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) 2018 (4) 2019 (1) adaptív (1) adat- és médiainformatika (1) adatárusítás (1) adatbányászat (11) adatbányászati algoritmusok (1) adatbányászati alkalmazások (2) adatbányászati meetup (1) adatbányászati oktatás (1) adatbányászati technológiák (4) adatelemzés (2) adatelemzési platformok (1) adattárház (5) adattárház fórum (6) adattárolás (1) adattisztítás (1) adatvédelem (2) advise (2) aegon (1) aglitás (1) agy (2) ai (1) AI (2) ajánló (11) ajánlórendszerek (1) aktivitás felismerés (1) algoritmus (1) alkalmazás (3) állásajánlat (1) amazon ec2 (1) ambiens (1) ami (1) amuse (1) analitika (1) analytics (1) andego (3) apache (1) api (2) Arató Bence (3) artificial intelligence (2) bank (1) Barabási (2) barabási (2) beharangazó (1) beharangozó (18) bejelentés (2) belami (1) best practice (9) beszámoló (15) bi (13) BI (5) Bi (1) bi-trek (1) biconsulting (7) bigdata (28) Big Data (3) big data (12) biopen (1) biztosító (1) BI Akadémia (1) bi consulting (1) bi start (1) blockchain (1) blog (6) bme (2) BME (15) bootcamp (1) brainstorming (1) bsp (1) budapest (1) business analytics (1) business analytics szakirány (1) cancer detection (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) Cruncconf (1) crunch (2) csalásdetektálás (1) DataExpert (1) dataexplorer (1) datapest (1) datascience (5) datasource (1) data engineering (1) data mining (1) data science (8) diplomamunka (1) dmla1o (1) dmlab (15) döntési fák (1) döntéstámogatás (1) drill (1) e-commerce (1) egészségügy (1) előadás (24) előrejelzés (1) élő közvetítés (1) Enbrite.ly (1) energetika (1) esemény (2) esettanulmány (3) ethics (1) etikus (1) etl (2) eu (1) évforduló (3) fejlesztés (2) felmérés (5) felsőoktatás (1) felület (1) felvásárlás (3) film (1) fizetés (1) forecasting (1) forgalomelőrejelzés (2) foursquare (1) fraud detection (1) free (1) freebase (1) gartner (2) gazdasagi informatikus (2) gdpr (1) gépi tanulás (4) gépi tanuló algoritmus (1) google (8) google analytics (1) graphlab (1) gravity (3) greenplum (1) gyakorlat (1) hackhaton (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) image processing (1) impact (1) infobright (1) információbróker (1) innováció (5) innovatívBI (1) innovativ bi (4) inspiráció (1) intelligencia (2) interjú (1) Internet Hungary (1) iqsymposium (19) iqsys (16) iroda (4) jelentkezés (2) jmp (2) job (1) kaggle (2) kampánymenedzsment (1) kapcsolati hálók (1) karrier (1) kdd (3) kdnuggets (2) képfeldolgozás (1) képzés (6) kérdés (2) kérdőív (1) kerekasztal (1) keresés (1) kereső (1) keresztvalidáció (4) kína (1) klaszterezés (2) knime (1) kockázati tőke (1) kollaboratív munka (1) kompetencia (1) konferencia (73) 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 (2) machine learning (2) magyar telekom (2) mahout (1) mapreduce (1) marketplace (1) média (2) meetup (11) mellékspecializáció (1) mém (3) memóriacentrikus (1) menedzsment (3) metaadat (1) metodika (2) microsoft (1) mobil (5) mobil bi (4) modeler (2) modell (3) morgan stanley (1) motion chart (1) munkaerő (2) 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) nyitott (1) nyomkövetés (1) offline áruházak (1) okostelefon (1) oktatás (24) 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) product management (1) projekt (1) projektmenedzsment (6) publikáció (1) python (10) pytorch (1) radoop (12) random forest (1) rapid-i (2) rapidanalytics (7) RapidMiner (2) rapidminer (41) rcomm (7) refine (1) reinforce (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 (3) spss (13) 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 (2) szociális hálók (1) szoftver (5) szöveg (1) szövegbányászat (2) sztaki (2) tableau (1) talend (2) támogatás (1) tanfolyam (1) tanulmány (1) tanulság (1) távolság (1) technológia (1) tedx (1) telekommunikáció (2) tensorflow (1) teradata (2) teszt (1) text mining (1) tmit (6) toborzás (1) tőzsdei előrejelzés (1) tracking (1) trendek (9) tudományos (1) tunedit (1) twitter (17) ügyfél (1) usa (1) üzleti intelligencia (3) üzleti modell (3) üzleti reggeli (4) 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 (2) yahoo (2) Címkefelhő

