fbpx

Data science képzés

Oktató:

Megyeri Regina

[tba_ribbon]
[tba_icon_list_display]

Data science képzés

A Data science képzés egy olyan sokoldalú tanfolyam, amely magas szintű elméleti és gyakorlati tudást ad ahhoz, hogy te is csatlakozhass az adatok elemzéséhez értő data scientistek csapatába.

Ha szeretnél olyan szakmát tanulni, amelynek segítségével képes leszel egy vállalat működése során felhamozott adatokból üzleti értékeket előállítani, akkor itt helyed!

Kik az adattudósok? Ők teszik lehetővé, hogy az adatok kiaknázásával akár kerekestül felforgassák egy-egy iparág működési modelljét. Készen állsz? A tanfolyamra már elindult a jelentkezés, a várható indulás pedig még 2022-ben lesz!

Áttekintés:

Hogyan épül fel a(z) Data science képzés?

Data Science képzés - pontosan mit takar a data science fogalma?

Első lépésként tisztázzuk, hogy mi az a data science és milyen szakterületet lát el a data scientist. A data science magyar megfelelője az adattudomány, míg a data scientist adattudóst jelöl.

Gondolom téged sem ér meglepetésként, ha azt mondjuk, hogy a 21. század egyik legfelkapottabb tudományterületévé nőtte ki magát, az üzleti életben és a munkaerőpiacon az egyik legkeresettebb szakemberek közé lépett elő a data scientist.

Mégis miért tudós? És miért ilyen felkapottak?

A data sicentist feladata, hogy a rengeteg beáramló adatból nyerjen ki hasznos információkat, felfedezzen trendeket, majd abból üzleti előrejelzéseket készítsen a jövőre vonatkozóan. A science kifejezés erre utal, a meglévő adatokból képes jósolni a jövőben bekövetkező változásokra.

Manapság tudjuk, hogy az adat a legütőképesebb fegyvere minden üzleti vállalkozásnak, nem csoda hogy az ügyes szakemberekért komoly harc folyik a munkaerőpiacon.

A data science elnevezés egyébként nem túl régi, 2008-tól került be a köznyelvbe, amikor J.D. Patil és Jeff Hammerbacher megalkotta. A data science nem túl régi eredetéről ejtsünk még néhány szót, hiszen rendkívül jól bemutatja, hogy miért érdekes tudomány és miért éri meg vele foglalkozni!

De mégis, honnan ered a data science?

Gondolom a LinkedIn oldal neked is ismerős, valószínű ha az üzleti világban mozogsz, neked is van profilod. Az oldalnak 2006-ban körülbelül 8 millió felhasználója volt, ami folyamatosan növekedett.

Ez giga mennyiségű információt jelentett, amivel az oldal alapítói nem igazán tudtak mit kezdeni, egészen Jonhatan Goldman színre lépéséig, aki egyébként főként fizika és matematikai tudományokban volt ismert, elkezdte feldolgozni majd elemezni a rendelkezésére bocsátott adatokat.

Goldman észrevett bizonyos trendeket, tendenciákat, amelyek segítségével a fejlesztők bevezettek az oldalra olyan funkciókat, mint a potenciális ismerősök megjelenítése - iskola, munkahely, közös ismerősök mennyisége alapján megjelenítették azokat az embereket, akik ismerhetik egymást.

Ettől persze még inkább szárnyra kapott a LinkedIn, és még nagyobb volumennel kezdett növekedni.

Mi volt ennek a történetnek a tanulsága?

Goldman és a tehetsége volt az első meghatározó bizonyíték arra, hogy igenis fontos az adatelemzés, és a cégeknek érdemes erre a tudományágra építeniük. Feladata, hogy a cég által összegyűjtött, egyelőre koncepciótlan adatokat kinyerje és értelemmel töltse fel, a cég érdekeinek megfelelően.

Manapság már nem csak multik, hanem kisebb vállalkozások és startupok is felismerték a data science-ben lévő lehetőséget és előszeretettel alkalmazzák ezeket a szakembereket, hiszen ők azok, akik a legnagyobb eséllyel választ tudnak adni a felmerülő üzleti problémák esetében.

