Minden év elején megfogadjuk, hogy jó lenne valami hasznosat és érdekeset is tanulni az új évben, ehhez kitűnő kiindulási alapként szolgálnak a különféle konferenciák. Budapesten szerencsés helyzetben vagyunk, hiszen számos kiváló konferencia kerül megrendezésre, jó is lenne mindegyikre ellátogatni. Mi kiválogattuk azokat a konferenciákat, melyeken érdemes részt venni 2019-ben annak, akinek szakmai érdeklődése középpontjában a big data, a business intelligence, az artificial intelligence vagy a data science áll.

Barabási “A képlet” című könyve első ránézésre üzletembereknek, mérnököknek, tanároknak, művészeknek, startuppereknek, marketingeseknek, műértőknek, közgazdászoknak, szülőknek, divat szakembereknek, könyvszerkesztőknek, politikusoknak, zenészeknek, borászoknak, orvosoknak, IT szakembereknek szól. Valójában mindenkinek, aki szeretné megérteni, mitől lesz valami vagy valaki sikeresebb, mint mások.

 Komoly felelősség és páratlan üzleti potenciál. Valahogy így lehetne leírni azt a lehetőséget, amellyel a (személyes) adatok kezelése, birtoklása és az adatelemzés kecsegtet.

 A csapat tagjai: Nádai Bence Szalóki Kristóf, Adriana Custode, Vuchetich Bálint, és Rabatin Gábor 

Októberben került megrendezésre első alkalommal a JunctionXBudapest, a híres finn hackhaton, a Junction előversenyeként. Már nyáron eldöntöttük a Dmlabnál, hogy próbára tesszük magunkat és elindulunk a versenyen. A háromnapos megmérettetés alatt új emberekkel, cégekkel ismerkedtünk meg és rengeteget tanultunk ezen rövid idő alatt is. 

Lead with your EARS, not with your MOUTH

Egyre többször felvetődik az etikusság és a döntéshozatali felelősség kérdése ahogy közelítünk az általános mesterséges intelligenciához.

Több cég algoritmusairól derült ki az utóbbi időben, hogy szexisták, vagy rasszisták. 

Amíg a tanulóalgoritmus az ember által adott információk alapján fog döntéseket hozni, addig ugyanolyan elfogult lesz, mint az emberek. 

Szabad-e, és ha igen, hogyan lehet konfigurálni a modelleket?

Különleges helyzetben van a Crunch konferencia, mivel az előadók szándékai eléggé tiszták: nem akarnak valami bonyolult dolgot elmagyarázni nekünk, mint egy tudományos konferencián, nem egy PR eseményen vagyunk, ahol mindennek a főszponzor megoldásszállító marketingüzenetét kell hordoznia, de nem is egy zárt szakmai közösség találkozóján, ahol mindenki az ügyfeleknek vagy a versenytársaiknak kommunikálva egyre nagyobbat mond.

A Crunch előadóin azt láttam, hogy van egy jó gondolatmenetük, egy elfogadható / fejlődő céges adatvezérelt rendszerük, amiről egyszerűen szívesen mesélnek. Az ebből fakadó őszinteség eredménye pedig az, hogy a konferencia egyfajta tükérként tud szolgálni a hallgatóságnak, amibe belenézve elég sokat megtudhatunk magunkról.

 Dmlab a Crunchconfon. 

Ma van a blogunk 11. születésnapja, én ilyenkor szeretek visszanézni az első blogbejegyzésünkre (Akiket le kell nyilazni...) , majd körülnézni mit is gondoltam a "détás" világról sok-sok évvel ezelőtt. Az idei visszatekintő olvasás során különösen érdekesnek találtam, hogy annak idején mennyire nem volt előrelátható a big data jelenség berobbanása.

2013 végén már arról írunk, hogy mennyire mindent elsöpört abban az évben a big data (2013 - Ami tényleg történt - A nagy változás), hogyan hódította meg a mainstream médiát is ez az új szemlélet / divat / jelenség. Míg maga az egész folyamatot elindító Hadoop rendszer 2005-ben indult, nyolc év kellett ahhoz, hogy jelentős szerephez is jusson az adat feldolgozásával foglalkozó IT szegmensben. 

Nyolc év soknak tűnik elsőre, de a valóság az, hogy ennél sokkal rövidebb idő alatt robbant be a köztudatba. Hogy szemléltessem ezt, megnéztem, hogy mikor írtuk ki a blogra először azt, hogy big data. 2011 májusában használtuk először ezt a szót a blogon (Adattárház Fórum 2011 - Beharangozó), ott is abban az összefüggésben hogy a konferencián futó előadásom "Adatbányászat a BigData világában" címet viselte, amiben lényegében a Radoop megoldásunk alapötletéről, annak létjogosultságáról beszéltem. 

