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

Miért szeretsz Data science-el

foglalkozni? “Számomra a prediktív modellek építése volt

mindig a legizgalmasabb, mert az olyan, mint egy kicsit beleszimatolni a

jövőbe. “ Minden alkalommal tulajdonképpen a semmiből hozol létre valami olyan újat, amit ez előtt azon a

helyen senki sem tudott, sőt, 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.”

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

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

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

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

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