Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Data scientist kedvcsinalo_2015ujev

443 views

Published on

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Data scientist kedvcsinalo_2015ujev

  1. 1. Miért Jó az adatok világában dolgozni? Megkérdeztük az adatbanyaszat.blog.hu olvasóit, mit mondjunk miért érdemes a data science-t Tanulni Adat- és médiainformatikai Mellékszakirány - Kedvcsináló
  2. 2. Miért szeretsz Data science-el foglalkozni?“Számomra a prediktív modellek építése volt mindig a legizgalmasabb, mert az olyan, mint egy kicsit beleszimatolni a jöv be. “ Minden alkalommal tulajdonképpen a semmib l hozol létre valami olyan újat, amit ez el tt azon a helyen senki sem tudott, s t, akár még csak nem is hitt volna. “Imádom ezt a szakmát, mert itt napi szinten kell komplex problémákat megoldani - és az emberek hálásak ha meg tudod oldani a problémájukat.”
  3. 3. Hallgatóként Mi segített volna neked hallgatóként a döntésben, hogy ezt az irányt választ? “A példaképek :-) Nekem szerencsém volt, mert ahogy megismerkedtem a játékelmélettel tudtam, hogy döntéstámogatással szeretnék foglalkozni. De egyéni sikersztorik, életutak, példaképek meg tudtak volna erősíteni ebben az elhatározásomban :-) “ – Kővári Attila – Bi Projekt Kft “[Gáspár] Csaba győzött meg egy TMIT nyílt napon és már akkor 2006-ban érdekelt a téma, pedig akkor még nem tudtam, hogy békaemberekkel fogok találkozni... illetve, hogy a Big Data ekkora buzzwörddé válik.” - Sparing Dániel, Advanced Analytics & Optimization Consultant, IBM Advanced Analytics Center of Competence
  4. 4. Van-e valami jó tanácsod azoknak, akik most kerülnek ennek a szakmának a közelébe? “A legfontosabb, hogy nem szabad félni az eszközöktől. Merje az ember használni és kombinálni őket. És az egyetem a legjobb hely, hogy ezeket megtanulja. Sőt, lehetősége van az embernek olyan technológiákkal is játszani, amik a nagyvilágban nem, vagy éppen csak most bizonyítanak.“ – Buzás József BI szakértő (IFUA Horváth & Partners Kft., exSCH 1013, exTMIT-es hallgató) “Menjenek adat szakirányra:) Kérdezzenek sokat órán, olvassanak a neten, szedjenek le toolokat a netről és próbálják ki őket.” -Barabás Ákos,korábbi hallgató,DW/BI tanácsadó
  5. 5. 1 2 3 4 Adatközpontú: a feladatot olcsóbb szállítani, mint az adatot Hibatűrő: Lesznek hardver hibák, kezelni kell Magas szintű: A usernek nem kell a végrehajtás részleteivel foglalkozni Streaming: Kell legyen streaming adathozzáférés Hallgatóként Mi segített volna neked hallgatóként a döntésben, hogy ezt az irányt választ? 5 6 7 8 Egyszerű koherencia-modell: Write-Once-Read-Many A Hadoop nem: egy szoftver, egy adatbázis, SQL for BD Eszközök, könyvtárak és módszerek egy keretrendszere Hétköznapi hardverelemeken vagy felhőben képes futni
  6. 6. Adat- és Médiainformatikai Mellékspecializáció a szakirány Témája – DaTa science és Big data www.tmit.bme.hu/ inf-msc-adat-es-mediainformatika 1 Hiteles szakértő csapat – startup sikerstorik, nemzektözi szinten kimagasló versenyeredmények Adatbanyaszat.blog.hu 2 Kimagasló karrierlehetőség – Itthon és külfüldön www.indeed.com/jobtrends/ Data-science.html 3
  7. 7. Kérdésed van? Hezitálsz? - Engedd, hogy meggyőzzünk! +36 20 8234154 Gasparpapanek. csaba@gmail.com gaspar@ tmit.bme.hu Extrém kevés idő van a döntésig, Ezért extrém lehetőségeket kínálunk a tájékozódáshoz Keress bátran mailben, Hangouts-on vagy Telefonon Gáspár Csaba 2014 Január 5.-ig

×