Gazdaságinformatika Tanszék

A Tanszék a Pénzügyi és Számviteli Kar Informatikai képzéséért felel. Elsődlegesen a gazdaságinformatikus alapképzés magyar és angol nyelven, valamint a gazdaságinformatikus FOSZK felelőse, előbbi szakokhoz tartozó tárgyak kétharmadának gondozója. A Tanszék a Kar informatikai terület alá tartozó tárgyainak általános felelőse.

A tanszék oktatói az alábbi témakörökben oktatnak: ERP rendszerek, banki rendszerek architektúrája, pénzintézeti lekérdezések, bankinformatika, IT modellezés és alkalmazásfejlesztés, pénzügyi és számviteli informatika alapjai, projektirányítás, anyagáramlási rendszerek, logisztikai folyamatok modellezése, folyamatok modellezése, mesterséges intelligencia, SQL üzleti alkalmazásokhoz, üzleti elemzések módszertana, PLSQL üzleti alkalmazásokban, BigData technológia, BigData analitika, adatbányászat a gyakorlatban, üzleti intelligencia, adatvizualizáció, tudásmenedzsment, számítástudomány, adatautomatizálás, gazdasági informatika, adatbázisrendszerek, programozás alapjai 1-2, OO programozás, elemi alkalmazások fejlesztése, számítógépes termelésirányítás, SQL üzleti alkalmazásokhoz.

A tanszék kutatási tevékenysége magában foglalja: bevásárlókosár elmélet alapján adathalmazok asszociációinak vizsgálata (mennyiségi ismérvek alapján is - Big Data; Mesterséges intelligencia); strukturált szervezetekben divíziók közötti kapcsolatok elemzése folyamatok szempontjából; Machine Learning: ki melyik pozícióra alkalmas (mintaadatok alapján); piac/versenytárs-figyelés kisvállalkozások számára: adatbányászati (képelemzés is) módszerek kidolgozása digitális érettség a KKV-knál; digitális érettség meghatározása két lépcsős Fuzzy módszerrel; programozásoktatás módszertani problémái; mesterséges intelligencia használata különböző területeken.

Kutatásokhoz kapcsolódó néhány publikáció:

Gubán, Á., Sándor, Á., & Mezei, Z. (2022). A digitáliskarbonlábnyom-paradoxon feloldhatóságának problémája a kis- és középvállalkozások esetében. KÜLGAZDASÁG, 66(9–10), 76–99. http://doi.org/10.47630/KULG.2022.66.9-10.76
Sándor, Á., & Gubán, Á. (2022). A multi-dimensional model to the digital maturity life-cycle for SMEs. International Journal of Information Systems and Project Management, 10(3), 58–81. http://doi.org/10.12821/ijispm100303
FORMAN, N., & UDVAROS, J. (2023). Digital Innovation in Hospitality: Bridging the Gap between Concierge Services and Hotel Guests. JOURNAL OF ENVIRONMENTAL MANAGEMENT AND TOURISM, 14(6), 2673. http://doi.org/10.14505/jemt.v14.6(70).15
Szabó, L., Forman, N., & Avornicului, M. S. (2023). Digital challenges of production processes in a company. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED NATURAL SCIENCES AND ENGINEERING RESEARCHES, 7(6), 377–380. http://doi.org/10.59287/ijanser.1176
Fauszt, T., Erdélyi, K., Dobák, D., Bognár, L., & Kovács, E. (2023). Design of a Machine Learning Model to Predict Student Attrition. INTERNATIONAL JOURNAL OF EMERGING TECHNOLOGIES IN LEARNING, 18(17), 184–195. http://doi.org/10.3991/ijet.v18i17.41449
Szabó, L., Szabó, K., Forman, N., & Udvaros, J. (2023). THE ISSUE OF DIGITAL COMPETENCES IN LOGISTICS TECHNICIAN TRAINING IN HUNGARY. In INTED2023 (pp. 5735–5738). http://doi.org/10.21125/inted.2023.1500
Kusper, G., Biró, C., Adamkó, A., & Baják, I. (2021). Introducing w-Horn and z-Horn: A generalization of Horn and q-Horn formulae. ANNALES MATHEMATICAE ET INFORMATICAE, 54, 33–43. http://doi.org/10.33039/ami.2021.03.009

Új oktatási tananyagok:

Gubán Ákos; Rádi György: Anyagáramlási rendszerek; Budapest, Magyarország: Akadémiai Kiadó (2018) ISBN: 9789634541929
Gubán Ákos; Hua, Nam Son: Számítástudomány, Budapest, Magyarország: Akadémiai Kiadó (2018) ISBN: 9789634542179
Rádi György: A termelésirányítás szervezési módszerei, Budapest, Magyarország: Akadémiai Kiadó (2018) ISBN: 9789634541912
Avornicului Mihály Szilárd, Gubán Ákos, Seer László Szűcs Izabella: Internet és lehetőségei, Budapest, Magyarország: Akadémiai Kiadó (2019) ISBN:
Kovács Endre: Üzleti intelligencia (2018) Eszterházy Károly Egyetem EFOP-3.5.1 Duális és gyakorlatorientált képzések
Kovács Endre: Az üzleti intelligencia korszerű módszerei (2018) Eszterházy Károly Egyetem EFOP-3.5.1 Duális és gyakorlatorientált képzések