Data science képzés

Adat hátán adat - Húzz belőle hasznot!

A Big Data korát éljük. Jelenleg az információ az egyik legértékesebb fegyvere a cégeknek, így nem csoda, hogy komoly kereslet van a data scientist szakemberek iránt. Sőt, egyre nagyobb a fellendülés a data science tudomány területén. 

Ma már sokkal több lehetőségünk adódik arra, hogy adatokat gyűjtsünk, hiszen a szuper technikák és az internet világában szinte bármire képesek lehetünk. Ha ezeket a számunkra rendelkezésre álló adatokat - különféle technikák segítségével - át tudjuk látni, helyesen tudjuk kezelni, akkor olyan további információk birtokába juthatunk, amely óriási hasznot hozhat számunkra.

A data science fogalom egyszerű értelmezése

A data science kifejezés magyar megfelelője az adattudomány. Röviden megfogalmazva, a data science tudomány nem más, mint az adatokból kinyert információk alapján hasznos előrejelzéseket készíteni.

Már most rengeteg területen hasznosítják ezt a tudományt. Az orvostudomány, a klímakutatás és az üzleti világ területén különösen fontos szerepet játszik. 

A data science megszületése

DJ Patil, a LinkedIn egykori ügyvezetője és később a Fehér Ház első vezető adattudósa Barack Obama elnök alatt, és Jeff Hammerbacher, a LinkedIn és a Facebook analitikai és adatszolgáltatási vezetője 2008-ban megalkotta a data science kifejezést, hogy elnevezze azt a feltörekvő kutatási területet, amely az összegyűjtött adatok rejtett értékeinek kiszabadítására összpontosított.

Dj Patil az Observernek adott interjújában elmondta, hogy amikor a LinkedInnél dolgozott az adatcsapat felépítésében, Jeff Hammerbacher pedig a Facebook adatcsapatánál, volt, hogy néha együttműködtek egymással és összehasonlították jegyzeteiket. Az egyik dolog, amire rájöttek, hogy nem tudják minek nevezni magukat. Így, a data science megnevezés 2008 óta él a köznyelvben, amikor DJ Patil és Jeff Hammerbacher megalkotta azt.

A két adattudós megalkotta a szót, Jonathan Goldman – a LinkedIn egyik első data scientist-je – pedig munkásságával még ismertebbé tette. Goldman 2006-ban kezdett a LinkedIn-nél dolgozni. Akkor a felületnek még csak alig 8 millió felhasználója volt, mára a 740 millió főt is meghaladta. A felületre folyamatosan csatlakoztak, viszont a fent lévő emberek nem keresték egymással a kapcsolatot. Valami hiányzott.

Goldman érdeklődését felkeltette az általa látott adatok sokasága. Ahogy elkezdte feltárni a felhasználók kapcsolatait, meglátta a lehetőségeket. Elkezdett mintákat találni, ezáltal képes volt a felhasználók számára további kapcsolatokat ajánlani. Ez a LinkedIn csapatát akkor még nem nyűgözte le. Szerencsére Reid Hoffman, a LinkedIn akkori társalapítója és vezérigazgatója hitt benne és nagyfokú autonómiát biztosított Goldmannek.

Goldman egyik fantasztikus ötlete volt, hogy olyan emberek nevét adja meg a felhasználóknak, akik feltehetőleg ismerik egymást az ugyanakkor részt vett közös iskolák, vagy munkahelyek által. Ő vezette be LinkedIn-en a „triangle closing”, azaz a háromszög bezárása elvet is. Vagyis, ha valaki ismeri Pistit és Lajost, akkor lehet, hogy Pisti és Lajos is ismeri egymást. Nem kellett sok idő, hogy a LinkedIn vezetői alapfunkcióvá tegyék ezeket a nagyszerű ötleteket. Így aztán a LinkdenIn rohamos növekedésnek indult.

Data science egy egyszerű példán keresztül

Akinek van weboldala, folyamatosan, rendszeres időközönként monitorozza azt. De miért is? Természetesen, nem csak szimpla kíváncsiságból. Ezen a területen is a data science nyújt nekünk segítséget, ugyanis a weboldalunk megfigyelései alapján, hasznos tendenciákat, mintákat állapíthatunk meg.

Megtudhatjuk például, hogy férfiak, vagy nők nézik inkább weboldalunkat. Azok többsége milyen idős, melyik országban tartózkodik. És még számos adatot képesek vagyunk kinyerni.