Persze, ez együtt jár azzal is, hogy az erre a célra kifejlesztett mesterséges intelligencia is ütemesen fejlődik, különböző szoftverek látnak napvilágot, melyek segítenek a szükséges adatok kinyerésében.

Viszont az adatok értelmezése mindig a data scientist szakember feladata, hiszen csak ő képes olyan tényezőket figyelembe venni, amelyekre a mesterséges intelligencia egyelőre képtelen. Jelenleg a fejvadászok becslése szerint hatalmas a kereslet erre a szakterületre és jóval kisebb a kínálat, ennek értelmében a junior data scientistek is könnyűszerrel töltenek be magasszintű pozíciót.

Régen mindenki programozót szeretett volna alkalmazni - ma adattudósokat?

Valóban van benne valami, a 2000-es években a programozók voltak az üzleti élet rocksztárjai, hiszen abszolút újdonságnak számítottak a piacon. Ha belegondolunk a 90-es években fizikusok, matematikusok, közgazdászok igyekesztek betöltelni azt a szerepet, amire a nagy cégeknél hatalmas szükség volt.

Abban az időben is elindultak a rövidebb effektív kurzusok, ahol a reál szakemberek átképezhették magukat programozóvá, és csupán néhány évvel később indultak meg a programozó képzések a felsőoktatásban.

Hasonló a helyzet a data science-el is, ugyanis még ez a terület sem vetette meg a lábát igazán a hagyományos oktatási keretek között, de az online képzések ettől függetlenül remek alternatívát kínálnak ahhoz, hogy kiképezzék a jövő adatelemzéssel foglalkozó, data scientist szakembereit.

data-science-2

Milyen készségek kellenek hozzá, hogy valaki adattudós legyen?

Ha eljutottál idáig az olvasásban, bizonyára felcsigázódtál, hogy vajon a te kompetenciáid megfelelőek-e ahhoz, hogy a data science területén is jeleskedj. Mivel a terület friss, ezért csak mostanság lehetett jól profilozni, hogy kik azok az érdeklődők, akik valóban jól fogják magukat érezni a szakmában.

Mivel adatokkal fogsz dolgozni, és az adatok többnyire számok, ezért nem árt, ha jóban vagy velük. Ami viszont ennél is fontosabb, hogy tudj rendszerben gondolkodni, kiszúrd az összefüggéseket, alapvetően precíz legyél, érdekeljenek az ok-okozati összefüggések, tehát ha úgy érzed, hogy bravúros a logikád, akkor téged az Isten is data scientist szakembernek teremtett.

Ettől függetlenül, a mai kor elvárásainak megfelelően ezeket az adatokat jól kell majd tudnod tálalni, kommunikálni és mivel az adatokat legjobban vizuálisan lehet bemutatni, nem árt az sem, ha jó a vizuális érzéked, szeretsz prezentálni és nem riadsz vissza attól sem, ha az ügyfeleknek kell előadnod a tapasztaltakat.

Az ügyes adattudós nem csak a jelenlegi helyzetet tudja páratlanul felmérni, hanem tud előre is gondolkodni, ha például a tendencia hasonló ütemben megy tovább, akkor az milyen következményekkel fog járni. És amiért mindenki alkalmazni akarja őket: legyenek jó ötleteik egy-egy folyamat javítására, így a kreativitás sem utolsó egy adattudós szempontjából.

Érdekes tény, hogy sok data scientist kerül ki szociológus, fizikus, matematikus vagy programozó alapvégzettséggel, ezért jól kikövetkeztethető, hogy nem árt, ha érdekelnek a logikai feladatok, emellett van némi érzékenységed a társadalmi jelenségek iránt is.

Ne aggódj, a legtöbb kompetencia tanulható és fejleszthető!

Lehet, hogy elsőre ijesztőnek tűnik, hogy ilyen sok követelménynek meg kell felelni, ha sikeres szeretnél lenni a szakmában, de hidd el, ha minden nap ezzel foglalkozol, akkor ezek kompetenciák remekül fejleszthetőek.

