Adatbányászat Blog

Az Adatbányász Blogon a dmlab szakértőinek írásait olvashatod a big data és data science területéről.

dmlab.hu - Big data és data science tanácsadás
"Ha örülsz, hogy fejedre nőttek az adatok."

Keress minket bátran:
- Nagy-Rácz István +36704595669
- Gáspár Csaba +36208234154
- info@dmlab.hu

Hírlevél

Iratkozz fel hírlevelünkre, hogy mindig naprakészen tudjunk tájékoztatni.
Feliratkozás
Leiratkozás

Címkék

10éves (1) 2007 (1) 2010 (23) 2011 (27) 2012 (13) 2013 (23) 2014 (5) 2015 (6) 2016 (10) 2017 (4) adaptív (1) adat- és médiainformatika (1) adatárusítás (1) adatbányászat (10) adatbányászati algoritmusok (1) adatbányászati alkalmazások (2) adatbányászati meetup (1) adatbányászati oktatás (1) adatbányászati technológiák (4) adatelemzés (1) adatelemzési platformok (1) adattárház (5) adattárház fórum (6) adattárolás (1) adattisztítás (1) adatvédelem (2) advise (2) aegon (1) aglitás (1) agy (2) ajánló (11) ajánlórendszerek (1) aktivitás felismerés (1) algoritmus (1) alkalmazás (3) állásajánlat (1) amazon ec2 (1) ambiens (1) ami (1) analitika (1) analytics (1) andego (3) apache (1) api (2) Arató Bence (3) bank (1) Barabási (2) barabási (2) beharangazó (1) beharangozó (18) bejelentés (2) belami (1) best practice (9) beszámoló (14) Bi (1) BI (3) bi (13) bi-trek (1) biconsulting (7) bigdata (22) Big Data (2) big data (5) biopen (1) biztosító (1) BI Akadémia (1) bi consulting (1) bi start (1) blog (5) bme (2) BME (14) bootcamp (1) brainstorming (1) bsp (1) budapest (1) business analytics (1) business analytics szakirány (1) churn (2) ci (1) címkefelhő (2) CIO (1) clementine (1) Clementine Consulting (1) cloud computing (2) cognos (1) credit scoring (1) crisp-dm (1) crm (2) csalásdetektálás (1) DataExpert (1) dataexplorer (1) datapest (1) datascience (1) data mining (1) data science (5) diplomamunka (1) dmla1o (1) dmlab (12) döntési fák (1) drill (1) e-commerce (1) előadás (21) előrejelzés (1) élő közvetítés (1) Enbrite.ly (1) energetika (1) esemény (2) esettanulmány (3) etikus (1) etl (2) évforduló (2) fejlesztés (2) felmérés (5) felsőoktatás (1) felület (1) felvásárlás (3) film (1) fizetés (1) forecasting (1) forgalomelőrejelzés (2) foursquare (1) fraud detection (1) freebase (1) gartner (2) gazdasagi informatikus (2) gépi tanulás (4) google (8) google analytics (1) graphlab (1) gravity (3) greenplum (1) gyakorlat (1) hadoop (10) hallgatók (2) hálózatelemzés (3) hálózatkutatás (2) hálózatok (3) hazai (2) hiba (4) hírlevél (2) hive (1) honlap (1) HR (1) HVG (1) i5 (1) ibm (6) ibm modeler (1) ibm spss (3) icdm (1) idc (2) idősor (1) idősorok (1) ieee (1) iir (1) infobright (1) információbróker (1) innováció (5) innovatívBI (1) innovativ bi (4) inspiráció (1) intelligencia (2) Internet Hungary (1) iqsymposium (19) iqsys (16) iroda (4) jelentkezés (2) jmp (2) kaggle (2) kampánymenedzsment (1) kapcsolati hálók (1) karrier (1) kdd (3) kdnuggets (2) képzés (4) kérdés (1) kérdőív (1) kerekasztal (1) keresés (1) kereső (1) keresztvalidáció (4) klaszterezés (2) knime (1) kockázati tőke (1) kollaboratív munka (1) kompetencia (1) konferencia (70) könyv (6) környezet (1) közlekedés (1) közösség (2) közösségi hálózatok (4) közvetítés (6) kritika (1) küldetés (1) kürt akadémia (1) kutatás (2) lemorzsolódás (1) licensz (1) live (1) logisztika (1) magyar telekom (2) mahout (1) mapreduce (1) marketplace (1) média (2) meetup (11) mellékspecializáció (1) mém (3) memóriacentrikus (1) menedzsment (3) metaadat (1) metodika (1) microsoft (1) mobil (5) mobil bi (4) modeler (2) modell (3) morgan stanley (1) motion chart (1) munkaerő (1) mysql (1) mytraffic (4) nemzetközi (5) nemzetközi összehasonlítás (1) netflix prize (1) networking (1) next big thing (1) nips (1) nosql (1) nyílt forráskód (4) nyomkövetés (1) offline áruházak (1) okostelefon (1) oktatás (23) olvasók (1) online áruházak (1) online kutatás (1) open source (19) open source bi (3) operatorfa (1) osbi (12) összehasonlítás (1) ötletek (2) pandas (2) paradoxon (1) pascal (1) pentaho (1) personal data mining (1) phd (2) philips (1) piac (3) pikk (1) pilot (1) PISA-felmérés (1) pmml (1) politika (2) powerpivot (1) prága (1) praktiker (1) prediktív analitika (2) prediktív analitka (1) prediktiv modellezés (5) prediktív modellezés (1) prezi (15) privacy (1) privacy preserving data mining (1) projekt (1) projektmenedzsment (4) publikáció (1) python (9) radoop (12) random forest (1) rapid-i (2) rapidanalytics (7) RapidMiner (2) rapidminer (40) rcomm (7) refine (1) Rexer Analytics (1) rsctc (1) R nyelv (7) saas (1) sap (1) SAS (20) sas enterprise miner (2) sas enterpris guide (1) sas entprise miner (1) sas fórum (1) sas forum (3) siker (3) simptech (1) sixtep (2) smarthabits (1) spike sorting (1) sportanalitika (1) spss (13) SPSS (3) spss clementine (3) spss hungary (5) spss modeler (6) ssd (1) starschema (2) startup (9) statisztika (1) survey (1) svm (1) szabad szoftver (1) szakmai (1) szavazó eljárások (2) szélenergia (1) szélerőmű (1) szervezetfejlesztés (1) szociális hálók (1) szoftver (5) szöveg (1) szövegbányászat (2) sztaki (2) tableau (1) talend (2) támogatás (1) tanulmány (1) tanulság (1) távolság (1) technológia (1) tedx (1) telekommunikáció (2) teradata (2) teszt (1) text mining (1) tmit (6) toborzás (1) tőzsdei előrejelzés (1) tracking (1) trendek (8) tudományos (1) tunedit (1) twitter (17) ügyfél (1) üzleti intelligencia (3) üzleti modell (3) üzleti reggeli (3) választható tárgy (1) validáció (4) válogatás (1) válság (1) változás (1) vélemény (1) véleméy (1) verseny (20) vezetői képzés (1) videó (3) vizualizáció (5) web (4) web2 (2) webanalitika (3) webshop (1) weka (2) wikipedia (2) workshop (1) yahoo (2) Címkefelhő

