A K-MOOC rendszer megújult!
Fontos változások, amennyiben az Óbudai Egyetem hallgatója vagy: ezentúl Neptun fiókoddal fogsz tudni belépni a K-MOOC rendszerbe. Fontos, hogy aktív képzéssel és aktív félévvel rendelkezz, ha még nem tetted meg, a Neptunban nyilatkozz a félévedről. Amennyiben nem az Óbudai Egyetem hallgatója vagy, e-mail alapú regisztráció szükséges a K-MOOC használatához.
A fentiekhez útmutató itt elérhető.
A korábbi rendszer elérhető archívumként, innen.
A Kárpát-medencei Online Oktatási Centrum (K-MOOC) célja, hogy bárki számára hozzáférhetővé tegye a minőségi oktatást, legyen szó akár új készségek elsajátításáról, akár szakmai tudás elmélyítéséről. A K-MOOC kurzusok rugalmas tanulási lehetőségeket kínálnak, így saját tempódban fejlődhetsz, akár otthonról, akár útközben. Ne hagyd ki a lehetőséget, hogy elsőként csatlakozz az új kurzusokhoz, és bővítsd tudásodat korszerű és gyakorlatias tananyagok segítségével!
A megnövekedett érdeklődésre való tekintettel meghosszabbítjuk a jelentkezés időszakot.
A 2025-2026 szeptemberi félévére vonatkozó ütemezés:
Kurzusfelvételi időszak: 2025.08.25. – 2025.09.21.
Teljesítési időszak: 2025.09.08. – 2025.12.15.
Javítási időszak: 2026.01.05.-ig
Eredményigénylési időszak: 2025.09.08. – 2026.01.14.
Jegybeírási időszak: 2026.01.19.
A magyar kutatók és feltalálók az elektrotechnika területén is jelentős mértékben járultak hozzá az egyetemes technológiai fejlődéshez. A „Fejezetek a magyar elektrotechnika történetéből I.” tantárgy keretében a XVIII. század végétől eljutunk a magyar villamosipar fénykoráig, a XX. század első harmadáig a következő témacsoportokban:
A sebészeti robotika mint tudományterület magába foglalja a Mesterséges Intelligenciát, orvosi képalkotást, robotprogramozást, gépi látást, gépi tanulást, automatizálást és ezek részfeladatait. A tantárgy célja megismertetni a hallgatókkal a sebészeti robotika tudományos és üzleti megfontolásait, főbb irányait, céljait. A hallgatók megismerhetik a legújabb tudományos eredményeket a témában, és elsajátíthatnak a sebészeti robotika tudományágához nélkülözhetetlen gyakorlati kompetenciákat, pl. Robot Operating System programozás, képfeldolgozás, Mesterséges Neurális Hálózatok tanítása, a da Vinci Research Kit bemutatása és programozása, stb. A hallgatók megismerhetik továbbá a sebészeti robotika mint üzleti ág megfontolásait.
A Szociális készségfejlesztés tananyag a társas viselkedés sajátosságaival, valamint az önismerettel, önértékeléssel, önérvényesítéssel foglalkozik. Hozzájárul a társas kapcsolatok útvesztőiben való eligazodáshoz és a társas lét minőségének javításához. Segít megérteni a csoportviselkedés jellemzőit. A szociálpszichológia alapfogalmait, elméleteit konkrét példák alapján mutatja be, amelyek segítenek megmagyarázni, hogyan játszódnak le az emberi interakciók. A tananyag olyan gyakorlati feladatokat tartalmaz, amelyek a társas készségek fejlesztését segítik.
A tananyag célja a társas lét minőségének javítása, a kapcsolatok útvesztőiben való eligazodás segítése az önismeret fejlesztésével. További cél az én-felfogásból eredő én-kép és én-identitás, az arra épülő önértékelés és önismeret gazdagítása, a helyes önérvényesítés, az asszertív viselkedés technikáinak elsajátítása. A tananyag hangsúlyt helyez arra, hogyan kelt(het)ünk kedvező benyomást; hogyan építsünk olyan kapcsolatokat, amelyekben örömünk telik. Tárgyalja a kölcsönös befolyásolási folyamatok és a csoportviselkedés alapvető jellemzőit. Hozzájárul ahhoz, hogy a résztvevők jobban megismerjék önmagukat, hogy jobban megértsék a társas viselkedés jellemzőit, és sikeresebbek legyenek a társas kapcsolataikban.
Relational data model, relational algebra, RDBMS architecture, logical and physical data model, database design, normal forms. Database management in Oracle environment database instances, memory structures, transactions. Execution planning, optimization, SQL tuning. Index structures, join methods. NoSQL database types and their operation, their relation to Big Data systems. Understanding the use of MongoDB and Cassandra database management systems: basics, architecture, queries. Big data basics and the Hadoop framework. Apache Spark.
Jelentkezz be a kurzusok felfedezéséhez és a beiratkozáshoz:
Background Colour
Font Face
Font Size
Text Colour
