Adatokból tudás: 
miért érdemes Data Scientistnek tanulni?

Az elmúlt években egyre többször halljuk, hogy az adatok az új hajtóerő. Enélkül a legtöbb vállalat számára ma már elképzelhetetlen a folyamatos működés.

Data Analyst vagy Data Scientist?

Egy data analyst (adatelemző) főként az adatok feldolgozására, tisztítására és vizualizálására koncentrál. Ő az, aki táblázatokból és adatbázisokból kiindulva olyan riportokat készít, amelyek egy vezetői értekezleten is érthetően mutatják meg: mi történt eddig, mi működik jól, és hol lehetnek problémák. A munkája nélkülözhetetlen például egy vállalat pénzügyi döntéseinél, marketingkampányainak értékelésénél vagy akár ügyfélszolgálati teljesítményének javításánál.

A data scientist (adattudós) ennél tovább megy. Ő nemcsak megmutatja, mi történt a múltban, hanem képes előre is tekinteni: mi fog történni a jövőben, és mit érdemes tenni, hogy jobb eredményeket érjünk el? Ez már a gépi tanulási modellek és prediktív analitika világa. Egy adattudós például képes:

• Előrejelezni a vásárlói viselkedést, például kik azok az ügyfelek, akik nagy valószínűséggel elhagyják a szolgáltatót (churn prediction).

• Ajánlórendszert építeni, mint amilyet a Netflix vagy a Spotify használ, hogy személyre szabott tartalmakat ajánljon.

• Érzékeny adatokat automatizáltan felismerni és szűrni, ami kulcsfontosságú a pénzügyi és egészségügyi szektorban.

• Valós idejű adatfolyamokat kezelni, például közlekedési adatok alapján forgalmi előrejelzéseket készíteni vagy szenzoradatokból gépek karbantartási igényét megjósolni (predictive maintenance).

Egy jó adattudós tehát egyszerre statisztikus, programozó és üzleti problémamegoldó. Nem véletlen, hogy sokan a XXI. század „legvonzóbb szakmájának” nevezik ezt a munkakört.

Miért fontos az adatokkal való munka az MI korában?

A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás mára szinte minden iparágban megjelent – az egészségügytől a pénzügyeken át a gyártásig és a marketingig. Az MI rendszerek működésének alapja azonban nem más, mint az adat. Ahogy gyakran mondják: a modell annyira jó, amennyire jók az adatai.

Ha az adatok rendezetlenek, hiányosak vagy hibásak, akkor az MI által hozott döntések is félrevezetőek lehetnek. Gondoljunk csak arra, milyen kockázatot jelentene például, ha egy orvosi diagnosztikai rendszer hiányos adatokból próbálna következtetést levonni.

Az adatokkal való munka azért kulcsfontosságú az MI korában, mert:

• Minőségbiztosítást jelent: az adattudós feladata, hogy kiszűrje a hibás, zajos vagy duplikált adatokat.

• Struktúrát ad a káosznak: az adatok sokféle forrásból érkezhetnek (szenzorok, közösségi média, tranzakciók, képek, szövegek). Ezeket egységes formátumba kell hozni, hogy az algoritmusok feldolgozhassák.

• Értelmet ad a mennyiségnek: naponta több milliárd gigabájtnyi adat keletkezik, de önmagában ez értéktelen. Az adattudomány feladata, hogy ebből használható információ és tudás szülessen.

• Támogatja az üzleti döntéseket: legyen szó készletgazdálkodásról, ügyfélélmény javításáról vagy marketingkampányok optimalizálásáról, az adatok biztosítják a döntések objektív alapját.

• Folyamatos fejlődést tesz lehetővé: az MI modellek nem „kőbe vésettek” – rendszeres frissítésre és újratanításra van szükségük, mindig a legaktuálisabb, legrelevánsabb adatokkal.
  

Éppen ezért az adattudós és az adatelemző szerepe az MI korában sokszor stratégiai szintűvé válik: nem csak technikai feladatot látnak el, hanem közvetlen hatással vannak arra, merre haladjon egy vállalat vagy egy teljes iparág.

Képzésünkön nemcsak a technikai eszközöket tanítjuk meg (Python, SQL, gépi tanulási algoritmusok), hanem azt is, hogyan gondolkodj adatvezérelt szemlélettel – hiszen ez a készség tesz igazán értékessé az MI által vezérelt világban.

Hogyan tanulhatod meg mindezt?

A Masterfield Data Scientist képzésén az alapoktól indulunk. Ha sosem programoztál, az sem gond: Python és SQL nyelven fogsz adatokat kezelni, tisztítani és elemezni. Megmutatjuk, hogyan készíts vizualizációkat, hogyan alkalmazz statisztikai módszereket, és hogyan indítsd el az első gépi tanulási modelljeidet.

Külön figyelmet fordítunk a gyakorlatra: mini projekteken keresztül valós üzleti példákkal dolgozol, így a megszerzett tudásodat rögtön a munkában is hasznosítani tudod.

A mi Data Scientist képzésünk abban különleges, hogy nem választja szét élesen az analyst és a scientist világát: nálunk mindkét szerepkör alapvető eszközeit elsajátítod. Az első lépésektől kezdve megmutatjuk, hogyan tudsz:

• Elemzőként biztos kézzel mozogni Excelben, SQL-ben és Pythonban,

• Megtanulni adatokat rendszerezni, tisztítani és vizualizálni,

• Majd innen továbbépítkezni az adattudós szintre: gépi tanulási modellekkel előrejelzéseket készíteni, automatizálni adatfolyamatokat, és adatvezérelt döntéseket támogatni.

Ez a kettős szemlélet azért is fontos, mert a munkaerőpiacon sok pozícióban átfednek az analyst és scientist feladatok, és nagy előny, ha mindkét területen van magabiztos tudásod.

Kiknek ajánljuk?

• Azoknak, akik szeretnének pályát váltani és adatvezérelt szakmában elhelyezkedni

• Elemzőknek, üzleti intelligencia szakértőknek, mérnököknek, akik mélyebb adatkezelési és gépi tanulási tudást szereznének

• Bárkinek, aki kíváncsi, hogyan lehet az adatokat értelmezhető és jövőt formáló tudássá alakítani
  
  

Miért érdemes nálunk Data Scientistnek tanulni?

• Élő, online és tantermi oktatás – rugalmasan választható formában

• 128 tanóra gyakorlatorientált képzés

• Minden óra visszanézhető – 30 napig bármikor, bármilyen eszközön

• Karriertámogatás magánszemélyeknek – segítünk a munkaerőpiacon való elindulásban

• Szakértő oktatók – a képzést olyan szakemberek vezetik, akik nap mint nap adatprojekteken dolgoznak

És ami sokaknak fontos lehet: magánszemélyként 20% kedvezménnyel vehetsz részt a képzésen!

Csatlakozz Te is a következő adattudós csoportokhoz!

Az adatok értelmezése és felhasználása a jövő egyik legfontosabb készsége. Ha szeretnél megtanulni adatból tudást építeni, döntéseket támogatni és akár előrejelzéseket készíteni, akkor karrierváltó Data Scientist képzésünk pontosan neked való.

👉 Jelentkezz most ide kattintva és használd ki a 20% kedvezményt magánszemélyként!