Immár negyedik alkalommal, idén is megrendezésre kerül a régió egyik legnagyobb data science és data engineering happeningje: a Crunch konferencia. A konferencia indulásakor azt írtuk, hogy Budapest ezzel a konferenciával vált nagykorúvá, hiszen egy olyan esemény kerül megrendezésre évről évre, ahol mind az adatokkal kapcsolatos infrasturktúrával, mind az adatok elemzésével foglalkozó vezető cégek, szervezetek és emberek gyűlnek egy helyre, hogy megosszák egymással tapasztalataikat, beszélgessenek és jól érezzék magukat.

A konferencia programjában egyaránt találunk infrastruktúrával és elemzéssel kapcsolatos előadásokat, vannak általános, de vannak igazán fekete öveseknek való előadások egyaránt, az előadók beszélnek magukról az adatokról, de az adatokra alapozott üzleti döntésekről is. Azt gondolom, hogy ha az adatokkal foglalkozol, vagy csupán érdekel ez a terület, mindenképpen hasznosat fog számodra nyújtani ez a konferencia.

Ha ez nem lenne még elég vonzó, akkor érdemes azt is tudni, hogy ez a konferencia egy 3 az 1-ben esemény: a jegyed megvásárlásával részt vehetsz az azonos időpontban és helyszínen megrendezett Amuse és Impact konferenciákon is. Az Amuse konferencia hasonlóan nagy neveket hoz el számunkra a UX világából, míg az idén elsőként megrendezésre kerülő Impact konferencia a product managementtel foglalkozik, nem egy adatos megoldásról szóló előadással.

Ha még nincs meg a jegyed, akkor vedd meg most és találkozzunk személyesen is a konferencián. Csapatunk két napos szabadságon lesz, mivel mindannyian ott leszünk a Vasúttörténeti Parkban október 29-én és 30-án.

Ja és a legfontosabb, használd a ADATBÁNYÁSZ50 kuponkódot és 50$-t megspórolsz a jegy árából. A vásárlásod után külön jutalékot nem kapunk, de kíváncsiak vagyunk arra az adatra, ki regisztrált a blogposztunk kapcsán.

CRUNCH AMUSE IMPACT conference teaser from Conferences on Vimeo.

Idén is meghirdetjük a BME-n tartott legfontosabb tárgyainkat külsősök számára is. Ez azt jelenti, hogy a műegyetemista hallgatókkal együtt szeptember elejétől 14 héten keresztül lehet a data science és a big data világába betekintést kapni. 

A kezdeményezés igen népszerű, de a helyek számát korlátozzák (1) a rendelkezésre álló termek méretei, illetve (2) az az elvünk, hogy nem engedünk be több külsős érdeklődőt a tárgyra, mint ahány egyetemi hallgató jelentkezett az órára.

Ha az adatelemzéssel kapcsolatos programnyelvekhez szeretnél érteni

Tárgy neve: Alkalmazott adatelemzés (Applied Data Analytics, azaz ADA)
Kedd és csütörtök 12-14h
Terem: Lágymányosi kampusz, Magyar tudósok körútja
Tárgy hivatalos tematikája

Az iteratív módon fejlesztett adatfeldolgozó eljárások vannak a középpontban, az adatelemzés programozási nyelveit tanítjuk nektek. A téma a data science alapfeladatainak megoldása abban az esetben, ha valamilyen programozási nyelven kell megoldani a problémát: SAS programozási nyelvet, Python és R programozást tanítunk úgy, hogy az órákon mindenki a saját gépén ugyanúgy készíti a programkódot, mint az előadó a kivetítőn. Igazi közös gondolkodás, szemléletátadás is így válik lehetségessé, hiszen itt tényleg bezavarnak a valós adatok sajátosságai, nem minden csodaszép, mint a machine learning könyvekben. 

Ha a big data technológiák dzsungelében szeretnél tájékozódni

Tárgy neve: 'Big Data' elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon
Szerda 12-14h
Terem: Lágymányosi kampusz, Magyar tudósok körútja
Tárgy hivatalos tematikája

Itt a Dmlab big data szakemberei adnak betekintést a területen kialakult technológiai stack felépítésébe. A MapReduce, Hadoop alapoktól indulunk, és a legújabb technológiákig jutunk el. Nyilván mindben teljesen nem fogunk tudni elmélyedni, de aki ezt a kurzust végighallgatja, az könnyen fog tájékozódni a big data technológiák között. A félév végén egy ZH és egy házifeladat alapján kapnak jegyet a hallgatók, külön kérésre a külsős kollégák is megmérettethetik magukat ezeken a számonkéréseken.

