Ki koran kel, versenyelőnyre lel! Jelentkezz 10% kedvezménnyel március 10-ig a piac élére repítő képzésünkre!
2 félév, 18 alkalom, 90 óra*
|
a képzés indulása: 2022. április 08. |
jelentkezési határidő: 2022. április 07. |
|
képzési alkalmak: péntekenként 13-18 óra közt |
szükséges képzettség: érettségi |
|
helyszín: CEU Budapest és/vagy zoom meeting 1051 Budapest, Nádor utca 15. |
|
|
részvételi díj: 1.280.000 Ft + ÁFA, ha március 10-ig jelentkezel, akkor 1.152.000 Ft + ÁFA |
|
* a változtatás jogát fenntartjuk
Az adatok nyelvét beszélő specialisták, azaz a Data Scientistek a következő évek legkeresettebb szakemberei közé tartoznak. Hogy miért vagyunk biztosak ebben?
Mert az adatgyűjtésre alkalmas eszközök elárasztották a mindennapjainkat, és ezzel egy időben az adatokba zárt intelligencia lett a sikeres vállalkozások legnagyobb tőkéje. A gazdasági szereplők számára az adat a jövő záloga. A jelenlegi helyzetben az jelenti a szűk keresztmetszetet, hogy nincs elég felkészült szakember, akik a hihetetlen léptékben duzzadó adattömeget képesek kezelni és értelmezni, illetve akik képesek összefüggéseiben látni az üzleti igények és technológiai megoldások átváltásait.
A Data Science képzésünkön elsajátíthatod azt a tudást, ami a Business Intelligence-hez szükséges. Data Scientistként olyan hídemberré, fordítóvá válhatsz, aki érti a vállalatának szakterületét, és a Data Science területén is átfogó rálátással rendelkezik. Így az adatok nyelvét az üzleti döntések nyelvére lefordítva az adatelemzés és az adatalapú döntéshozás előremozdítójává válhatsz.
A Data Science képzésünk amellett, hogy széles spektrumban mutatja meg az adatalapú gondolkodásmód területeit, gyakorlatias és már másnap használható tudást ad a kezedbe. Az adatgyűjtés, a statisztikai és modellépítési ismeretek, az adattisztítás és az ahhoz kapcsolódó machine learning ismeretek, adatbányászat, az adatelemzés, az adatalapú gondolkodás jogi háttere és az adatvizualizáció is sorra kerül.
Képzésünk azonban korántsem csak matematikusoknak, fizikusoknak vagy informatikusoknak szól. Sikeres végzett hallgatóink között van pszichológus, építész vagy marketingszakember is. A képzési alkalmakon más domain szakértőjeként is hatékonyan részt tudsz venni, és Data Science szakemberré válhatsz.
A képzés hallgatói számára egy órás ingyenes szakmai konzultációt biztosítunk, ahol saját cégen belül felmerülő, stratégiai szintű „adatos” kihívások, lehetőségek, problémák megkonzultálására lesz lehetőség. Olyan kérdésekben segítünk mint például: Hogy lehet szervezeten belül kompetenciát építeni? Hol kezdjük el az adatvezéreltséget? Hogyan induljunk el? Vannak üzleti problémáink, ezeket meg lehet oldani adatokkal? Vannak adataink, mit lehet ezekkel kezdeni?
Szívesen meghallgatnád a képzés átfogó tematikáját Nagy-Rácz Istvántól, a képzés vezetőjétől? Akkor iratkozz fel hírlevelünkre, és mi küldjük is neked a tematikáról szóló videót.
Megkérdeztük hallgatóinkat, miért jelentkeztek a képzésre, és miben változott az, ahogy dolgoznak:
"Hittem benne, hogy nemcsak matematikusok számára érthető módon lesz megközelítve az adatelemzés és a modellezés, és igazam lett. Pontosan arra kaptunk választ ezen a képzésen, hogy hogyan működnek a modellek, milyen előnyöket élvezhetünk használatuk során, a felmerülő kérdéseink mentén melyik modellt, módszert alkalmazzuk."
Olvasd el a pénzügyi szektorból érkező Antal Violettával készült teljes interjút!