TWitter a csapat tagjaitól

2019.05.02. 11:28 trapphenci

Adattárház - egy új hely az üzleti életben

adattarhaz.jpg

Képzeld el, hogy egy látszólag megoldhatatlan matematikai probléma előtt ülsz, amit rendkívül fontos lenne megoldani! Kapsz egy dobozt, aminek a tartalma segít neked a megoldásban, de amikor kinyitod úgy látod, hogy semmi értelme annak, amit találsz benne: 572 kígyó, egy marék dió, néhány hurkapálcika és egy csomó dühös nyúl. Van még pár millió további doboz, mindegyik hasonlóan zavaros tartalommal, amik elvileg mind segítenek neked, hogy ezt a gigantikus problémát megold..

Még a leginteligensebbek is elvesznek, ha ilyen helyzetbe kerülnek. Miért? Mert annak ellenére, hogy a probléma a saját szakterületükön helyezkedik el (mindannyian értünk a matekhoz), a probléma megoldására szolgáló eszközök olyan formátumban vannak, hogy nem tudjuk azokat értelmezni. Ugyanez a kihívás folyamatosan jelentkezik az üzleti világban, amikor a vállalatok folyamatosan értelmezni próbálják az eltérő adatokat.  

A MIT (Massachusetts Institute of Technology) kutatásai szerint az adatok mindössze 0,5%-át elemezték már és használják az üzleti világban, ami megdöbbentően alacsony szám. A CFO-k számtalan kihívással szembesülnek (pl: kampányelemzés, nyereség előrejelzés, termelés tervezés), amelyek megoldása úgy tűnik, hogy mindig visszavezetnek a üzleti- és ügyféladatokhoz. Ezek az adatok azonban szétszórva, különböző platformokon, az üzleti- és még az informatikai csapat számára is nehezen megérthető módon állnak rendelkezésre és elég nehéz eldönteni a puszta adatok alapján, hogy milyen beavatkozásokra van lehetőség.

A probléma megoldása érdekében a vállalatoknak az adatokat rendszerezni kell, szervezett és hozzáférhető formában kell tárolni azokat. Bár számos módja lehet az adatok szervezettségének kialakítására, van egy eszköz, ami különösen leegyszerűsíti az adatok elemzését, ez az adattárház.

Sokféleképpen definiálják az adattárházat, amit legegyszerűbben egy döntéstámogató adatbázisként lehet meghatározni, olyan témaspecifikus, integrált, időfüggő és fizikailag is tárolt adatgyűjtemény, amely a menedzsment döntéshozó folyamataihoz szükséges.

Az adattárházakban az aggregációk (az egymástól különálló elemek összegyűjtése) olyan big data-elemzéseket tesznek lehetővé, amelyekre korábban nem volt lehetőség. Az aggregációk nagymértékben csökkenthetik a nagyméretű adatkészletek döntéshozáshoz szükséges feloldásának költségeit.

Egy adattárház olyan, mint a beérkezett üzenetek: az információ folyamatosan folyik belőle, amelyek közül néhány hasznos egy adott projekthez, amelyen dolgozol, néhány nem. Mivel minden e-mail egy helyre érkezik, sok szakember készít egy almappát, amelyek szűrik a projekthez kapcsolódó e-maileket. Ez a mappa megfelel az adattárháznak ebben a végtelenül leegyszerűsített forgatókönyvben, amelynek célja, hogy olyan információkat tároljon és rendszerezzen, amelyek az üzleti kihívásra vonatkoznak. A legalapvetőbb formában az adattárház egy olyan adattár, ahol a vállalat az üzleti igényeknek megfelelően tárolhatja és rendezheti az adott célra kialakított adatokat. 