TWitter a csapat tagjaitól

2010.07.20. 11:53 Prekopcsák Zoltán

Miért szerezzek doktori fokozatot? Mi lesz utána?

Címkék: statisztika yahoo kutatás konferencia 2010 phd adatbányászat publikáció gépi tanulás

A PASCAL Bootcamp nyári egyetem keretében egy beszélgetésen vettem részt, amely a fenti kérdéseket feszegette. Fontos leszögezni, hogy a résztvevők európai kutatók illetve diákok voltak a gépi tanulás, adatbányászat és statisztika területéről, így a megállapítások nem feltétlenül érvényesek más kontinensekre és más tudományterületekre. Lássuk hát, mire jó egy doktori fokozat Európában, illetve Magyarországon.

A legelső érv a doktori mellett, hogy ha valaki kutatóként akar dolgozni, akkor alapvető elvárás a PhD fokozat. Persze vannak ellenpéldák, akik fokozat nélkül is kutatással foglalkoznak, de őket tekinthetjük a szabályt erősítő kivételeknek. Kutatni lehet egyetemen, kutatóintézetben vagy akár cégekben is, bár ez utóbbi nem annyira jellemző Magyarországon, de például Spanyolországban, ahol többek között a Yahoo! Research legnagyobb európai központja van, a doktorit szerzők többnyire cégeknél kötnek ki. Itthon inkább arra érdemes számítani, hogy PhD fokozattal megnyílik az út egy egyetemi pályához, de a cégek nem fogják különösebben értékelni.