Érdemes viszont addig is tréningezni magad, ugyanis a tapasztalataink azt mutatják, hogy a legtöbb állásinterjún feltérképezik, hogy mennyire vagy járatos a matematikában, statisztikában, valószínűségszámítésban és hogy mennyire vagy egy hullámhosszon az üzleti élettel.

Fontos még tudnod, hogy a data science nyelve az angol, így legalább egy középfokú nyelvtudás jól fog jönni, ha erre a szakmára adod a fejed.

Egyes vállalatok maguk képzik a junior data scientisteket, viszont ez nekik is idő és pénz, így ha már megvannak a legfontosabb ismereteid hatalmas versenyelőnnyel indulsz, ugyanis nekik csak a vállalatra jellemző specifikumokat kell, hogy megtanítsák neked, így rögtön magasabb tárgyalási pozícióról indíthatsz!

Na jó, de mivel is fogsz foglalkozni a hétköznapokon?

Mostmár, hogy tisztába tettük, hogy ki az a data scientist, és hogy körülbelül milyen kompetenciák szükségesek ahhoz, hogy jó legyél a szakmában, a következő lépés mindenképpen az, hogy lássuk, mivel fogsz foglalkozni a mindennapok során.

  • Elsősorban adatokat fogsz elemezni, mintákat és trendeket keresgélve a beérkező adathalmazokban, ezeket értelmezed és jól tálalható formában prezentálod a vezetőség felé.
  • Algoritmusok és adatmodellek lesznek a legjobb barátaid, amikkel előrejelzéseket fogsz tudni készíteni.
  • Gépi tanulás segítségével javítod az adatok és a termékkínálatok minőségét
  • Ajánlásokat készítesz mind a vezetőség, mind a többi cégen belüli divízió számára
  • Mivel firss és rendkívül gyorsan fejlődőtudomány, ezért a napi munkád része lesz, hogy különböző innovatív eszközöket és módszereket építs be a munkavégzésedbe.

Adatelemző és adattudós - bizony nem ugyanaz a kettő

Eddig főként adattudósokról beszéltünk, pedig a szakmában vannak adatelemzők is. Mi a különbség a két terület között és vajon melyik fekszik neked a leginkább?

Alapvetően mindketten trendeket vagy mintákat találnak az adatokban, és céljuk hogy új megoldásokat nyújtsanak a szervezetek számára, segítve ezzel az üzleti döntések meghozatalát.

A különbséget mégis úgy lehetne a legkönnyebben megragadni, hogy az adattudósoknak sokkal nagyobb a felelőségkörül, a munkahelyi ranglétrán magasabb lépcsőfokon állnak, és nem ritka, hogy ők irányítják az adatelemzőket.

Az adattudósnak nem csak a számokhoz kell jól érteni, hanem lényegében elvárás, hogy saját ötleteik, teóriáik és kérdéseik legyenek az adatokkal kapcsolatban, ezzel szemben az adatelemzők inkább ezt a munkafolyamatot támogatják.

Az adattudósnál a fókusz azon van, hogy különböző modelleket dolgozzon ki, tehát alapvetően a jövővel foglalkozik a meglévő információk alapján, míg az adatelemzők jellemzően a már struktúrált adatokkal dolgoznak, és jól körülhatárolható üzleti problémát igyekeznek megoldani. A leggyakrabban használt eszközeik pedig az SQL, R vagy Python programozási nyelvek.

Az adatelemző feladata az adattisztítás is, azaz az elsődleges és másodlagos forrásból beáramló adatokat még relevánsabbá teszi az elemzéshez.

Az adattudósok munkája gyakran fejlettebb adattechnikai tudást rejt magában.

Többek között autmoatizálják a saját gépi tanulási algoritmusaikat esetleg prediktív modellezési folyamatokat terveznek, amik aztán a strukturált és strukturálatlan adatokat is kezelik.

Adatelemzőből adattudós? Nem lehetetlen!

