Dr. Höfler Lajos, Szervetlen és Analitikai Kémia
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar |
Vegyészmérnöki mesterképzési szak nappali MSc |
Tantárgyadatlap
és tantárgykövetelmények
Többváltozós adatelemzési módszerek
A tantárgy neve angolul: Multivariate Data Evaluation I.
Tantárgy kódja | Követelmény | Kredit |
BMEVESAM004 | 2+0+0/f | 2 |
A tantárgyfelelős személy és tanszék:
A tantárgy előadója:
Név: |
Beosztás: |
Tanszék, Int.: |
Dr. Héberger Károly |
Tud. tanácsadó |
MTA Természettudományi Kutatóközpont |
A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít:
Statisztikai módszerek, valószínűség-számítás, analitikai kémia alapjai
Kötelező/ajánlott előtanulmányi rend:
ajánlott: BMETE90AX18: Matematika A3C vegyész–és biomérnököknek, vagy,
BMETE90AX15: Matematika A3 környezetmérnököknek,
BMEVESAA302: Analitikai kémia I., vagy BMEVEAAAKM1: Analitikai kémia alapjai
A tantárgy célkitűzése:
Azoknak a sokváltozós adatfeldolgozási, kemometriai értékelési módszerek megismerése, gyakorlatban történő alkalmazása, melyeket más tárgyak keretében nem oktatnak, különös tekintettel a leggyakrabban előforduló hibák kiküszöbölésére. Elsősorban BSc fokozattal rendelkező vegyész-, bio-, környezetmérnök hallgatók, doktoranduszok és PhD fokozattal rendelkezők számára ajánlott.
A tantárgy tematikáját kidolgozta:
Név: |
Beosztás: |
Tanszék, Int.: |
Dr. Héberger Károly |
Tud. tanácsadó |
MTA Természettudományi Kutatóközpont |
Tanulási eredmények:
A tanulási eredmények között az adott szak Képzési és Kimeneti Követelményében [18/2016. (VIII. 5.) EMMI rendelet] előírt tanulási eredmények szerepelnek kékkel. A jelen tantárgy ezekhez való hozzájárulása feketével szedett.
Tudás
Ismeri a kísérletek tervezésének és értékelésének módszereit.
Sokváltozós adatfeldolgozási, kemometriai értékelési módszerek megismerése, gyakorlatban történő alkalmazása.
Képesség
Képes a vegyipari és kémiai technológiai folyamatok üzemeltetése során gyűjtött információk feldolgozására és rendszerezésére, átfogó elemzésére, következtetések levonására.
Sokváltozós adatfeldolgozási, kemometriai értékelési módszerek alkalmazása és a leggyakoribb hibák felismerése.
Attitűd
Autonómia és felelősség
Utolsó módosítás: 2024-01-09 08:57:41
A további tárgyak adatlapjának kiválasztásához kattintson ide.