Az egyik legfontosabb iparág, amely ezt a tárolót használja, a kiskereskedelem, ahol a marketing részlegek a kampányokban gyakran küzdenek a ROI meghatározásával, a célzással és a méréssel. Ennek leküzdése érdekében számos vállalat adattárházat használ az üzleti kampányok kezelésére szolgáló adatszervező eszközként. Az adattárház információkat tárol az ügyfelekről, tranzakciókról, termékekről, üzletekről, helyszínekről és még sok minden másról - ezután komplex jelentéseket ad, például a piaci részesedésről, az ügyfélszegmentációról és a folyamatban lévő kampány utáni elemzést készít. Ezek a képességek integrálhatók olyan vizualizációs eszközökkel, mint például a Tableau vagy a Power BI.

1 komment

2019.04.18. 10:20 BKitti

Hogy tehetjük adatok alapján jobb hellyé a világot? - Például a kaggle aktuális versenyeivel

 kaggle_3.jpgAki adatokkal foglalkozik, az biztosan találkozott már a Kaggle versenyeivel, és az ott szabadon felhasználható adatkörökkel. Ha szeretnél te is gyakorolni, és próbálkozni úgy, hogy közben valami társadalmilag is hasznosat hozol létre, megmutatjuk, hogy minek érdemes nekivágni. 

Aktuális versenyek: 

1. Örökbefogadás előrejelzés - mennyire cuki az a kutya? 

Még nyitva van az a verseny, ahol a PetFinder.my bocsájtotta adatbányászok rendelkezésére az örökbefogadási adatait, amiket 2008 óta gyűjt, és több, mint 150 ezer kutya adatait tartalmazza. 

A cél, hogy olyan algoritmus szülessen, ami előrejelzi, hogy egy adott kép és annak a metaadatai alapján mennyire találják cukinak az adott kutyákat a potenciális örökbefogadók. A cél, hogy mesterséges intelligenciával egy képelemző algoritmus szülessen, ami megjósolja, hogy mennyi ideig fog tartani az adott kutyát örökbeadni. 

A legpontosabb predikciót készítő felhasználó 25 ezer dollár díjazásban részesülhet, és akár munkát is kaphat ebben a mesterséges intelligencia projektben. 

2. CarreerVillage.org - kinek kellene feltenni a karrierrel kapcsolatos kérdéseket? 

A CareerVillage 5 év szöveges adatait tette elérhetővé a Kaggle felhasználói számára, hogy előrejelezzék, hogy milyen típusú karrier kérdéssel melyik önkénteshez érdemes fordulni. A platformon 3,5 millió diák van regisztrálva, akiknek 25 ezer önkéntes segít. Vagyis minden egyes önkéntesre 500 diák jut. A Google és a CareerVillage versenyének célja, hogy egy algoritmus segítségével megjósolja, hogy milyen kérdéssel melyik önkénteshez érdemes fordulni. A verseny díjazása 15 ezer dollár. 

3. Földrengés előrejelzés - mikor jön, milyen erős lesz és mekkora területet érint? 

Ebben a versenyben valósidejű szeizmikus adatokat bocsájt rendelkezésre a  Los Alamos National Laboratory, amik alapján azt kell előrejelzni, hogy mennyi idő van a következő földrengésig. Minél pontosabb az előrejelzés, annál hatékonyabban lehet megelőzni az anyagi és emberi veszteségeket. A verseny győztese 50 ezer dollárt vihet haza. 

Lezárt versenyek - ezekkel is érdemes kísérletezni, ha úgy érzed, hogy tét nélkül könnyebb, ráadásul a saját megoldásod össze is tudod hasonlítani a legjobbal. 

