Data science képzés – Adattudós az alapoktól

data-science-kepzes
bruttó 129 990 Ft Egyszeri összeg
  • Áraink az ÁFA-t tartalmazzák
  • 7 hetes, otthonról végezhető tanfolyam
  • Kontakt órás konzultációk
  • Előzetes tudás nélkül
  • Jövőbiztos szakmai karrier
A tanfolyamhoz január 30-ig lehet csatlakozni.

Ez a Data science képzés egészen az alapoktól indul, hogy bemutassa a data science lényegét, és olyan elméleti és gyakorlati tudást adjon a kezedbe, amit bárhol a világon felhasználhatsz később. A képzés azoknak szól, akik szeretnének bővebben megismerkedni a data science lényegével, esetleg bővíteni a már meglévő tudásukat.

A résztvevők számára nem követelmény a programozási alapképzettség, az órák során elsajátíthatod az adatokon alapuló eredmények kiértékelését és értelmezését. A hallgató a képzés után képes lesz alapvető adatelemző munkákat ellátni, prediktív modelleket készíteni, felállítani, ellenőrizni és tesztelni is. Először ismerkedjünk meg a data scientist munkájával és eredetével!

 

Data science képzés – Bevezetés a data science fogalmába

Először is fontos tisztáznunk, hogy mi az a data science és kicsoda a data scientist. A data science tulajdonképpen adattudomány, a data scientist pedig adattudós. A 21. század egyik legfelkapottabb tudományága, ezáltal a munkaerőpiacon kifejezetten keresettek a szakemberek. A data science, valójában rengeteg adatból szeretne kinyerni, valami hasznos információt, trendet, hogy abból előrejelzéseket tudjon adni a jövőre vonatkozóan. Mivel manapság az információ az egyik legértékesebb és legfontosabb “fegyvere” a vállalkozásoknak, nem csoda, hogy komoly a kereslet data scientistek iránt. A megnevezés 2008 óta él a köznyelvben, amikor J.D. Patil és Jeff Hammerbacher megalkotta.

 

Honnan ered a data science?

A data science eredete a LinkedIn oldalhoz köthető, aminek 2006-ban közel 8 millió felhasználója volt akkor. Ez a szám természetesen növekedett, hiszen a legtöbb felhasználó meghívta az ismerősét is, akik regisztráltak. Ez hatalmas adag információt jelentett, amivel egészen Jonathan Goldman megjelenéséig kevésbé tudtak mit kezdeni. Goldman, aki alapvetően fizika tudományokban jeleskedett, elkezdte feldolgozni és elemezni a rendelkezésére álló adatokat.

Így egyfajta tendenciát vett észre, amivel később előrejelzéseket készíthetett. Goldman hozott be az oldalra olyan funkciókat, mint a potenciális felhasználók /ismerősök, akik a profiluk alapján ( iskola, munkahely ) ismerhetik egymást. Ebben természetesen nagy lehetőségek rejlettek, és a LinkedIn növekedésnek indult.

 

data-science-kepzes-adatelemzes

 

Színre lép az adattudós

Goldman megjelenése volt az élő bizonyíték arra vonatkozóan, mennyire fontos a megfelelő adatelemzés a cégek számára. Ő az, aki a big data, tehát a vállalat által felhalmozott adatokat kinyeri, és hasznosítja a cég érdekeinek megfelelően. Ma már számtalan data scientistet foglalkoztatnak régebbi, multi vállalatok és startupok is, hogy “ráncba szedjék” az adatokat, és válaszokat adjanak felmerülő üzleti problémák esetében. Természetesen mindez magával hozta a mesterséges intelligencia ugrásszerű fejlődését is, és létrejöttek olyan szoftverek, melyek segítenek a szükséges adatok kinyerésében. Azonban mindezt szakemberek nélkül szinte képtelenség alkalmazni. Ez azért is fontos, mert jelenleg a kereslet jócskán meghaladja a kínálatot, és már junior szakemberekre is komoly, jelentőségteljes pozíciók várnak.

