Sorozatunkban az ősszel induló, hazai adatos képzéseket tekintjük át. Nagy-Rácz Istvánnal a Dmlab egyik alapítójával a DataSkool data science képzéséről beszélgettünk.
Kezdetek és a DataSkool
Honnan jött az ötlet, hogyan indult el a Dataskool?
Már 16 éve foglalkoztunk oktatással, voltak saját vállalati képzéseink, ezeknek volt akadémiai lába is, óraadók voltunk a BME-n és elkezdtünk kooperációban oktatni több céggel is, szóval az oktatás szervezést más csinálta. Ezek után felmerült, hogy nekünk miért nincs egy saját képzésünk, amit végül a COVID hívott életre. Akkor áprilisban indult a saját brandünk két képzéssel, a data science-el és adatvizualizációs képzéssel ez utóbbit jelenleg már nem hirdetünk.
Kik az oktatók a DataSkoolnál?
A DataSkool oktatói a Dmlab munkatársai, ők vállalati képzéseken is oktatnak, napjaik nagy részében data science megoldásokat építenek, így nagyon masszív a gyakorlati és az oktatási tapasztalatuk is.
Mikor indítjátok a Data Science képzéseiteket?
Évente kétszer indítunk képzést, áprilisban és októberben. A legközelebbi data science képzésünk 2023. október 10.-én indul.
Terveztek más képzéseket a jövőben? Indul újra képzésetek a BME-n?
Idén is oktatunk a BME-n, de most először nem jöhetnek külsősök, de ez majd meg fog változni. Az adatvizualizációs képzés nem fog visszajönni. Sokan kérdezik, hogy lesz-e Data Science Haladó, de ez nem létezik, az nagyon adat és domain specifikus lenne, amit nehéz nagy célközönségnek Magyarországon indítani.
A Data Science képzésről
Milyen előzetes ismeretek/előkészületek szükségesek a képzéshez?
Azt a metaforát szoktam használni, hogy a data science olyan, mint az autóvezetés. Ahhoz, hogy jól tudj vezetni nem kell mindent tudnod az autó belsejéről, így a data science-ben sem kell fejből tudni minden matematikai háttérszámítást, az a lényeg, hogy felismerd és tudd használni a jó megoldást.
Mennyi időt, energiát követel a képzés a résztvevőktől?
Ha valaki részt vesz a 12 alkalmon és velünk együtt csinálja, akkor azt az illúziót kaphatja, hogy már egyedül is tudja csinálni, de amikor megkap egy adathalmazt elakad. Ha valaki igazán akarja, akkor még legalább egyszer annyi időt bele kell fektetnie, mint maguknak az óráknak az időtartama, mindig új adathalmazon gyakorolva, nem pedig új algoritmusokat tanulni.
Mennyire gyakorlatias a képzés?
Teljesen, a gyakorlat része a domináns, tisztán elmélet csak az első alkalom első felében van. A többi alkalmon a résztvevők a gyakorlatból tanulják meg az elméletet, ahogy a végére érnek a probléma megoldásának, már el is sajátították az elméleti tudást.
Milyen kompetenciával rendelkeznek a képzés végére a résztvevők?
A kurzust elvégzők nem lesznek Data Scientistek, azt csak sok-sok év alatt lehet elsajátítani. Ők egy elméleti, módszertani és gyakorlati tudást kapnak az elinduláshoz. Egy szerszámos ládát kapnak, ami tele van szerszámmal, ez a kezdőkészlet olyan alap gondolkodásmódot ad, ami nagyban segíti a közös nyelv megteremtését, ha ilyen emberekkel, vagy csapatokkal dolgoznak.
Mitől különleges a DataSkool képzése?
Attól különleges, hogy olyan emberek tartják, akiknek nagyon nagy gyakorlati tapasztalat van a hátuk mögött, rengeteg megoldást építettek már és a legrégebb óta oktatják. A másik, amit kiemelnék, hogy a data science képzések klasszikus problémája, hogy olyan eseteket mutatnak be, ahol minden egyből sikerül. Mi valós adathalmazokon, valós üzleti problémákon mutatjuk be, ahol nem sikerül minden elsőre, de ettől lesz nagyon reális. Nem könyv szagú, hanem vérrel verejtékkel bele kell rakni az embernek az idejét.
Az ősszel induló további adatos képzések itt tekinthetőek meg.