs, viszont közös bennünk, hogy mindannyian alkotunk különféle modelleket és elemzünk adatokat.

Például:

  • a mérnökök, fizikusok, geográfusok, biológusok többféle kísérletet végeznek el, szimulációkat terveznek és futtatnak, mérőeszközöket és műszereket használnak,
  • az informatikusok különböző matematikai eszközöket alkalmazva objektumorientált – vagy másféle – modellezést végeznek, szoftvereket terveznek, javítanak, újraírnak.

Adatokat is elemzünk, ki-ki előképzettségének megfelelően:

  • kérdőívező szoftverekből exportálva valamit,
  • Excel munkalapokon, függvényekkel, adatbázis-kezelő funkciókkal, kimutatásokkal (Pivot táblák),
  • különböző fájlformátumokkal (CSV, XML, JSON, egyedi) dolgozunk és konvertálunk A-ból B-be,
  • távoli adatbázisokhoz, felhőbeli adattárházakhoz csatlakozunk, lekérdezünk és kapunk valamilyen – többnyire szabványos – adathalmazt,
  • matematikai, statisztikai szoftvereket használunk, például: MATLAB, Derive, Maple, SPSS.

Önszerveződően összeállítottunk egy olyan két részből álló tematikát, ami mindannyiunk számára hasznos. A 64 óra két 32 órás modulból áll: Java programozás és SPSS programrendszer.

Java programozás modul

  • 1-8. óra: Objektumorientált modellezés, MVC rétegek, algoritmus- és eseményvezérelt programozás
  • 9-16. óra: Fájlkezelés és szövegfeldolgozás (XLS, CSV, XML, JSON formátumú adatok írása, olvasása, feldolgozása)
  • 17-24. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon (SQL parancsok, CRUD műveletek, hierarchikus lekérdezések)
  • 25-32. óra: Komplex adatfeldolgozási feladatok megoldása programozási tételek használatával

SPSS programrendszer modul

  • 1-8. óra: Bevezetés az SPSS-be, interakciós eszközök, adatmátrix, menük: Transform, Analyze, szkriptek futtatása
  • 9-16. óra: Alapstatisztikák kérése, kereszttáblázatok készítése, hipotéziselmélethez kötődő funkciók, normalitásvizsgálat, minták összehasonlítása t-próbával
  • 17-24. óra: Regresszió-analízis: lineáris, nemlineáris, többváltozós; Idősorok elemzése: szűrés, periodogram, trendelemzés
  • 25-32. óra: Mesterséges neuronhálózatok: matematikai modell és működése

Mivel mindenki doktorandusz a csoportban, így a különböző MSc-s alapvégzettsége ellenére mindannyiunknak vannak strukturális programozáshoz kötődő alapismeretei, valamint adatok elemzéséhez szükséges elméleti matematikai/statisztikai alapjai. Az én részem a 32 órás Java programozás modul, ami 2018.10.28-tól 2018.12.09-ig tart hétvégi napokon. Ez nagyban lefedi a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikáját. A koncepciót once-in-a-lifetime jelleggel dolgoztuk ki azzal a fő szándékkal, hogy hatékonyabban működjünk együtt a jövőben.

Szólj hozzá!