"Ha van egy köztes ember, aki nem elküldi a riportot, hanem egy meetingen 15 percben elmondja a CTO-nak vagy a CFO-nak, hogy miért nagyon fontos, amit az adott adatok mutatnak, akkor annak nagyobb az impaktja. Kell, aki lefordítja, és egy kommunikációs platformot képez. És aki meg is szűri, hogy a rengeteg adatból, összefüggésből mi releváns."
Olvasd el Damsa Andreijel készült teljes interjúnkat, aki pszichológusként és egy 1700 fős hálózat vezetőjeként végezte el képzésünket!
Magyarország egyik vezető adatelemzéssel foglalkozó cége, a Dmlab alapító senior partnere. Több mint 10 éves data scientist tapasztalata ötvözi a számos üzleti projekt vezetőjeként szerzett üzleti gondolkodásmódot a Műszaki Egyetem adatbányászati kutatócsoportjában szerzett technikai és elméleti tudással. A Dmlab csapat operatív és stratégiai vezetése mellett az elmúlt években számos adatalapú start-upban dolgozott, valamint a Dmlabban felhalmozott tudást és tapasztalatot olyan technológiai megoldásokba transzferálja, amelyek segítségével különböző területen tevékenykedő vállalatokat segít az adatvezérelt működésben. Konferenciák, valamint egyetemi és vállalati oktatások rendszeres előadója.
Nagy-Rácz István
Alapító és senior partner, Dmlab, Képzésvezető, KÜRT Akadémia
Az innovatív adatbányászati, illetve Big Data feladatokra szakosodott Dmlab vezetőjeként csapatával azon dolgozik, hogy az adatokban rejlő lehetőségek kiaknázása valósággá válhasson. A Dmlab szakmai blogján (adatbanyaszat.blog.hu), különböző szakmai fórumokon azt képviseli, hogy a Big Data világa új lehetőségeket kínál a hazai nagyvállalatok és a kkv- szektor számára egyaránt.
Gáspár Csaba
Alapító és ügyvezető partner, dmlab
A Clementine-nál elemzőként, tanácsadóként 10 éve foglalkozik adatbányászattal és magyar nyelvű szöveganalitikával. Több iparágban is – biztosítás, bank, telekommunikáció, rendvédelem – vezette hang- és szövegbányászati megoldások implementációját, emellett részt vett beszédanalitikai vizsgálatokra irányuló és webes szövegbányászati projektekben is.
Pancza Judit
szöveganalitikai elemző, Clementine
Oltyán Gábor közgazdasági programozó matematikusként, majd közgazdászként diplomázott. Az üzleti intelligencia területén 2000-ben kezdett dolgozni fejlesztőként és data mining elemzőként. Több mint 100 sikeres adatbányászati és data science projektben vett részt, illetve később irányított három földrészen Seattle-től Kuala Lumpurig. A prediktív analitika, adatbányászat, big data analitika területén szerzett mély tapasztalatra építve az analitikai CRM, analitikai CXM/CEM és kontextus alapú marketing területén készít átfogó megoldásokat, melyek a legújabb eszközöket és módszertanokat felhasználva segítenek a cégeknek a rendelkezésre álló adatvagyonuk minél teljesebb üzleti kiaknázásában. A Data Solutions cég 2018-as felvásárlása óta Gábor a PwC vezető Data Scientist-je és Tech Szenior Menedzsere.
Oltyán Gábor
Alapító és ügyvezető, Data Solutions - Tech Senior Manager, PwC Data Analytics Services
Közel 9 éves multinacionális hátterének (Ernst & Young, Cisco, Magyar Telekom) köszönhetően tapasztalatot szerzett tanácsadói, mérnöki, sales és projektvezetői területeken, kiválóan érti az üzlet és a technológia nyelvét. A Magyar Telekomnál 4 évig vezette a KKV- és nagyvállalati szolgáltatásfejlesztésért felelős projektvezetői csapatot.
8 éve kezdett el foglalkozni a nyilvános beszéd rejtelmeivel. Ma már karizmatikus előadástechnikát oktat csoportosan és egyénre szabva is. Emellett speech coachként fontos előadásokra, beszédekre készít fel embereket. Eszköztárában a világ karizmatikusabb előadóinak modelljei, és az NLP leghatékonyabb kommunikációs elemei szerepelnek.