 

Az adattudós az új programozó?

Az adattudós gyakolatilag a 21.század egyik legfelkapottabb munkájának számít ma már. A 2000-es években a programozók számítottak az IT szektor szupersztárjának, ma már ezt a helyet átvették az adatelemzők. A 90-es években rengeteg cég alkalmazott pénzügyi szakembereket, matematikusokat és fizikusokat, hiszen erre a tőzsdeipari cégeknél hatalmas szükség volt. Ennek megfelelően rengeteg képzés is indult, ugyanúgy ahogy a későbbiekben a programozó képzések is ellepték az egyetemeket. Ahhoz, hogy a data science is bekerüljön a hagyományos oktatási keretek közé, még várnunk kell pár évet, azonban addig is az online képzések segítségünkre lesznek.

 

Szerepük cégen belül

Mivel egy alapvetően friss szakmáról beszélünk, nem minden esetben adottak a keretek egy cégen belül. Nincs még olyan bevált recept, mint a villamos mérnökök, vagy a marketingesek esetében, és a data sciencet egyetemi képzésen sem oktatják jelen pillanatban. A megszerzendő tudást, a data science alapjait online képzés segítségével tudják elsajátítani a hallgatók. Mivel nem volt kialakult infrastruktúra, ezért nehezebb volt meghatározni a betöltött szerepüket is a vállalatokban. Ma már szerencsére ez átalakulóban van, és egyre több magyar és nemzetközi vállalat ismeri fel, hogyan és hol tudják a legjobban alkalmazni az adattudósokat. Mivel a data scientistek leginkább adatokkal dolgoznak, statisztikát készítenek, ezért érdemes őket a tűzközelben tartani. Az adatelemzéssel foglalkozó munkatárs, segíthet a vállalat döntéshozóinak azzal, hogy olyan előrejelzéseket adnak az üzlet területén is, melyek segíthetnek egy – egy fontos döntésben.

 

A modern világ felfedezői

Bátran kijelenthetjük, hogy a data scientistek a modern világ Kolombusz Kristójai, hiszen a feladatuk a felfedezés, ők azok akik “meglátják a fa mögött az erdőt” és az összefüggéseket. Egy formátlan adattengerből nyernek ki olyan adatokat adatelemzés segítségével, melyekből az üzleti életben versenyelőnyt kovácsolhatunk. A kihívások, a piaci viszonyok állandóan változnak, ezért nekünk, ha vállalatot vezetünk muszáj ehhez alkalmazkodnunk. Az adattudósok nem csak a vezetők, hanem a termékmenedzserek munkáit is gyakran segítik egy – egy új termék vagy szolgáltatás felépítésénél, bevezetésénél.

 

Az ideális data scientist

Vegyük sorba, hogy melyek azok a tulajdonságok, melyekre szükséged lesz, ha data scientist szeretnél lenni! A legtöbben úgy gondolják, hogy az ideális adatelemző egyik legnagyobb előnye, ha jóban van a számokkal. Nos, ez valóban nem árt, amit azonban még fontosabb kiemelni, az a kíváncsiság. Az adattudós, nem csak a programozás területén remekel, hanem jó kommunikációs készsége is van. Mivel ez egy bizalmi munka, ezért fontos, hogy az ötletét megfelelően prezentálja, amihez kell egy jó nagy adag kreativitást és vizuális készség is, főleg azért, mert száraz adatokat kell majd bemutatnod érthetően. Ennél még fontosabb, hogy az a gondolkodásmód, amivel képes leszel átlátni, felfedezni összefüggéseket, tehát a lényeglátás is nélkülözhetetlen.

Emellett az állandó kíváncsiság, és az a képesség, hogy a dolgok mélyére tudsz ásni, kifejezetten hasznos lesz majd adattudósként. A munkád hasonló lesz a társadalomtudósokéhoz, és lesz benne némi kísérleti fizika is, tehát ha ez a két tudományág közel áll hozzád, garantáltan élvezni fogod minden pillanatát.

