Interjú Nagy Péterrel Data Science képzésünkről
Nagy Péter termékmarketing osztályvezetőként sokrétű feladatokkal, fejlett rendszerekkel dolgozik, és az adatalapú megközelítés alapvető szemlélet a mindennapjaiban. Data Science képzésünktől átfogó képet, és az adatok világának egy másmilyen szemléletű megismerését várta; őszi képzésünk után beszélgettünk vele.
A WÜRTH Szereléstechnikai Kft-nél dolgozol, mint termékmarketing osztályvezető, nálad fut össze a teljes divíziós-, termék-és értékesítési stratégia. Milyen elvárásokkal érkeztél a képzésre, mit vártál a képzéstől?
Az osztály feladatai elég sokrétűek, így elengedhetetlen az adatlapú megközelítés a mindennapjainkban. Rendszereink bár fejlettek, sokszor mégis nehézkes a számunkra fontos adatok kinyerése. A képzéstől azt vártam, hogy megismertessen és átfogó képet adjon a mai korszerű technológiákról, melyeket a szolgálatunkba tudunk állítani és ezzel növelni tudjuk a produktivitásunkat.
Milyen szinten foglalkoztál adatokkal a képzés elvégzése előtt, minek a hatására döntötted el, hogy belevágsz a Data Science képzésbe?
Lelkes amatőr - talán így lehetne legjobban leírni a hozzáállásom. Az informatika mindig is érdekelt, adatelemzéssel különböző könyveken és videókon keresztül már ismerkedtem, amivel értem is el eredményeket, viszont azt éreztem, hogy a lehetőségeknek csak csekély részét tudom önfejlesztéssel kiaknázni. A jelentkezésem előtt már találkoztam a képzés leírásával, illetve a KÜRT Akadémiáról is hallottam, de nem voltam meggyőződve róla, hogy ez számomra a legjobb képzés, így tovább kerestem, mígnem egy baráti beszélgetés közben kiderült, hogy az ismerősöm már elvégezte a kurzust. Meséltem a megoldandó feladatainkról, melyekhez állítása szerint ezen a képzésen meg fogom kapni a szükséges eszközöket. Nem csalódtam az objektivitásában.
A tanultak közül mely módszerek, vagy a képzés mely témái voltak leginkább tanulságosak/hasznosak számodra?
A rendelkezésre álló módszerek és megközelítések megismerése mindenképpen hasznos volt. Mindképpen szimpatikus a képzés felépítésében, hogy többféle eszközzel is megismerkedünk, így mindenki kiválaszthatja a számára legmegfelelőbbet. Szeretem a kihívásokat, számomra a Python programozás volt az, amiben olyan távlatokat mutatott meg a képzés, melyekkel még hosszú időre el tudom foglalni magam, de rövid távon is érhetek el sikereket vele.
Ezek közül melyek azok, amiket a munkád során már alkalmazol is a képzés hatására?
Sokunknak ismerősek lehetnek az Excel-ben készült vállalati riportok, melyek a semminél mindenképpen jobbak, de semmiképpen sem a legszofisztikáltabb megoldások. Több ilyen riport Power BI-ba való átültetése is folyamatban van már, hogy könnyebben és hatékonyabban ellenőrizhessük a termékkörök és promóciós kampányok teljesítményét. Középtávon a Python nyújtotta megoldások alkalmazását is tervezem, első lépésben bizonyos folyamatok automatizálásánál, majd különböző előrejelzések készítésében számítok a képzésen tanultakra.
Mit gondolsz, milyen mélységű programozási tudásra van szükség ahhoz, hogy valaki tényleg profitáljon a képzésből?
Én ezen a képzésen találkoztam először a programozással, így csak ezt az egy szempontot ismerem. Bár a képzés támogatja a felzárkózást, az oktatók segítőkészek, viszont a vizsgamunkákon is jól látható volt, mennyivel messzebb jutott az, aki már rendelkezett némi előképzettséggel. Nagyon sokat lehet tanulni kezdőként is a témában, de érzem, hogy most visszanézve a képzési anyagokat olyan dolgok is megmaradnak, amik felett anno elsiklottam, hiszen sokkal alapvetőbb nehézségeim voltak.
A képzésen több csapatban dolgoztatok projektfeladatokon. Mesélnél a projektről, és arról, hogy mi is volt pontosan a célotok, milyen adatokkal dolgoztatok, milyen módszereket használtatok?
Mivel a csapattársam lelkes filmrajongó, így a filmek világába tettük meg első felfedezésünket az adattudomány terén. A projekt kezdetén azt a célt tűztük ki, hogy a filmek várható bevételére teszünk jóslatot. Ekkor még nem is sejtettük, hogy ez az egyszerűnek tűnő feladat nem is annyira egyszerű. Ahogy Nagy-Rácz István képzésvezető iránymutatásával szépen lassan számunkra is nyilvánvalóvá váltak a projekt buktatói, úgy erősödött bennem az érzés, hogy itt nem is a cél a fontos, hanem az út. Őszintén bevallom, hogy számomra a felismerést követően az volt a fontos, hogy minél több mindent kipróbáljunk, összehasonlítsunk, megoldjunk. Ritka lehetőség, hogy egy, a szakmában ennyire jártas szakember mentorálja a tanulót. A projekt során RapidMinert és Pythont is alkalmaztunk.
Beváltotta-e a képzés a hozzá fűzött reményeidet? Támogatja-e a céljaidat, amit a képzésen tanultál?
Az elsődleges elvárásom, azaz, hogy kapjak egy átfogó képet a területről, teljes mértékben teljesült. Visszatekintve azt gondolom, hogy hasznos és piacképes tudást adtak át az oktatóink a programozás területén is. A képzés hatására biztosan lesznek a jövőben olyan döntéstámogató eszközeink, melyeket az itt tanultak inspirálnak.
Kiknek ajánlanád a képzést?
Azoknak ajánlom a képzést, akik szeretnének versenyképes tudást szerezni, kiegészíteni a meglévő kompetenciáikat valami nemcsak trendivel, de hasznossal is, esetleg új irányt adni a karrierjüknek, és ehhez nem rettennek vissza attól, hogy bizony sok órát kell az iskolán kívül is azzal tölteni, hogy gyakorolják az iskolában tanultakat. Ezen kívül az is fontos felismerés volt számomra, hogy a képzés megmutatja az utat, de nekünk kell végighaladni rajta a jövőben.
Ha érdekel a Data Science képzésünk, ismerd meg részletes tematikánkat!
Hozzászólások