Az adatok nyelvét beszélő specialisták 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.

KINEK AJÁNLJUK A DATA SCIENCE KÉPZÉSÜNKET? 

  • Képzésünket mindazoknak az adatokkal foglalkozó szakembereknek ajánljuk, akik átfogó képet és gyakorlati ismereteket szeretnének kapni a legújabb adattudomány technológiákról és az adatok felhasználásának lehetőségeiről. 
  • Mindazoknak, akik gyakorlati példákon, esettanulmányokon és programozási feladatokon keresztül szeretnének mélyebb ismereteket szerezni a témában.
  • Akik keresik a lehetőséget, hogy gyakorló data science szakemberekkel vitassanak meg üzleti és technológiai kérdéseket és egy olyan szakmai perspektívát adó közösségnek váljanak részévé, amelyre a képzés után is támaszkodhatnak.
  • Azoknak, akik első kézből szeretnék megtudni, milyen kihívásokkal néznek szembe a legtöbb adattal dolgozó vállalatok, mi mindenre derülhet fény az adatvagyon felhasználásával.

 

Gyakran ismételt kérdések

További kérdéseid vannak? Lehet, hogy a GY.I.K.-ben megtalálod rájuk a választ. Ha mégsem, keresd Sebényová Gabrielát a gabriela.sebenyova@kurtakademia.hu címen vagy a 0670 621 3492 számon!

 

MIÉRT A KÜRT AKADÉMIÁT VÁLASZD?

  • Egyedülálló tanulási lehetőséget kínálunk Magyarországon. Képzésünk megtartásához a legjobb hazai szakértőket kértük fel, és az aktuális legjobb gyakorlatokat használtuk fel. Az előadóink gyakorló data science szakemberek, akik technológiai módszereket ismertetnek meg, vagy megosztják üzleti sikerük tapasztalatait a hallgatókkal.
  • Teljes körképet adunk a data science technológiákról, áttekintjük az adatelemzés módszertanának eszköztárát, megismerkedünk a Big Data eszközök legújabb generációival. Az üzleti értékteremtés szempontjai, az adatgazdálkodás teljes infrastruktúrája és az elemzés folyamatai egyaránt a tematika részét képezik.
  • Képzésünkben a technológiai alapokat és újdonságokat a projektszemlélettel és a társadalmi kontextus legizgalmasabb kérdéseivel ötvöztük. A technológiák aktuális kérdéseit a legfrissebb szakmai publikációkon keresztül mutatjuk be. 
  • 2009 óta dolgozunk azon, hogy szakemberekből, érdeklődőkből, gondolkodókból álló kreatív, tenni akaró közösséget formáljunk, több, mint ezer fős alumni és oktatói közösségünk is ezt bizonyítja.
  • Minden előadásról hangfelvételt készítünk, amelyet elérhetővé teszünk a hallgatók számára, ezzel segítve a hatékonyabb tanulást.

 

AKIK MINKET VÁLASZTOTTAK

 

 

A képzés adatai

  • Képzés hossza

    2 félév, 18 alkalom, 90 óra*
    *A változtatás jogát fenntartjuk.
  • Képzési alkalmak

    péntek 13-18 óra
  • Jelentkezési határidő

    2019. október 11.
  • Részvételi díj

    1.280.000 Ft+ÁFA
    A jelentkezés 100.000 Ft-os regisztrációs díj befizetésével válik aktívvá.
  • A jelentkezéshez szükséges előképzettség

    Érettségi bizonyítvány
  • A képzés helyszíne

    Budapest

KEDVEZMÉNY

Kedvezményt biztosítunk a részvételi díjból az alábbi esetekben:

  • Early bird: 15% kedvezmény június 14-ig
  • Helyszíni jelentkezés esetén rendezvényeinken: 5% kedvezmény
  • Csoportos jelentkezés (4 vagy több fő): 10% kedvezmény. Kérünk, amennyiben ezt szeretnéd igénybe venni, az elektronikus jelentkezés előtt írj nekünk az info@kurtakademia.hu címre!
  • Alumni tagként: 10% kedvezmény

Az egyes kedvezmények nem vonhatók össze!

A képzés oktatói

A képzés tematikája

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20

1. modul: Bevezetés az adatok világába. Adatgyűjtés, - tárolás és -feldolgozás

  • Alapfogalmak tisztázása
  • Egy data projekt fázisai
  • Adatbázisok tervezése
  • Adatminőség és adattisztítás
  • Python alapok
  • Leíró adatelemzés és gépi tanulási alapok

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 sorra vesszük a különböző adatforrásokat, az adatok elemzést megelőző előkészítését, sőt belevágunk az alapvető elemzési módszerekbe.

2. modul: A statisztikai ujjgyakorlatoktól a modellépítésig. Elemzési eszközök és módszerek

  • Kvantitatív módszerek – a leíró statisztika alapjatól a modellépítésig
  • Cutting-edge elemzőeszközök
  • Adatbányászati elemzés – regresszió, osztályozás, szegmentáció, idősorelemzés, anomáliakeresés

​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 open source, ingyenes vagy üzleti eszközöket, iparági problémákat.  

3. modul: Fejlett elemzési és big data eszközök

  • A Big Data elemzés elvei és technológiák
  • Szövegbányászat
  • Deep Learning 
  • Hálózatelemzés
  • Ajánlórendszerek
  • Big data as a service - a jelenlegi szolgáltatások palettája

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.

4. modul: A bizalom szerződései. Az adatkezelés jogi aspektusai

  • Társadalomba ágyazott szabályozás
  • Jogi szemlélet az adatfeldolgozásban
  • Az európai és a magyar információbiztonsági törvények
  • A bizalom íratlan szabályai digitális környezetben

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.

5. modul: Az emberek és adatok összekapcsolása. Adatvizualizáció és kommunikáció

  • Vizualizációs és riportolási technikák
  • Open-source és üzleti eszközök
  • Adatvizualizációs alapok
  • Dashboardépítés
  • Prezentáció és asszertív kommunikáció

​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 kommunikáció eszközrendszerét arra, hogy megalapozzák az üzleti igényt és a bizalmat.