 

Nélkülözhetetlen adottságok

Egy állásinterjú során viszonylag sok kérdést kapsz majd, amivel próbálnak rájönni, hogy te vagy-e a megfelelő data scientist. Az ideális adattudós képes az “out of the box” gondolkodásra mindamellett, hogy járatos a matematikában, a statisztikában, a valószínűségszámításban, és jó érzéke van az emberekhez, meg az üzleti élethez is. Ezek elég komplex tulajdonságok, de ne izgulj te is képes leszel ezeket idővel elsajátítani.

Ma már vannak olyan vállalatok, akik maguk számára képeznek is junior data scientisteket, hiszen minden vállalat más és más. Belső képzést indít számukra a felvételi eljárás után, ahol különböző elméleti és gyakorlati feladatokat kell majd megoldaniuk. Ezzel felmérik a képességeiket, a statisztikai és elemzési készségeiket is. Plusz készségnek számít, ha angol nyelven is beszélsz, ami talán elengedhetetlen ebben a szakmában.

 

Mit csinál pontosan egy adattudós?

Itt az ideje, hogy elmerüljünk a konkrétumokban, hogy mivel is foglalkozik pontosan egy data scientist. Egy adattudós a következő feladatokat végzi el napi szinten:

  • Mintákat és trendeket keres adathalmazokban, hogy még nagyobb betekintést nyerjen.
  • Algoritmusokat és adatmodelleket hoz létre eredmények előrejelzéséhez.
  • Gépi tanulási technikák használatával javítja az adatok és a termékkínálat minőségét.
  • Ajánlásokat közöl más csapattagok és vezetők számára.
  • Naprakész a különböző innovációkat illetően az adattudománnyal kapcsolatban.

 

data-scientist-adattudos

 

Adatelemző és adattudós: mi a különbség?

Az adatelemzők és az adattudósok munkája hasonlónak tűnhet – mindketten trendeket vagy mintákat találnak az adatokban, hogy új módszereket tárjanak fel a szervezetek számára, hogy jobb döntéseket hozzanak egy – egy céges kérdésben. Az adattudósok általában nagyobb felelősséggel tartoznak, és magasabb rendűnek tekintik őket, mint az adatelemzőket. Az adattudósoktól elvárják, hogy saját kérdéseik és teóriáik legyenek az adatokkal kapcsolatban, szemben az adatelemzők inkább támogató jellegűek, és támogatják az adott csapatot egy cél elérésében.

Az adattudós több időt is eltölt egy valós modell kidolgozásával. Az adatelemzők jellemzően strukturált adatokkal dolgoznak, hogy kézzelfogható üzleti problémákat oldjanak meg olyan eszközökkel, mint az SQL, R vagy Python programozási nyelvek. Az adatelemző adatokat szerez be elsődleges és másodlagos forrásokból, ezeket “megtisztítja” és átszervezi az elemzéshez. Az adattudósokra gyakran komolyabb feladatok várnak. Gyakran kezelik az ismeretlent azzal, hogy fejlettebb adattechnikákat használnak a jövő előrejelzésére. Automatizálhatják saját gépi tanulási algoritmusaikat, vagy olyan prediktív modellezési folyamatokat tervezhetnek, amelyek strukturált és strukturálatlan adatokat is képesek kezelni. Ezt a szerepet általában az adatelemző fejlettebb változatának tekintik.

 

Data scientist fizetések és munkahelyek

Főként a korszerű és jól struktúrált vállalatok rendelkeznek elég feldolgozandó adattal. Ilyen például a bankszektor, autóipar vagy éppen a telekommunikációs cégek, és ők azok, akik teljes állásban (heti 40 óra) tudnak alkalmazni egy adattudós kollégát. Ami a fizetéseket illeti egy junior data scientist, 1 – 3 év tapasztalattal bruttó 750.000 forintos fizetésre számíthat. Ha több gyakorlati év van mögötted akkor ez az összeg könnyen 7 számjegyűvé változhat, a tapasztaloktól függően. A munkaerőpiacon kialakuló nagy igény összefüggésben áll a big data térnyerésével és annak növekvő jelentőségével a vállalkozások és más szervezetek számára.

