Bevezetés a Data Science világába
Kinek szól ez a kurzus?
A Bevezetés a Data Science Világába egy rövidebb (~1.5 órás) alapozó kurzus. Ezért első sorban azoknak ajánlom, akik még csak keveset (vagy akár semmit sem) tudnak a témáról. Azoknak is jól jöhet, akik ugyan már hallottak és/vagy olvastak többet is a data science-ről, de még nem állt össze a kép a fejükben.
Aki a médiában hall először a populárisabb adatos szakszavakról (Machine Learning, AI, Big Data, Deep Learning, stb.) gyakran elbizonytalanodik és összezavarodik. Nem is csoda, a hétköznapokban a kattintásvadász cikkek össze-vissza dobálóznak a szakszavakkal, gyakran rosszul használják őket.
Ez a tananyag viszont összeszedetten, struktúráltan mutatja be -- és egy átlátható rendszerbe illeszti be a legfontosabb data science-szel kapcsolatos fogalmakat. Emellett megmutatja, hogy a való életben, valódi cégek, éles projektekben hogyan szokták hasznát venni mindennek.
Miért érdemes megvennem?
Ez a bevezető jellegű data science kurzus röviden, tömören és érthetően foglalja neked össze a lényeget. Ha alapszinten érdekel a data science -- vagy mélyebben is érdekel a téma és keresed az első ideális lépést, akkor ez neked való lesz.
2012 óta foglalkozom data science-szel. 2017 óta egyre komolyabb szinten oktatom is a data36.com keretein belül. Sok-sok év tapasztalatát tömörítettem ebbe a lényegretörő online képzésbe.
A kurzusról
A képzést 2 nagyobb modulra osztottam.
Az elsőben megismertetlek az alapfogalmakkal:
- megmutatom, hogyan néz ki egy data science projekt lépésről lépésre
- bemutatom, hogy mik az egyes adatszakértői szerepek közötti különbségek (data analyst, data scientist, data engineer, stb.)
- tisztázom a gyakran rosszul használt vagy félreértett alapfogalmakat (AI, Machine Learning, Big Data, deep learning, stb.)
A másodikban pedig végigmegyek 14 tipikus adatos projekten:
- 8 leíró analitikai projekten
- és 6 prediktív analitikai (machine learning) projekten
- emellett rövid betekintést adok abba is, hogy mi kell ahhoz, hogy valaki data scientist-té válhasson
A kurzusba számos extrát is mellékeltem: ajánlott irodalmat, cikkeket, további ajánlott kurzusokat. Továbbá letölthetővé tettem a képzés diáit és hanganyagait is -- így akár utazás közben "podcast" formátumban is újra-hallgathatod majd.
Kurzus tartalom
Bevezetés
|
|
|||||
|
|
|||||
 |
|
||||
1. FEJEZET
|
|
|||||
|
|
|||||
2. FEJEZET
|
|
|||||
|
|
|||||
|
|
|||||
Zárás
|
|
|||||
|
|
|
||||
BÓNUSZ -- Letölthető anyagok
|
|
|
||||
 |
|
||||
|
|
|
||||
|
|
|
||||
|
|
|
||||
|
|
|
||||
|
|
|
||||
|
|
|
||||
|
|
|
||||
Hallgatók véleménye
|
Molnár Attila
több mint 2 éve
Nagyon jó és hasznos összefoglaló a Data Science-ről. Külön köszönet a kiegészítő anyagokért.
|
Oktató
|
adatelemző
Mester Tomi vagyok. 2012 óra adatelemzőként dolgozom. A Prezinél kezdtem, majd az Adatlabor nevű projektem keretein belül konzultációkat és projektmunkákat csináltam sok-sok magyar webshopnak és startup-nak. Később a svéd iZettle-nél is dolgoztam. Jelenleg az adatelemzés és az adatvezérelt módszerek és technológiák oktatásával foglalkozom a Data36 projekt keretein belül – elsősorban online, de Európa nagyobb városaiban is, mint pl. Berlin, Stockholm vagy Budapest. Előadtam már a TEDxYouth-on, a barcelona-i E-commerce Summit-on, a svéd Analyticsdagarna-n és számos egyéb konferencián. Emellett O’Reilly author és több nemzetközi adatelemző blog vendégszerzője is vagyok. |