Egy másik szempont a doktori mellett, hogy az ember innovatív közegben dolgozik, folyamatosan figyelemmel kíséri a trendeket, sok embert megismer, és így korán bekapcsolódhat egy-egy startup vállalkozásba, amely piacilag is sikeressé teheti. Ez azonban sok tudományterületre nem igaz, az informatika mindenképp előnyösebb terület ebből a szempontból.

Eddig tartottak a pozitív érvek, de ezután minden más a doktori ellen szól, főleg Magyarországon. A doktori ösztöndíj összege itthon jelenleg havi 350 euró körül van, míg Olaszországban, Spanyolországban ez az összeg 1000-1200 euró, Hollandiában és Finnországban pedig nem ritka a 2000-3000 euró közötti havi fizetés. Persze van különbség a megélhetési költségekben ezekben az országokban, de messze nem 3-5-szörös. Külföldön is jellemző, hogy anyagilag előnyösebb egy multinál elhelyezkedni, mint doktori képzésre menni, de itthon ez méginkább igaz.

Ha ez még mindig nem térített el valakit a doktoritól, az ezután azzal fog szembesülni, hogy a magyar kutatók alig vannak beágyazódva az európai kutatási életbe. Ha valaki átböngészi a nagy adatbányászati/gépi tanulási konferenciák előadói névsorát, akkor a legritkább esetben talál köztük magyar nevet. Ez egyrészt azért baj, mert a fiatal kutatók mellett nincsen egy tapasztaltabb professzor, aki ismeri a konferencia stílusát és tanácsokat tudna adni a sikeres publikációhoz, így mindenki a saját bőrén tapasztalja meg a hibákat. Másrészt megfigyelőként is kevesen vesznek részt a konferencián és így lemaradunk a legfrissebb kutatási eredményekről és kimaradunk a nemzetközi kapcsolatépítésből is.

Összességében tehát itthonról nem könnyű érvényesülni ezen a területen, és irigykedve nézhetjük a környező országokban lévő közel 100 fős adatbányászati kutatólaborokat. Ha valaki mégis úttörőként akar tevékenykedni itthon, annak ajánlom Colin de la Higuera vitaindító előadását, amely az alábbi 10 pontot határozza meg a sikeres kutatói életpálya alapelveiként:

  1. Jó hírnév: csak valós eredményeket publikálj, legyél korrekt mások eredményével kapcsolatban, ne publikáld ugyanazt a cikket több helyre.
  2. Azért írj, hogy olvassanak: mindig a legjobb fórumra próbálj bejutni, juttasd el minél több emberhez az üzenetedet.
  3. Tervezz hosszútávra: a doktori fokozat vagy egy pozíció megszerzése csak egy állomás, mindig érdemes előrébb is nézni.
  4. Legyél ambiciózus: legyél motivált a munkádban és gyűjts magad köré hasonló embereket.
  5. Tanulj nyelvet: a szinte tökéletes angol nyelvtudás alapkövetelmény.
  6. Légy a közösség aktív tagja: segíts a tudományos közösségnek, vegyél részt a kommunikációban, értesülj a hírekről, új eredményekről.
  7. Építsd és tartsd fent a szakmai kapcsolataidat: érdeklődj mások munkájáról, küldd szét saját eredményeidet.
  8. Készülj az előadásokra: minden előadás egy esély, hogy potenciális szakmai kapcsolatokat építs és elismerést szerezz.
  9. Publikálj sikeresen: kövesd a publikációs alapelveket, igényes munkát adj ki a kezedből.
  10. Végezz jó munkát: az első 9 pont önmagában nem elég, jó munkát is kell végezned.

1 komment

A bejegyzés trackback címe:

http://adatbanyaszat.blog.hu/api/trackback/id/tr482163272

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben.

tnsnames.ora · http://liftinstinct.blogspot.com 2010.07.21. 11:01:04

Jó téma, és hozzá inspiráló! :o)
Én a saját gondolataimat külön postban foglaltam össze e post nyomán.
liftinstinct.blogspot.com/2010/07/adatbanyaszat-es-phd-keresztezese.html