 

 

Hogyan válhatsz adatkutatóvá?

Az data scientisté válás igényel valamilyen formális képzést is, amit bemutathatsz a jövőbeni munkáltatóid számára.

 

Szerezz képesítést

A munkáltatók általában szívesen látnak néhány tudományos bizonyítványt annak biztosítása érdekében, hogy rendelkezel az adattudományi feladatok elvégzéséhez szükséges ismeretekkel, bár ez nem kötelező. Ennek ellenére a kapcsolódó alapképzés minden bizonnyal segíthet, ezt nálunk most megteheted. Ha már van egy informatikai, matematikai alapképzettséged, akkor ez a képzés szuper továbbképzési lehetőség lehet számodra.

 

Élesítsd a releváns készségeidet!

Ha úgy érzed javítanál néhány ezzel kapcsolatos készségeden, akkor itt van néhány olyan kvalitás, amit érdemes lehet megfontolnod, ha data science pályára lépnél.

 

Progamozási nyelvek

Ugyan ez egy kódolásmentes képzés, viszont adattudósként számíthatsz rá, hogy kell majd némi időt töltened programozással is. Az adattudomány népszerű programozási nyelvei a következők:

  • Python
  • R
  • SQL
  • SAS

Adatábrázolás

A diagramok és grafikonok készítése jelentős része az adattudósok életének, az alábbi eszközök segíthetnek az adatok vizualizálásban.

  • Csoportkép
  • PowerBI
  • Excel

 

Machine learning

A machine learning beépítése a munkádban azt jelenti majd, hogy folyamatosan javíthatsz az összegyűjtött adatok minőségén, és potenciálisan képes leszel megjósolni a jövőbeli adatkészletek eredményeit.

 

Big data

Néhány munkáltató szereti látni, hogy ismered a big datát. A big data feldolgozására használt szoftverkeret része Hadoop és az Apache Spark.

 

data-science-tanfolyam-big-data

 

Kommunikáció

Lehetsz bármilyen ragyogyó data scientist, ha képtelen vagy kommunikálni, és nem tudod előadni az eredményeidet. Az ötletek és eredmények szóbeli és írott nyelvű megosztásának képessége gyakran keresett készség az adattudósok körében.

 

Indulj a belépő szintről

Bár számos út vezethet az adattudós karrierig, mégis a legegyszerűbb talán egy Data Science képzés elkezdése, vagy kapcsolódó területen nézelődni, belépő szinten. Keress olyan jellegű munkákat, melyek foglalkoznak adattudománnyal, mint például adatelemző, vagy business analyst, esetleg business engineer.

 

Leggyakoribb kérdések, amiket te is felteszel

Most pedig vegyük sorba a leggyakrabban feltett képzéseket, amelyekre igyekszünk válaszolni is.

 

Lehet-e adatelemzőből adattudós?

Igen. Sok adatelemző tapasztalatszerzés, programozási és matematikai készségeik fejlesztése, valamint felsőfokú diploma megszerzése után adattudós lesz/lehet.

 

Adatelemzést vagy adattudományt tanuljak?

A választás főként preferencia kérdése. Ha jó reál készségeid vannak, élvezed a kódolást és a modellezést, akkor érdemesebb a data science képzést választani. Ugyanígy, ha szeretnél üzleti kérdésekben befolyásoló tényező lenni, akkor ez a képzés tökéletes lehet számodra. Amennyiben elsőkörben kevesebb felelősséget vállalnál, akkor az adatelemzés a te utad.

 

Mennyire előnyös karrierlehetőség az adattudomány?

Az adatelemző munka lehetővé teszi, hogy analitikus gondolkodási készségeidet alkalmazd az üzleti problémák megoldásában. Ez egy nagyon keresett munkakör, amelyet általában jól kompenzálnak a vállalatok.

 

Hol használják az adatelemzést?