Mindkét tárgyra itt tudtok külsősként jelentkezni: JELENTKEZÉS

A jelentkezés alapvetően jelentkezési sorrendben történik, legkésőbb hétfőn fogunk eredményt hirdetni és kedden már indulunk is. A hírlevélre feliratkozóknak már néhány nappal korábban kiküldtük az információt. A részvételnek nincs külön feltétele, a kurzuson való részvétel ingyenes. Van lehetőség arra is, hogy hivatalosan beiratkozz néhány tízezer forintért a BME-re erre a tárgyra, ebben az esetben hivatalosan le is vizsgáztatunk, és mint hallgató vehetsz részt a tárgyon. 

Imént egy régi Forbes magazin került a kezembe, amiben egy általam nagyra becsült emberrel készítettek interjút. Az utolsó kérdés-választ idézném itt a cikkből.  

- A világ jelentős része az ön útmutatása alapján keresi a boldogságot. Emlékszik, mi volt élete legboldogabb pillanata?

- Nem volt egyetlen kiemelkedő pillanat, a család és a munka tesz boldoggá. Mostanában annak örülök leginkább, ha valami érdekes és váratlan összefüggést találok az adatokban.

Találós kérdésem a következő: kivel készült az interjú?

Egy cég, egy szervezet fejlődési ugrása során egy olyan akadályon kell átjutnia, ami erős változást és így bizonyos fajta ellenállást is tartalmaz. Mikor valaki az adatelemzés irányába akar nyitni, általában már rögzített, jól vagy kevésbé jól, de működő folyamatokat, szemléletet akar megváltoztatni. Ebből kifolyólag az első visszajelzések elutasítóak, gyakran negatívak, azaz a motivációnkat a jelenlegi környezetünkön kívülről kell szerezni (ha cégen belülről fakadna ez természetesen, akkor a cég magától már adatvezérelté vált volna). Ilyen motivációs erőt jelent, ha lelkesedést, valamifajta lendületet gyűjtünk a cégünk adatközpontúbbá tételéhez. Ezt két lépcsőben lehet tenni:

Lelkesítsd be magad! - Érdemes magunkkal, nyilván itt van a legnagyobb cselekvési lehetőségünk. Ekkor ne technológiákról, megoldásokról, adatelemzési módszertanokról olvassunk, hanem keressünk olyan videókat, írásokat, hanganyagokat, esetleg könyveket, melyek inspirálnak. Ezekben olyan történetekre érdemes vadászni, ahol valaki arról lelkendezik, hogyan változtatta meg a környezetét az adatelemzés. Itt direkt előny, ha nem a saját iparágunkhoz kötődik a sztori, akkor nem azon fog járni az agyunk, hogyan adaptálható az adott módszer nálunk. Ezek a legtöbb esetben profi médiatermékek, melyeket gyakran nem is adatelemzők írnak. Onnan tudod, hogy megfelelő anyag került a kezedbe, hogy mikor végeztél vele, akkor egyszerűen azt érzed, hogy tényleg változott a szemléleted, valamit nagyon szeretnél máshogy tenni, hogy valamit most nagyon kezdeni akarsz az adataiddal. 

Néhány ötlet ilyen anyagokra (ezek az én személyes kedvenceim):

• Videó (18 perc) - Amy Webb: How I hacked online dating - Szórakoztató és fordulatokban gazdag történet arról, hogy adatelemzős szemléletével mire jutott az előadó az online randioldalakon.
• Film (133 perc) - Moneyball / Pénzcsinálók - Igaz történetet feldolgozó film, amiben Brad Pitt egy kis költségvetésű baseball csapatot hihetetlenül sikeressé tesz azzal, hogy adatelemzéssel támogatva választja ki a megvásárolandó játékosokat. 
• Könyv (260 oldal) - Numerátorok - Interjúkötet olyan emberekkel, akik a saját üzleti területüket alapvetően felforgatták az adatelemzés segítségével. 
• "Képeskönyv" (260 oldal) - Information is Beautiful - Infografikákat tartalmazó képeskönyv, amit újra és újra érdemes végiglapozni.  Mint egy felnőtteknek szóló Tesz-vesz város: akárhanyadik végiglapozás során is fogsz találni valami érdekeset. 

