A dolgozat a szálló por, azon belül a PM2,5 mozgását, koncentrációjának változását vizsgálja big data eszközökkel. Ehhez először a big data és a machine learning alapjait, majd a légszennyezés kutatásban releváns ismereteit járja körül. Tárgyalja a big data nyújtotta lehetőségeket és kitér az adat alapú megközelítés korlátaira is. Ezek után több kísérleten keresztül megpróbálja elmélyíteni a szálló por mozgásáról való tudásunkat, megfigyeli, hogyan működnek a big data nyújtotta eszközök természettudományos környezetben. Az elsőben kísérletben más légszennyezési komponensek alapján próbál minél jobb predikciókat tenni a levegő várható PM2,5 koncentrációjáról. A másodikban pedig azt vizsgálja a nap mely szakaszaiban jellemző a magasabb szálló por szennyezettség. A dolgozat ezután értelmezi, értékeli a kapott eredményeket és a jobb prezentálhatóság érdekében vizualizálja azokat.