Szinte minden vállalkozás vagy szervezet használhat adatelemzést, hogy segítse döntéseit és növelje teljesítményét. Az iparágak számos legsikeresebb vállalata – az Amazontól és a Netflixen át a Starbuckson és a General Electricen keresztül – integrálja az adatokat üzleti terveibe.

 

adatelemzes-tudomany

 

Az adatelemzés típusai

Az adatelemzés egyaránt felhasználható kérdések megválaszolására, vagy egyes döntések támogatására az üzelten belül. Nézzük meg, hogy milyen típusú kategóriákba sorolhatjuk be ezeket az elemzéseket, és hogyan lehet ezeket a való világban is alkalmazni.

 

Leíró elemzés

A leíró elemzés a nevéhez híven leírja a helyzetet. Ez a fajta elemzés statisztikák bemutatásával segít leírni vagy összefoglalni a mennyiségi adatokat. Például, a statisztikai elemzés megmutathatja az eladások megoszlását az alkalmazottak egy csoportja között, és az egy alkalmazottra jutó átlagos értékesítési adatot. A “Mi történt?” kérdésre hivatott válaszolni.

 

Diagnosztikai elemzés

Ha a leíró elemzés határozza meg a „mit”, a diagnosztikai elemzés határozza meg a „miért” -et.  Tegyük fel, hogy egy leíró elemzés szokatlan beáramlást mutat egy kórházban. Az adatok további feltárása rávezethet, hogy ezek közül a betegek közül sokan egy adott vírus tüneteit produkálják. Ez a diagnosztikai elemzés segít meghatározni, hogy miért vezetett valami a történésekhez. A diagnosztikai elemzés megválaszolja a „Miért történt ez?” kérdést.

 

Prediktív elemzés

Eddig olyan elemzési típusokat vizsgáltunk, amelyek a múltat ​​vizsgálják és következtetéseket vonnak le. A prediktív elemzés adatokat használ a jövőre vonatkozó előrejelzések készítéséhez. Segítségével észreveheted, hogy egy adott termék minden évben szeptemberben és októberben a legjobb eladásokat produkálta, ami arra utal, hogy hasonló csúcspontot jósolhat a következő évben is. A prediktív elemzés megválaszolja a kérdést: „Mi történhet a jövőben?”

 

Előíró elemzés

Az előíró elemzés az első háromféle elemzésből összegyűjtött összes információt figyelembe veszi, és ezek alapján ajánlásokat fogalmaz meg arra vonatkozóan, hogyan kell a vállalatnak cselekednie. Ez a fajta elemzés olyan piaci tervet javasolhat, amely a magas értékesítési hónapok sikerére épít, és a lassabb, csendesebb hónapokban új növekedési lehetőségeket kihasználja. Az előíró elemzés megválaszolja a kérdést: „mit tegyünk ez ellen?”

 

Data science képzés részletei

 

Indulási dátum

A tanfolyam 2022. január 3-án indul. A képzéshez csatlakozni január 30-ig lehet.

 

A tanfolyam hossza, felépítése

A Data Science képzés összesen 7 hét alatt elvégezhető.

 

👨‍💻 Online tanulás, egyéni felkészülés:

A tanfolyam indulási dátumán válik elérhetővé számodra az online tananyag, amit a saját időbeosztásod szerint végezhetsz el, otthonod kényelméből. Hetente, hétfőnként jelennek meg az újabb modulok a DevAkadémia felületén.

 

👨‍🏫 Kontakt órás konzultációk:

A tanfolyam 5. hetében kezdődnek az online konzultációk, melyek során gyakorlatban is átveszük a tanfolyamon tanultakat, illetve felteheted a kérdéseidet az oktatóknak. A kontakt órás konzultációk 3 hétig tartanak, és szombatonként kerülnek megszervezésre.

  • 1. kontakt óra: 2022. február 5.
  • 2. kontakt óra: 2022. február 12.
  • 3. kontakt óra: 2022. február 19.

A programváltoztatás jogát fenntartjuk.

 

📚 Házi feladatok:

Az online tananyagot és konzultációkat házi feladatok egészítik ki, hogy elmélyíthessük a tudásod a gyakorlatban is.

