1. Miért Jó az adatok világában dolgozni?
Megkérdeztük az adatbanyaszat.blog.hu olvasóit, mit
mondjunk miért érdemes a data science-t Tanulni
Adat- és médiainformatikai Mellékszakirány - Kedvcsináló

2. Miért szeretsz
Data science-el
foglalkozni?“Számomra a prediktív
modellek építése volt
mindig a legizgalmasabb,
mert az olyan, mint egy
kicsit beleszimatolni a
jöv be. “ Minden alkalommal tulajdonképpen a semmib l
hozol létre valami olyan újat, amit ez el tt azon a
helyen senki sem tudott, s t, akár még csak nem is
hitt volna.
“Imádom ezt a szakmát, mert itt napi
szinten kell komplex problémákat
megoldani - és az emberek hálásak ha
meg tudod oldani a problémájukat.”

3. Hallgatóként Mi segített volna neked hallgatóként a döntésben,
hogy ezt az irányt választ?
“A példaképek :-) Nekem szerencsém volt, mert ahogy megismerkedtem a
játékelmélettel tudtam, hogy döntéstámogatással szeretnék foglalkozni. De egyéni
sikersztorik, életutak, példaképek meg tudtak volna erősíteni ebben az
elhatározásomban :-) “
– Kővári Attila – Bi Projekt Kft
“[Gáspár] Csaba győzött meg egy TMIT nyílt napon és már akkor 2006-ban érdekelt a
téma, pedig akkor még nem tudtam, hogy békaemberekkel fogok találkozni... illetve, hogy
a Big Data ekkora buzzwörddé válik.”
- Sparing Dániel, Advanced Analytics & Optimization Consultant,
IBM Advanced Analytics Center of Competence

4. Van-e valami jó tanácsod azoknak,
akik most kerülnek ennek a szakmának a közelébe?
“A legfontosabb, hogy nem szabad félni az eszközöktől. Merje az ember használni és
kombinálni őket. És az egyetem a legjobb hely, hogy ezeket megtanulja. Sőt,
lehetősége van az embernek olyan technológiákkal is játszani, amik a nagyvilágban
nem, vagy éppen csak most bizonyítanak.“
– Buzás József BI szakértő (IFUA Horváth & Partners Kft.,
exSCH 1013, exTMIT-es hallgató)
“Menjenek adat szakirányra:) Kérdezzenek sokat órán, olvassanak a neten,
szedjenek le toolokat a netről és próbálják ki őket.”
-Barabás Ákos,korábbi hallgató,DW/BI tanácsadó

5. 1
2
3
4
Adatközpontú: a feladatot
olcsóbb szállítani, mint az adatot
Hibatűrő: Lesznek hardver
hibák, kezelni kell
Magas szintű: A usernek nem kell a
végrehajtás részleteivel foglalkozni
Streaming: Kell legyen
streaming adathozzáférés
Hallgatóként Mi segített volna neked hallgatóként a döntésben,
hogy ezt az irányt választ?
5
6
7
8
Egyszerű koherencia-modell:
Write-Once-Read-Many
A Hadoop nem: egy szoftver,
egy adatbázis, SQL for BD
Eszközök, könyvtárak és módszerek
egy keretrendszere
Hétköznapi hardverelemeken
vagy felhőben képes futni

6. Adat- és Médiainformatikai
Mellékspecializáció
a szakirány Témája – DaTa science és Big data
www.tmit.bme.hu/
inf-msc-adat-es-mediainformatika
1
Hiteles szakértő csapat – startup sikerstorik,
nemzektözi szinten kimagasló
versenyeredmények
Adatbanyaszat.blog.hu
2
Kimagasló karrierlehetőség – Itthon és külfüldön
www.indeed.com/jobtrends/
Data-science.html
3

7. Kérdésed van? Hezitálsz? - Engedd, hogy meggyőzzünk!
+36 20 8234154 Gasparpapanek.
csaba@gmail.com
gaspar@
tmit.bme.hu
Extrém kevés idő van a döntésig,
Ezért extrém lehetőségeket kínálunk a tájékozódáshoz
Keress bátran mailben, Hangouts-on vagy Telefonon
Gáspár Csaba
2014
Január
5.-ig