Bolya Imre
Inspirációs előadó, tréner
Hidasi Balázs, PhD, a gépi tanuló algoritmusok kutatója, jelenleg a Gravity Research and Development Zrt. kutatásért és adatbányászatért felelős vezetője. 2016-ban szerzett summa cum laude minősítésű doktori fokozatot a BME-n. Az ajánlóalgoritmusok, ajánlórendszerek nemzetközileg elismert kutatója. Kutatási területei között megtalálható a kontextus-vezérelt (context-aware) ajánlás, kollaboratív szűrés, mátrix- és tenzorfaktorizáció. A deep learning módszerek ajánlókban való alkalmazásának úttörője, a Deep Learning for Recommender Systems workshop sorozat főszervezője. Konferenciák, meetupok, nyári egyetemek rendszeres előadója, a tudományos közösség aktív tagja.
Hidasi Balázs
Head of Data Mining and Research, Gravity R&D
Kovács Gyula a Szegedi JATE-n végzett programtervező matematikus szakon. 1997-ben adatbányászati tanácsadással kezdte a karrierjét, 2005 óta független tanácsadó. Az eltelt időszak alatt több mint 130 adatbányászati projektben vett részt elemzőként, később projektvezetőként. Jelentős szakmai tapasztalatot szerzett ügyfélelvándorlás előrejelzése, szegmentáció, ügyfélérték-számítás, csalás detektálása terén. Az utóbbi években hálózatkutatással foglalkozik, ennek részeként két szegedi matematikussal megalapította a Sixtep Kft. szoftverfejlesztő céget, amely SIXTEP termékét számos pénzintézet és biztosító alkalmazza. 2010-ben megalapította az Andego Tanácsadó Kft.-t. Rendszeres előadója a hazai BI és adatbányászati konferenciáknak, és az egyik leglátogatottabb adatbányászati blog szerkesztője (andego.hu/blog).
Kovács Gyula
Smart Process osztály vezető, Takarékbank
Tanácsadóként kezdte pályáját, majd a Microsoft tanácsadói csapatában architekti pozíciót látott el, a pénzügyi szektor ügyfeleinek tervezett portál implementációkat. Jelenleg a Microsoft nagyvállalati üzletág megoldás szakértő csapatában az adat és üzleti intelligencia platformokért felel.
Dudás Viktor
Adat platform megoldás szakértő, Microsoft
Domokos Márton a CMS Cameron McKenna LLP budapesti iroda szenior tanácsadója. Szakterületei: jogi tanácsadás az IT szektor részére, személyes adatok védelme, internetjog, kereskedelmi szerződések, M&A. Rendszeresen tart előadásokat és publikál cikkeket különböző internetes hírportálok és szaklapok, valamint a DataGuidance nemzetközi adatvédelmi szakkiadó számára. Alapító tagja és elnöke a Direkt Marketing Szövetség Adatvédelmi Tagozatának.
Dr. Domokos Márton
Senior Counsel, Ormai és Társai CMS Cameron McKenna LLP Ügyvédi Iroda
Magyarország egyik vezető adatelemzéssel foglalkozó cége, a Dmlab data scientistje. Több éves data scientist tapasztalatának megszerzése során számos üzleti területen, számos üzleti problémára adott adatvezérelt megoldást. Egyetemi és vállalati oktatások rendszeres előadója.
Nádai Bence
data scientist, Dmlab
A Datapao Kft. képzésekkel és tanácsadással segít a kis és nagyvállalatoknak elindítani, illetve fejleszteni adatfeldolgozó infrastruktúrájukat. Fő területük az online alkalmazások, Ipar 4.0-s fejlesztések. András emellett a Databricks – az Apache Spark készítői cégének – oktatója. Ezt megelőzően az amerikai álláskeresési piac megreformálását megcélzó magyar startup, a Lensa Kft. Lab csapatában dolgozott, ahol Data Scientistként fő feladata a cég állásajánlórendszerének fejlesztése, illetve kapcsolódó elemzések és modellek készítése volt. Korábban a Debreceni Egyetem oktatója volt, jelenleg pedig a Széchenyi István Szakkollégium kitüntetett tanára. Szabadidejében legszívesebben videójáték-prototípusokat készít.
Fülöp András
Solutions Architect, Datapao Kft.