 

📜 Vizsgamunka, certifikátok:

A tanfolyam 7. hetében egy vizsgamunkát kell elkészítened. A sikeres vizsgát követően certifikátot adunk magyar, angol, német nyelven, melyek igazolják a tanfolyam sikeres elvégzését.

 

Miről szól a Data Science képzés?

A Data Science képzés során a hallagatók az adatelemzés alapjaival ismerkedhetnek meg. Az alapok elsajátítása után, megtudod hol és hogyan tudsz adatot gyűjteni, akár egy vállalati közegben is. Megismered az adattisztítás fogalmát, az alap statisztikai ismeretek is átadásra kerülnek. Való életből hozott példákkal igyekszünk bemutatni, mivel fogsz a jövőben foglalkozni. Emellett igyekszünk projekt management tudást is átadni számodra, mert a munkád során nem csak adatos kihívásokkal szembesülsz majd.

 

data-science-kurzus

 

Miről fogsz tanulni az online tanfolyamon?

  • Mit jelent az adatelemzés?
  • Hogyan kell adatokat gyűjteni?
  • Hogyan tisztítsuk meg az adathalmazokat? (Mintavételi hibák)
  • Statisztika alapjai: leíró statisztika, korreláció- és regresszióelemzés
  • Valós példák az Excelben videóval (kormányzati statisztikák, helyszíni mérési adatok, pénzügyi adatsorok, stb.)
  • Komplex valós Excel példák megoldva – Élő
  • Bevezetés a Power BI -ba és az üzleti intelligenciába – Élő

 

Hol helyezkedhetsz el a Data Science kurzus elvégzése után?

A kurzus elvégzése után, elhelyhezkedhetsz bátran az üzleti és a pénzügyi világban is. Emellett olyan cégek, mint az IBM, az Amazon, a Netflix vagy a Spotify is alkalmaznak adatelemzőket, adattudósokat. Jelen van a társadalomtudományban, a termelésben, az iparban, a politikában, és az agrárvilágban is. Dolgozhatsz e-commerce, illetve hagyományos kereskedelemmel fogalkozó cégeknek is. Ugyanúgy a mesterséges intelligenciával foglalkozó cégek is tárt karokkal várnak, hiszen nálunk kiemelten fontos az adatelemzés.

 

Kiknek ajánljuk a Data Science tanfolyamot?

  • Azoknak, akik az adattudomány világában képzelik el jövőjüket.
  • Akik szeretik a gyakorlatias ugyanakkor elméleti feladatokat is.
  • Azoknak, akik érdeklődnek a deep learning, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia iránt.
  • Akik a data science területén szeretnének elhelyezkedni.

Hallgatói visszajelzések

Minden szuper volt

Rated 5 out of 5
2021.10.06.

Barátságos áron értékes szakmára készít fel az alapoktól. Tetszett!

Marci

Minden Vásárlással Ültetsz Egy Fát

Fontosnak tartjuk, hogy tegyünk a levegő tisztaságának megőrzéséért és a klímaváltozás mérsékléséért, egy élhető környezet megteremtésért. 2019-től hivatalos támogatója vagyunk az Eden Reforestation Projects non-profit szervezetnek, mely globálisan szervez faültetési projekteket szakértő csapatok segítségével. Minden DevAkadémia tanfolyam megvásárlásáért cserébe egy fát ültetünk, ezzel támogatva Földünk újraerdősítését.

Rólunk

Az 1996-ban alapított vállalkozás sikerességét a megszerzett tapasztalatok mellett a kiváló szakmai gárdának köszönheti.

– Több mint 100 tanfolyam
– Több mint 70.000 elégedett hallgató
– OKJ-s és hobbi tanfolyamok online és offline
– 32 városban, 13+ éve

Kívánjuk, hogy munkájuk során a Kapos Képző Intézmény- DevAkadémia sorozatában tanultak segítsék a szakmai fejlődésüket, egzisztenciájuk felépítését, megélhetésük biztosítását!

Kezdd el most!