Sokan kezdik úgy a szakmát, hogy elkezdenek adatelemzőként dolgozni és a kompetenciáik csiszolása után (matematikai, programozói, programismeret, tapasztalat) fejlesztése után adattudóssá lép elő.

data-science-3

Programozási nyelvek, amelyeket az adatelemzők és az adattudósok is használnak

Ismerkedj meg a pythonnal és a pandasal

A data sicence munkakörben igazán meghatározó a python programozási nyelv. Lehet, hogy most a szívedhez kaptál ijedtedben, de felesleges. Nem kell programozónak lenned, hiszen számos megoldást kitaláltak már, ami megkönnyíti a munkát.

Ilyen csomag a pandas is, aminek segítségével egyszerűen tudjuk kezelni az adatokat. Emellett a képzés során megismerkedünk a python programozás alapjaival és minden olyan könyvtárral, amire szükséged lesz a munkád folyamán.

Adattudósként elfordulhat, hogy más programozási nyelvet is kell ismerned, de nem kell aggódnod: ezek könnyen elsajáíthatóak, és nem szükséges programozói szinten ismerned őket. Az adattudomány programozási nyelvei a következők lehetnek még: (R, SQL, SAS) persze a python mellett.

Adatábrázolás, amihez adattudósként és adatelemzőként is értened kell!

Ha adatokkal fogsz foglalkozni, akkor mindenképpen kell majd az összefüggéseket, problémákat, modelleket vizualizálnod.

Ezekre a leggyakoribb eszközök, a csoportkép, PowerBI, Excel de sok esetbeen a grafikus segítségét is kérheted, hogy egy általad felskiccelt modelt dolgozzon ki ügyfél kompatibilissá.

Amit gyakran fogsz hallani - Machine learning

A Machnine Learning, magyarul Gépi tanulás, esetleg deep learning egy igazán magas szintje az informatikának és az adatelemzésnek és sokkal inkább tudományos tapasztalatot igényel, nem pedig progamozói ismereteket.

Gyakorlatilag mesterséges intelligencia az alapja, hiszen a hétköznapi életben ismert gépi tanuláson alapuló megoldások, mint a beszédfelismerés, arcfelismerés módszereit alkalmazza. A munkád során te is alkalmazni fogod a machine learninget, hogy mind hatékonyabb legyen az adatok tisztítása, kiemelése és az összefüggések megtalálása.

Big data

A big data lényegében egy komplex tehcnológiai környezet, amibe beletartoznak a (szoftver, hardver, hálózati modellek) lehetővé teszik olyan adatállományok feldolgozását, amik egyébként túl nagy méretűek lennének és annyira komplexek, hogy feldolgozásuk adatbázis-menedzsment eszközökkel jelentős nehézségekbe ütközne.

Tehát lényegében a Big data nem más, mint nagy sebességgel változó és nagyon változatos adatok feldolgozásáról szól.

Mivel vannak munkáltatók, akik szeretik tesztelni, hogy mennyire vagy képben a Big data működésével, elengedhetetlen, hogy megismerkedj a Big data feldolgozására használt szoftverekkel, így a Hadoop-al és az Apache Spark-al.

Kommunikáció és prezentáció

A business életben hiába vagy remek data scientist, ha nem tudod szépen tálalni az összegyűjtött információkat, nehezen fogsz tudni érvényesülni. Érdemes nagy hangsúlyt fektetni a prezentáció készítés elsajátítására az alőadói skillekre. A képzés során ezekben is fogunk neked segítséget nyújtani.

Hogyan kezdj neki?

Ha továbbra is tetszik mindaz, amit a fentiekben olvastál, akkor a legjobb tanácsunk az lehet, hogy gyere el, és végezd el a Data Science képzést, közben pedig keresgélj gyakornoki helyeket, hogy elmélyíthesd a tudásod! Hidd el, nem fogod megbánni.

data-science-4

Miért az Alfa Kapos képzése a legjobb választás?

Sok év tapasztalat

Oktatóink sok év tapasztalattal készítenek fel a szakma kihívásaira. Mivel ők is gyakorlati szakemberek, ezért valós példákkal fognak tanítani és nem a sablonos megoldásokat fogják neked bemutatni a kurzus során.