A BME oktatója és kutató munkatársa, továbbá az NVidia Deep Learning Institute minősített oktatója és egyetemi nagykövete. Több mint tíz éve foglalkozik elméleti és alkalmazott gépi tanulással. 2014 óta a data science világában egyre hangsúlyosabbá váló deep learning (mély tanulás) az elsődleges kutatási területe. Az elméleti deep learning mellett nagy hangsúlyt fektet az olyan gyakorlati alkalmazásokra, mint az idősorok modellezése és predikciója, anomáliák felismerése, továbbá mély tanulás alapú látás, hallás és szövegértés. Számos sikeres kutatási és ipari projektben vett részt.
Dr. Gyires-Tóth Bálint
Artificial Intelligence, Deep Learning Researcher, Senior Lecturer, PhD
Data scientist és adatvizualizációs szakértő a Dmlabban, Magyarország meghatározó, adatelemzéssel foglalkozó cégében. Gábor számos üzleti probléma megoldásában vett részt, amelyben a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen szerzett elméleti tudást egészítette ki gyakorlati adatelemzési és adatvizualizációs képességekkel. Hazai és nemzetközi szakmai versenyek résztvevője és gyakori nyertese. Egyetemi és vállalati oktatások rendszeres előadója.
Rabatin Gábor
data scientist és adatvizualizációs szakértő, Dmlab
Balogh Nóra
Data Scientist, Dmlab
A szakemberek mára rengeteg eszköz közül válogathatnak az adatok összegyűjtéséhez és tárolásához, nincs azonban egyetlen üdvözítő módszer, amely minden helyzetben megfelelne. Rövid alapozás után a modulban foglalkozunk az adatok előkészítésével, sőt belevágunk az alapvető elemzési módszerekbe.
Hogyan alakíthatóak tömény információvá a nyers adatok? Hogyan lehet összefüggéseket, mintázatokat kiolvasni a nagy adathalmazokból? Mire ügyeljünk, hogy elkerüljük a szemfényvesztő eredményeket? Hogyan erősíti egymást statisztika és programozás, mely programnyelvek a legnépszerűbbek és miért? A modul alkalmai során végigvesszük az elemzéshez szükséges statisztikai és kódolási ismereteket, a legelterjedtebb programozási nyelveket, és minden élvonalbeli technológiát a gyors, pontos és felhasználóbarát elemzéshez.
Minden alkalommal valós adatokon és valós döntési helyzeteket modellezve haladunk, megismerve a legfontosabb eszközöket, iparági problémákat.
Ebben a modulban sorra vesszük azokat az eszközöket, amelyek képesek összekötni földi halandókat az igazán problémás méretű adathalmazokkal. A forradalmi Hadoop módszerek, és a rá épülő, különböző szoftveres megoldások mellett tovább folytatjuk a legfontosabb programnyelvekben való elmélyülést. Cél, hogy a hallgatók a modul végére olyan tudást szerezzenek, amellyel magabiztosan mozoghatnak mind az adatelemzés eredményeinek, mind a felhasznált technológia értékelésekor, és amely tudásra építve már saját kézbe vehetik technológiai ismereteik fejlesztését.
Az információ monetizálásának gyakorlata gyorsabban terjed, mint az egyének felkészültsége arra, hogy átlássák és irányítsák az általuk hagyott digitális lenyomatokat, ezért a nemzetállamok és nemzetközi szervezetek feladata, hogy megfelelő jogi környezettel korlátozzák és szabályozzák a vállalatokat, védjék a felhasználókat. A modul segít hallgatóinknak eligazodni a szövevényes, és még korántsem lezárt jogi diskurzusokban, megérteni a jogalkotók szempontjait és az információbiztonság hagyományait.
Az adatelemzési projekteket nem pusztán technológiai igényességük validálja, hanem elsősorban üzleti megtérülésük, ezért sosem elég eljutni az eredményekig – ezeket át is kell adni és a gyakorlatban alkalmazhatóvá tenni. Hallgatóink megtanulhatják az eredmények hatékony átadásának módjait, a figyelem fenntartását és irányítását, a látás és értelmezés korlátait. Emellett megismerhetik a legfontosabb open-source, ingyenes és üzleti vizualizációs szoftverek használatát. A modul végére hallgatóink azt is megtanulhatják, hogyan használják az asszertív kommunikációt arra, hogy megalapozzák az üzleti igényt és a bizalmat.
Dr. Szabó Tünde
GEO Insight Kft., MTA CSFK
Tornyai Péter
Head of risk policyMagyar Cetelem Bank
Borsos Gábor
Parti Tamás