Ezekből az adatokból aztán célzott, érdeklődésnek megfelelő tartalomajánlással költünk hirdetésre. Így szinte csak egy szűk csoportra szükséges pénzt áldoznunk, ha fizetett hirdetést akarunk indítani.

Data scientist

A data scientist a data science tudományát alkalmazó személy, aki problémák megoldását segíti - modellek létrehozásával - nagy mennyiségű adat felülvizsgálásával. Szó szerint magyarra fordítva, ő az adattudós. Vagyis adatelemzéssel foglalkozó szakember.

Ő az, aki nagy mennyiségű adattengerből rendezett összefüggéseket, így a cégeknek óriási versenyelőnyt kovácsol.

Mik az adattudós feladatai?

1. igényfelmérés

2. adatgyűjtés

3. adattisztítás

4. adatelemzés

5. prezentálás

Feladata végeztével - ha optimálisan fel tudják használni a jövőben munkájának eredményét - sokszor előfordul, hogy a data scientist része marad annak a közösségnek, aki ezt a "gépezetet" kezeli.

Az ideális data scientist tulajdonságai

Ha adatelemző szeretnél lenni, szükséged van néhány olyan készségre, képességre, ami segít Neked munkád során. A következő felsorolásban nézzük meg a legfontosabb - sikeres data scientisteket jellemző - skilleket!

• Nagyon alapos, hogy tökéletesen fel tudja mérni munkájának célját, eredményét.

• Precíz, hogy a nyers adatokat gondosan meg tudja tisztítani, hogy aztán azok teljes körűen felhasználhatóak legyenek.

• Naprakész, hogy mindig tisztában legyen a különböző fontos innovációkkal.

• Jóban van a számokkal, hiszen rengeteget kell velük dolgoznia.

• Tudományos gondolkodás, hogy a statisztika, a matematika, a programozás területén el tudja látni feladatát.

• Gyakorlatias hozzáállás, hogy ne csak elméletben megvalósítható produktumokat hozzon létre, hanem később, a gyakorlatban is megfelelően tudják munkájának eredményét használni.

• Együttműködő képesség, hogy a kollégákkal egymást képesek legyenek segíteni.

• Komplex látásmód, hogy átlássa az összefüggéseket.

• Üzleti gondolkodás, hogy meg tudja érteni megrendelője kérését a profit szempontjából is.

• Jó problémamegoldó képesség, hogy bármilyen, hirtelen felmerülő hiba esetén is tettre kész legyen.

• Jó kommunikációs és vizuális készség, hogy megfelelően és érthetően tudja prezentálni megrendelője felé az elkészült elemzéseket.

Junior data scientist

Ma már vannak olyan nagyobb cégek, akik saját maguk számára képezik tovább a junior data scientisteket. Hiszen minden cég más és más, így mások az igényeik is. Éppen ezért, folyamatos belső képzést biztosítanak kezdő dolgozóik számára.

Fontos data science fogalmak

A data science témaköréhez tartozó fogalmak legtöbbjét angol nyelven találod. Mivel egy viszonylag friss szakmáról beszélünk, így ezeknek még nincs, illetve nem terjedt el a magyar megfelelője. Megmutatjuk neked ezeket a data science területén használt legfontosabb kifejezéseket.

• Artificial Intelligence /AI/ - mesterséges intelligencia

  Olyan nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre, hogy ezáltal a rendszer - a mesterséges intelligencia alkalmazásával - önálló döntések meghozatalára képes. Ilyen elven működnek például az önvezető autók is.

• Big Data

  A korábbi időkben megszokott adatmennyiséghez képest ma már jóval több adattal dolgozunk. A régi gépek, programok ezt a tömérdek mennyiségű információt már nem tudnák feldolgozni. Ez már a big data, vagyis a hatalmas mennyiségű adat korszaka.

• Business Analyst - üzleti elemző

  Feladata a döntéshozók, megrendelők és az IT csapat közti kapcsolattartás. Ő az, aki érti mindkét fél szakmai nyelvét, így mindenki számára érthetően le tudja fordítani a kéréseket, visszajelzéseket.

• Business Intelligence /BI/

  Az adatelemzés másik nagy területe a data science mellett. A jelenre és azon belül is az üzleti életre koncentrál. Célja, hogy az adatok által megismert összefüggésekből üzleti döntéseket segítsen.