Mivel ismerik, hogy a mindennapokban milyen elemzési problémák merülhetnek fel, így azokra fognak tudni számodra értékes megoldásokat javasolni.

Jól használható alap skillek

Oktatóink a képzés tematika összeállításánál olyan kompakt eszköztárat állítottak össze a hallgatók számára, amik a legfontosabb és legrelevánsabb ismereteket tartalmazzák. Így nem kell attól tartanod, hogy elveszel a kurzus alatt részletek sűrűjében.

Gyakorlatias és életszerű oktatás

A képzés során betekintést nyújtunk nem csak a data sciencetist munkájába, hanem a kurzus végére garantáljuk, hogy összeáll a kép, hogy a szakemberek mindennapjai hogyan telnek, mire érdemes hangsúlyt fektetni a képzés és a munkavégzés során.

Kompakt megoldások minden szinten

Oktatóink felkészültek arra, hogy a hallgatók különböző háttérrel, kompetenciákkal érkeznek a képzésre, de a cél az az lesz, hogy mindenki konfortosan tudja elsajátítani a hallottakat és a tananyagot a kurzus végeztével.

A legfontosabb az adat

A data science képzés során nagy hangsúlyt fektetünk arra, hogy hogyan hozzuk ki az adatainkból a maximumot. Tudjuk, hogy az adatok számos forrásból érkezhetnek be, és sokszor formátumban és minőségeben is eltérhetnek egymástól. Mielőtt adatelemzésre bocsátkoznánk, megtanítjuk az adatelőkészítés fázisait.

A gyakorlatok során valós adatokon fogunk dolgozni, amiken aztán statisztikai és egyéb gyakorlati megoldásokat fogunk bemutatni. Ezután pedig ugyanazon az adathalmazon bemutatjuk az elemzésre, vizualizációra illetve a gépi tanulásra szánt megoldásokat.

Megismertetünk a felügyelt tanulással

Először tisztázzuk, hogy nem arra célzunk, hogy oktatónk a szigorúan néz, miközben a hallottakat próbálod elsajátítani, a felügyelt tanulás a data science világában kicsit mást jelent.

Már írtunk feljebb a gépi tanulásról vagy (deep learning), ami nagyon fontos a tanfolyam során, hogy hogyan készítheted el a sajátod. A képzés során közösen készítünk több gépi tanulási megoldást, több alkalmazási területre.

Nem felülgyelt tanulás

A nem felügyelt tanulás lényegében a felügyelt tanulás egyik alítpusa. A felügyelt tanulással szemben itt nincsen célváltozónk, amit szeretnénk előrejelezni, hanem a meglévő adatokat szeretnénk különböző tulajdonságaik szerint szegmentálni.

Ezt többnyire akkor alkalmazzák az elemzők, ha szeretnék a céget jobban megismerni. A képzés során szintén valós adatok segítségével mutatják be az oktatók, hogy milyen izgalmas problémákra nyújthat megoldást a nem felügyelt gépi tanulás.

Megmutatjuk, hogy néz ki egy adatos projekt a valóságban!

A data science tanfolyam során megismertetünk a Docker, REST API, Git, SQL/ NO-SQL adatbázikkal, amik szuper eszközök ahhoz, hogy ne csak elemző légy, hanem egyben lásd a projektet.

Segítségükkel például karban tudjuk tartani a kódbáziunkat, integrálni tudjuk a megoldásunkat és az ismeretükkel képesek leszünk megtervezni a projekt architektúráját is. A képzés alatt ezeket bemutatjuk és prezentáljuk, hogyan működik a valóságban.

Felhő megoldások

A felhő megoldások ismerete manapság elengedhetetlenek, hiszen amikor elérjük a számítási kapacitásaink maximumát érdemes ehhez a megoldáshoz folyamodni.

A felhőszolgáltatók a lehetőségek széles tárházát kínálják, akár virtuális gépeket bérelve. A data science képzés alatt megismerkedhetsz a Microsoft Azure-al amely segít fenntartani egy ilyen megoldást! Izgalmasan hangzik, igaz?