A big data jelenség közbeszédbe való 2014-es berobbanása óta ilyen lelkesítő anyagból rengeteg született, néhány egyszerű kereséssel könnyen találunk olyanokat, melyek a mesterséges intelligencia, az önvezető autók, a teljesen adatvezérelt cégek, az automatizálás irányából fogják meg a dolgot. Nézzünk meg, olvassunk el többet is, ne feltétlenül okosabbak, inkább elszántabbak, tettrekészekké kell válnunk tőlük. 

Lelkesítsük be a csapatod! - Nem hiába emelem ki ezt külön: teljesen más módszerek jönnek itt szóba a fentiekhez képest. Ha csak elkezded küldözgetni a kollégádnak vagy a főnöködnek a grandiózus cikkeket és videókat, inkább hátráltatni fogod a folyamatot, mint segíteni. Fontos itt kiemelni, hogy egy ilyen hordejerű változást az egész cégre vonatkoztatva akkor tudsz elérni, ha te vezeted a cégedet, vagy legalábbis benne vagy a vezetésben. Ezért érdemes inkább a saját embereidre, a közvetlen munkatársaidra, esetleg egy erre fogékony egyik vezetődre koncentrálni. 

Egy csapat belelkesítésére nem ismerek recepteket, de láttam jónéhány sikeres és sikertelen példát. A sikeresek kétfajta csoportba oszthatók:

1. Az illető a saját lelkesedésétől fűtve összeszedett annyi kompetenciát, hogy egy kisebb adatalapú megoldást készített egy hagyományos feladatára. Néha ez egy megbolondított Excel, néha egy riportáló eszköz, de volt aki egy teljes funkcionalitással bíró analitikus CRM modult is összerakott. Mikor elkészült a megoldás, általában híre ment a cégen belül a dolognak, ami követ dobott az állóvízbe. Fontos ugyanakkor, hogy ezek a mini rendszerek általában gerilla IT megoldások, és emiatt hosszú távon csak kivételes esetben lesznek ezek a programok tényleges céges megoldások. Ez utóbbi jelenséget sokszor nagyon nehezen élik meg azok, akik adatelemzési szemléletét végül átveszi a cég, de másik IT megoldást kezd építeni a feladatra.
2. A másik lehetőség, hogy a szervezetfejlesztési, képzési vonalba illesztenek be olyan elemeket, amik kapcsán a kollégák is betekintést nyernek a big data lehetőségeibe. Több cégnél is vannak fakultatívan látogatható ismeretbővítő előadássorozatok, gyakran ebbe integrálnak témába vágó inspirációs előadásokat. Mi évente hét-nyolc ilyet előadást tartunk különböző cégeknél. Ezekben a közös minta az, hogy a meghirdetett előadásra a cég központjának minden dolgozója a marketingestől kezdve a rendszergazdákon át egészen a HR-esekig. Ennek megfelelően itt egy olyan ívet rajzolunk fel, ami bemutatja miképpen szövi át a big data világa a hétköznapjainkat kezdve a nagyvállalati marketingtől, a Facebook hirdetéseink át egészen a telefonunkon levő játékokig. Egy ilyen alkalom után még sokszor ott maradok beszélgetni a leglelkesebb résztvevőkkel, a vezetők számára az ő nevük megjegyzése talán az egyik legértékesebb hozadéka egy ilyen alkalomnak. 

Ha egy vezetőben elég erős az elszántság, sokszor ki is hagyják a csoport belelkesítését. Egyszerűen átugranak a második lépcsőre, a kompetencia növelésre: workshopokat szerveznek a dolgozók adatelemzési ötleteinek becsatornázására, vagy adatelemzős céges belső kurzust szerveznek, ahova önkéntes alapon jelentkezhetnek az emberek. Gyakran ekkor derül ki, hogy bár a vezető csak mostanában kezdett az adatokban rejlő erő kiaknázásával foglalkozni, de az kollégái már régóta lelkesek és csak a megfelelő felhatalmazás és támogatás hiányzott eddig. 

Varró Dani írt az NNG felkérésére néhány gyerekverset, amiben egy-egy mai szakmát népszerűsít a gyerekek számára. Így lett versbe szedve az adattudós (data scientist) és a machine learning szakértő élete. A versek zseniálisak, engem a legjobban mindkét vers utolsó sora fogott meg leginkább. A képek külön zseniálisak, azoknak a könyveknek a stílusát idézik meg bennem, melyeket én magam forgattam tizenegy-néhány éves koromban, illetve azt is megérthetjük belőle, hogy miért pont a csivava és a muffin megkülönböztetésével foglalkozik egy "gépi tanuló tanítója".