• Data Analyst

  A data science-nél szűkebb tudomány. Egy data analyst-el foglalkozó személytől a data science részbeni tudását várják csak el.

• Data Engineer

  Létrehozza azokat a kódokat, melyek segítségével megérkeznek a felhasználható információk. Illetve, ezeknek az információknak a tárolásáról gondoskodik.

• Deep Learning /DL/

  A legösszetettebb machine learning típus, mellyel ezáltal a legpontosabb eredményekhez jutunk hozzá.

• Machine Learning - gépi tanulás

  A rendszer bemeneti adatok alapján - algoritmusokat használva - megfelelő kimeneti adatokat alkot. Ez a gépi tanulási rendszer.

• Machine Learning Engineer

  A gépi tanulás létrehozásának szakértője. A gépi tanulási rendszereket állítja fel, és ezeknek a rendszereknek a működéséért felel.

• Raw Data

  Még feldolgozatlan adat. Lehet ez akár hiányos, duplikált, vagy elgépelt stb. Az adatelemzők akkor tudnak az adatokkal megfelelően dolgozni, ha azok tökéletes, javított formában állnak rendelkezésre, ezért egy javítási folyamaton szükséges átmenniük a nyers adatoknak. A data science képzés során nagy hangsúlyt fektetünk arra, hogy megmutassuk, hogyan hozzuk ki adatainkból a maximumot.

Átfogó Data science képzés

Ha érdekel az adattudomány, az adatelemzés világa, téged is vár a Data science online képzés! Vágj bele! Itt az elméleti és gyakorlati tudást adó kurzus, hogy átfogó képet kaphass a szakma rejtelmeiről.

A Data science képzés az alapoktól indul, mondhatni, egy részletes bevezetés a data science világába. Megmutatja a data science lényegét, elméleti és gyakorlati tudást ad a kezedbe, amit a világon később bárhol felhasználhatsz.

Az online Data science képzés során megtanulod az eredményeket kiértékelni és értelmezni. Így aztán képes leszel az alapvető adatelemzési munkákat ellátni, ehhez modelleket készíteni.

A képzés online formában, magyar nyelven valósul meg, ami lehetővé teszi, hogy Budapest helyett, az ország bármely pontjáról online bekapcsolódhass.

A Data science tanfolyam során lehetőséged lesz kérdezni, segítséget kérni, kommentelni.

A tanfolyamhoz folyamatosan lehet csatlakozni.

Mekkora a data scientist fizetés és mit mutat a munkaerőpiac?

Az IT szektorban alapvetően magasabb a fizetés. A data scientist pedig kifejezetten magas bérezésre számíthat. Hiszen ők kimondottan keresett és nagyra értékelt szakemberek.

Nyilván ezért a magas fizetésért vár is valamit a megbízód. Sok-sok tudást kell magadba szívnod, hogy a megrendelőd által kért összetett feladatokat precízen el tudd végezni. Az üzleti problémák területén is segítséget kell majd tudnod nyújtani.

Ha egy olyan helyen sikerül elhelyezkedned, ahol Te leszel az adattudósok vezetője, kimagaslóan magas bevételre tehetsz szert. Akár millió forint feletti bruttó összeget zsebelhetsz be havonta.

Jelentkezz mielőbb! Itt a helyed!

Várunk képzésünkön, hogy sikeresen elsajátíthasd a data science tudomány alapköveit. A tanfolyamon profi szakemberektől tanulhatsz, akik valódi esettanulmányokon keresztül mutatják be az adatelemzés módszereit.

Kinek ajánljuk a Data science képzést?

• Azoknak, akik szeretnének módszereket és technikákat elsajátítani, hogy kiváló data scientist válhasson belőlük.

• Cégeknek, akik több bevételre akarnak szert tenni azáltal, hogy dolgozóikat data science tréningre küldik.

• Azoknak, akik nem a szerencsére szeretnék bízni üzleti folyamataik sikerességét, hanem jól működő eszközöket akarnak a kezükbe venni.

• Azoknak, akik karrierváltás előtt állnak.

• Azoknak, akik el szeretnék végezni a tréninget, viszont nem Budapest, vagy környékén élnek. A képzés online, így bárhonnan elsajátíthatod az anyagot.

• Továbbá, érdemes mindenkinek részt venni a képzésen, akit érdekel a téma és új ismeretek elsajátítására vágyik.

Egyedi vállalati képzések, személyre szabott csomagajánlatok a naprakész tudásért a The Bright Academynél!