Haladó technikák - nem hagyjuk ki őket!

Már beszéltünk róla, hogy alapvetően a data science képzés során a célunk, hogy az alap eszközöket ismertessük meg a hallgatókkal, hogy ne vesszenek el a részletekben és biztonsággal tudjanak jelentkezni junior data scientist álláslehetőségekre.

Ugyanakkor szeretnénk pontosítani a képet, ugyanis az elsődleges célunk, hogy az alap eszközöket rutinszerűen ismerd, és erre könnyen rá tudjuk még építeni olyan komplexebb gépi tanulási megoldást, amely a hétköznapok során egy nehezebben megoldható feladatnál előjöhet.

Nem csak a gépi tanulás létrehozását fogjuk megtanulni, a képzés alatt, hanem a komplex eredmények magyarázhatóságát is, ami az egyik legfontosabb képességed lesz a képzés elvégeztével.

Emellett számos izgalmas gépi tanulási technikát is elsajátítasz, amit könnyedén előhúzhatsz a farzsebedből a munkavégzés során!

Bevezetés a data science világába - Néhány gondoldat a képzés tematikájáról

A képzés alatt megtanulod mind azt a technikai tárházat és üzleti rálátást, ami szükséges ahhoz, hogy a bejövő adatokból valós üzleti értéket állíts elő. Ne aggódj, ezt gyakorlolni fogjuk, mégpedig valós üzleti problémák megoldásával sajátíthatod el az alapokat.

A data science tanfolyam online térben zajlik, így ha nem Budapest a székhelyed, sem probléma a tanfolyam elvégzése. Emellett a képzés egészen rugalmas, főállás, egyetem és család mellett is elvégezhető.

A data science képzés során az elméleti tudás mellett gyakorlatot szerzel a python programnyelvben, ami elengedhetetlen lesz majd a munkavégzésedhez.

A data science tanfolyam során lehetőséged van kérdezni, kommentelni, segítséget kérni. Csoporttársaiddal pedig valós projektfeladatok megoldásán is dolgozhatsz.

A célunk a képzés alatt egy olyan online közösségi tér létrehozása, ahol egymást is segíthetitek a hallottak elsajáításában. A mélyebb megértés érdekésben videós anyagokat is kapsz, amiket akár többször is visszanézhetsz!

A képzés során a közös munka egy webes fejlesztési környezetben fog folyni, ami lehetőséget nyújt arra, hogy az előadi magyarázatok mellett a saját megoldásaidat is kipróbálhasd - így egyéni élményként fog megjelenni a saját gépi algoritmusok működésének a mechanizmusa.

Data Science és SQL alapok

Gondolom felmerült benned, hogy ez a sok minden hogy fér bele egy tanfolyamba. Úgy képzeld el a data science tanfolyam felépítését, mintha egy kisgyereket tanítanánk járni tanulni.

A képzés alatt első lépésként megismerkedünk a Data Science alapfogalmaival, tanulásmódszertannal is fogounk foglalkozni, azaz, hogy milyen technikával tudod a leghatékonyabban elsajátítatani a majdani hallottakat és megmutatjuk, hogy hogy néz ki egy konkért projekt.

A kódolásnál pedig az SQL alapjaival fogunk téged megismerteteni, ahol SQL lekérdezéseket fogunk megtanulni, és ehhez gyakorló feladatokat is fogunk nyújtani.

Adatelemzési technikák

A data science tanfolyam során megtanuljuk a legfontosabb adatelemző módszertanokat. Ide tartoznak olyan elemzési elvek (elemzési típusok, modellek, mérőszámok beállítása), amiket a hétköznapi életben majd nagyon sokat fogsz használni.

Folytatjuk a kódolós tematikában az SQL megismertetését és egyéb módszertanokat is fogsz gyakorolni. Itt kitérünk olyan SQL feladatokra, amelyek egy állásinterjún rendre előfordulhatnak és amikor ezután könnyedén el fogsz tudni végezni.