Varró Dániel: Adattudós

Ha én úgynevezett adattudós volnék,
minden kis adatnak mélyére hatolnék.
Minden jelenségnek a mélyére ásnék,
big data scientist volna nevem másképp.

Az adattengerbe fejest ugranék én,
hajóroncsok közt a kincset keresgélném,
kutakodnék ott lent verejtékkel, könnyel,
s a felszínre úsznék egy kis igazgyönggyel.

Kifigyelnék mindent lopva, mint a kémek,
kik néznek a neten kínos-fókás mémet,
addig kutatnék, míg meglenne a jóslat:
néznek-e utána cicás videókat.

Sok tényt elemeznék ki az adatokból,
olyat is, mi meglep, olyat is, mi sokkol.
Egy nagy színes ábrán adnék róla képet,
akkor lennék boldog, ha megértenének.

Varró Dániel: Machine Learning szakértő

Rendőr, postás, pék is lennék,
kertésznek is vígan mennék,
de leginkább azért főleg
machine learning szakértőnek.

Nem törődnék semmi mással,
mint a gépi tanulással.
Megtanítanám a gépem,
hogy kell viselkedni szépen.

A férfiaktól a nőket
hogy különböztesse ő meg,
s mi egymástól nem áll távol:
a muffint a csivavától.

Ha ráunt a kiskutyákra,
emberekkel diskurálna,
ámuldozna ám a jónép,
milyen okos számítógép!

Tanítgatnám, nevelgetném,
adatokkal etetgetném,
s ha már kapott elég ételt,
ronggyá verné Lékó Pétert.

Én lennék a soselátott,
bablevesbe belemártott,
sakkozókat kiborító
számítógép idomító!

A verseket tartalmazó könyv ingyen elérhető az alábbi oldalon: Ha nagy leszek..

Idén is meghirdetjük a Műszaki Egyetemen tartott tárgyunk külsősök számára is. Ez azt jelenti, hogy az egyetemista hallgatókkal együtt február elejétől 14 héten keresztül lehet a data science és a big data világába betekintést kapni. 

A kezdeményezés igen népszerű, de a helyek számát korlátozzák (1) a rendelkezésre álló terem méretei, illetve (2) az az elvünk, hogy nem engedünk be több külsős érdeklődőt a tárgyra, mint ahány egyetemi hallgató jelentkezett az órára.

Ha érdekelnek a data science és gépi tanulás alkalmazási lehetőségei valamint a praktikus elméleti háttér, akkor várunk az Adatelemzési platformoktárgyunkon. A kurzus célja, hogy a hallgatók készség szinten legyenek képesek adatbányászati feladatok megfogalmazására és valós adathalmazok felett ilyen problémák megoldására. Ehhez a tárgy nemcsak az adatbányászat, a gépi tanulás, az adatelemzés elvi hátterét mutatja be, hanem vizuális programozási metodikát használó adatbányászati szoftvereket, platformokat is ismertet, külön figyelmet szentel a ’big data’ elemzési feladatokra megoldást jelentő Hadoop platform bemutatására.

A tárgy hivatalos honlapja
Időpont: keddenként 8.30-10.00-ig és szerdán 10.15-12.00-ig. Az első alkalom időpontja: február 6.
Helyszín: a Műszaki Egyetem Lágymányosi campusának épületeiben

Jelentkezem

A jelentkezés alapvetően jelentkezési sorrendben történik, várhatóan a hét végén fogunk eredményt hirdetni. Nektek, akik a levelezési listán fent vagytok, egy nappal korábban küldjük ki az információkat, hogy előnyötök legyen a blogról érkező többi érdeklődővel szemben. A részvételnek nincs külön feltétele, a kurzuson való részvétel ingyenes. Van lehetőség arra is, hogy hivatalosan beiratkozz a BME-re erre a tárgyra, ebben az esetben hivatalosan le is vizsgáztatunk, és mint hallgató vehetsz részt a tárgyon. 

Ha szeretnél olyan projekteken dolgozni, mint amikről a bejegyzéseinkben olvasol.

Ha érdekel a data science vagy a data engineering világa.

Ha olyan termékeket és szolgáltatásokat fejlesztenél, amelyekben adatelemzési megoldások dolgoznak. 

Írj nekünk a job@dmlab.hu címre, keressünk egy közös időpontot, ahol többet mesélhetünk a csapatunkról, projektjeinkről és a lehetőségekről, amelyeket kínálni tudunk, ha csatlakozol hozzánk. Emellett persze arra vagyunk a leginkább kíváncsiak, hogy te merre tervezed a karriered, mik motiválnak a munkahelykeresésben és -választásban.

Találkozzunk!