Automatizálás és adatgyűjtés

Ha képbe kerülsz az SQL-el és az alapvető adatelemző módszerekkel, következhetnek az automatizálás, adatgyűjtés kérdéskörei. Ebben a modulban egy igazán hasznos kis programnyelvet fogsz elsajátítani, mégpedig a bash-t.

Ne aggódj, nem túl bonyolult dologról van szó, mégis nagyon fogod szeretni a munkád során. A nyelv elsajátítása után mi cikkeket, gyakorlati anyagokat és visszanézhető tartalmakat fogunk a rendelkezédre bocsáatani, hogy minél jobban menjenek az új tudáselemek.

A rettegett statisztika és a szeretett Python alapok

Bár sokan félnek a statisztikától, mert a középiskolai és egyetemi tapasztalataik leginkább a szenvedésről árulkodnak, ígérjük hogy az a statisztika amit a data science képzésünkön fogsz tanulni lebilincselően érdeke és teljesen más benyomást fog kelteni, mint amit eddig tapasztaltál.

Gyakorolni fogjuk a képzés alatt az egyik legnagyszerűbb és leggyakoribb programnyelvet a data science világában, a Pyhtont. Semmi gond, ha még nem találkoztál a programnyelvvel, az alapoktól fogunk építkezni.

Machine learning, prediktív analitika és továbbhaladás a Python programnyelvben

Úgy képzeld el a Machine Learninget és a predektív analitikát, mintha detektívkednél. Tényleg elképesztően izgalmas összefüggéseket és adatokkal fogunk megismerkedni a képzés során. Megtanítjuk a data science tanfolyam során a machine learning alapokat, és nagy hangsúlyt fektetünk továbbra is a Python tanulására.

Ezen belül pedig bekerül majd a képbe a pandas nyelv, ami lényegében a Python egyik fejlett analitikai modulja. Fontos tudnod, hogy ez megkerülhetetlen, ha data science-el szeretnél foglalkozni, ezért kifejezetten súlypontos lesz a képzésünkben.

Kommunikáció, prezentáció és a business világa

A fentiekben már sokszor szó esett arról, hogy mennyire fontos, hogy az adataidat megfelelően tudd prezentálni. A business világában elengedhetetlen, hogy folyamatosan fejleszd a kommunikációs készségeidet, mi pedig a tanfolyam során átveszünk néhány olyan jól bevált trükköt és módszert, amivel hatékonyan tudod majd bemutatni az adataidat már junior data scientist korodban is!

Kódolás, kódolás, analitikai eszközök

Tovább mélyítjük a Python ismereteidet, de kiegészítjük a tudást fejlettebb analitikai eszközökkel. Itt már egyértelmű lesz számodra a machine learning is. Kapni fogsz Python srcipteket (regresszió, random forest, deepl learning) ezeket le kell tudnod futtatni majd a saját gépeden is. Ezután ezeket fogjuk megtanulni értelmezni, átbeszéljük, hogy hogyan, mit és miért csinálnak.

Összegezve

Tehát, a data science tanfolyam során megtanítunk alapszinten kódolni: SQL, majd Python és betekintést nyújtunk a bash-be is. Emellett rengeteg gyakorlati példát fogsz látni, amikkel majd a munkavégzésed során is fogsz találkozni. A kódolás mellett pedig megtanítjuk az adatelemzést, az üzleti gondolkodást, a megfelelő kommunikációt és prezentációt és a statisztika alapjait is.

data-science-5

Még mindig bizonytalan vagy benne, hogy a Data science képzés vajon neked szól?

  • Összeállítottunk neked egy checklistet, amin érdemes végigmenni. Ha képzeletben a legtöbb állítást a magadénak érzed, akkor bizony a Data Scientist képzés neked szól!
  • Szeretnél egy profitábilis, izgalmas karrierutat kipróbálni
  • Szereted a munkádat, de kiegészítenéd data sicence ismeretekkel
  • Adatelemzéssel foglalkoztál eddig a hétköznapok során, de szeretnél szintet lépni (Excel, Google Analytics)
  • Szívesen vonsz le következtetéseket adatokból
  • Egyetemista van, de úgy érzed, hogy nem kapsz megfelelően gyakorlatias tudást, hogy elindulj a munkaerőpiaci kihívások felé
  • Szeretnél olyan adatokkal foglalkozó szakemberré válni, akinek átfogó ismeretei vannak a területtel kapcsolatban.
  • Szeretnél elismert szakemberektől tanulni, akik a hétköznapjaik során is elismert data scienceként dolgoznak.
  • Kíváncsi természetnek tartod magad, érdekelnek az ok-okozati összefüggések.
  • Szívesen bogarászol adatokban, úgy érzed, hogy szinte szalad az idő, amikor elmélyülsz a beérkező információkban, akkor ez a képzés neked szól!
  • Nem zárod ki, hogy akár külföldön dolgozz.

A data science tanfolyam egészen az alapoktól indítjuk, bemutatjuk a data science lényegét és olyan elméleti és gyakorlati tudást adunk a kezedbe, amit aztán bárhol használhatsz később. Emellett azoknak is megfelelő választás lehet, akik eddig nem tudták rendszerbe szedni, koncentrálttá tenni a tudásukat és szeretnének egy átfogó képet kapni a data science világáról.

Mire leszel képes a képzés után?

Képes leszel alapvető adatatelemzői feladatokat magabiztosan ellátni, magabiztossággal használni a machine learninget és a Python programozási nyelvet adatelemzés céljából. Önállóan képes leszel adatelemző munkákat ellátni, prediktív modelleket készíteni, felállítani, ellenőrizni és tesztelni is. Az adatokat értelmezni, megoldási javaslattal előállni, komplexebb megoldások működését és előnyeit felvázolni.  

Data science képzés elvégzése után - lehetőségek, karrierút, munkahelyek

Munkalehetőség a data science területén?

Manapság egyre több vállalat használja a data sicencek tudását. Nyilvánvalóan a giga cégek, mint az Amazon, Apple, Netflix külön divíziót hoztak létre a vállalaton belül, ahol egész csapat dolgozik a bejövő adatokon.

Hazánkban, mivel alapvetően egy rendkívül friss szakmáról beszélünk, még kialakulóban vannak a keretek cégen belül is, a data scientistek alkalmazását illetően. Tippként ajánljuk, hogy mélyedj el az angol nyelven írt szakmai folyóiratokban, ugyanis a cikkeket író vállalatok gyakran hirdetnek meg gyakornoki programokat.

Fizetések, lehetőségek

Tapasztalataink szerint a kimagaslóan jól struktúrált cégek, vállalatok azok, akik energiát fektetnek a feldolgozandó adatokba. Ilyenek például a telekommunikációs cégek, a marketing ügynökségek, a banki terület és akár az autóipar is.

A fizetési lehetőségek is kimagaslók, egy pályakezdő junior data scientist területén is (1-3 év) főállásban bruttó 600.000-800.000 forintos bérezést kérhet magának. Ha persze több gyakorlati év magad mögötted, diplomás vagy ez az összeg szépen növekedhet.

Jelentkezz mihamarabb!

Ha a fentiek meggyőztek, akkor nincs más hátra, mint jelentkezni z Alfa Kapos  Data Science képzésére, a jelentkezés folyamatos, a tervezett képzés indítás pedig még 2022-ben megvalósul!

Mennyit kereshetsz ezzel a szakmával Magyarországon?

(havi bruttó átlagbér)

200 000 HUF
(minimálbér)
1 000 000 HUF
Forrásaink: fizetesek.hu, glassdoor.com.

Kitől fogsz tanulni?

Megyeri Regina

Pillants bele!

Szívesen megnéznéd miről is szól a Data science képzés? Pillants bele oktatónkkal készült videóba!

Képzési adatok

A választott képzés Data science képzés

Csoport(ok) *

Személyes adatok Kérjük, hogy a személyi igazolványban szereplő adatok alapján töltse ki az alábbi űrlapot!

*