1. Mérgező kommentek - ki nehezíti meg az online diskurzust?

Az internetes fenyegetések és zaklatások azt eredményezik, hogy sok ember felhagy a véleményének megosztásával, és a sajátjától eltérő vélemények olvasásával. A legtöbb platformnak kihívást jelent, hogy hatékonyabbá tegye a diskurzust, és sok platformon korlátozzák, vagy megszüntetik a kommentelési lehetőséget. 

A Conversation AI csapata olyan eszközöket fejleszt, amik javíthatják az online beszélgetések minőségét. A kutatás egy része kifejezetten a negatív kommentekre fókuszál. Ebben a versenyben az a feladat, hogy olyan modellt építs, ami képes kategorizálni a negatív kommenteket, hiszen van olyan platform, amely csak a káromkodást akarja szűrni, míg a másiknak kifejezett célja a fenyegető, gyűlölködő kommentek szűrése. A versenyhez kapcsolódó adatkör a Wikipedia talks kommentjeit tartalmazza. 

2. Emberi behatások az Amazon vidékén űrfelvételek alapján  - hol, hogyan és miért irtjuk az esőerdőt? 

Az emberiség minden egyes percben pusztítja a föld tüdejének is nevezett Amazon menti esőerdőket. Ennek köszönhetően csökken a biodiverzitás, élőhelyek szűnnek meg, és változik az éghajlat is. Pontosabb adatok alapján támogathatjuk a döntéshozókat és a kormányokat abban, hogy gyorsabban és hatékonyabban lépjenek fel akár a kismértékű erdőirtások ellen. A Planet tervezte és építette azokat a képalkotó műhold kombinációkat, amik hamarosan naponta gyűjtenek képeket a teljes földterületről, 3-5 méteres felbontásban. Ebben a versenyben a felhasználók ezeket a képeket elemzik annak érdekében, hogy meg tudják különböztetni az ember által okozott erdőfelület csökkenést a természetestől. 

 

Szólj hozzá!

2019.04.12. 13:45 trapphenci

LOGISZTIKA

Címkék: előadás logisztika üzleti reggeli bigdata

big_data_az_intralogisztika_ban.png

Az elmúlt években számos iparágban kutattunk adatokat, találtunk olyan összefüggéseket, amiket érdemes megosztani adott iparág szereplőivel, ilyen a logisztika, és az adatok helye a logisztikában is. Több ehhez kapcsolódó projekt után nagyon sok tapasztalat gyűlt össze, amit szívesen megosztunk.

Szólj hozzá!

2019.04.04. 15:43 BKitti

Hol buknak el a big data projektek?

big_data_fail.jpg

Nem az adattisztításon. Nem a technológiai akadályokon. Nem a finanszírozás hiánya miatt, és nem is azért, mert az adatkörökben nem található válasz az üzleti problémákra. A legtöbb big data projekt buktatója az emberi tényező. 

11 éve dolgozunk az adatiparban. 11 év alatt több 100 projektet terveztünk meg, készítettünk el, és implementáltunk. Ebben a 11 évben jó néhány projektet láttunk elbukni.

A Gartner felmérése szerint az adatprojektek 60%-a elbukik, ugyanis ahhoz, hogy sikerre vigyük, nem elég kiválasztani a megfelelő eszközöket, és technológiákat, arra is szükség van, hogy a vállalati kultúrában, és gondolkodásmódban is változások történjenek, és kreatívan keressük a siker felé vezető utakat. 

Szólj hozzá!

2019.03.29. 12:07 Szalóki Kristóf

Reinforce AI konferencia

Címkék: előadás konferencia dmlab AI machine learning tensorflow reinforce pytorch

Ott voltunk a Reinforce-on, Magyarország első AI konferenciáján. Ez volt az első nagyobb esemény itthon, ami a mesterséges intelligenciát helyezte középpontba, de szervezésben és előadói felhozatalban is felért az olyan híres magyar konferenciák mellé mint a Craft vagy a Crunch. A konferenciára olyan cégektől érkeztek előadók mint a Google, IBM, OpenAI, Uber, Twitter, RapidMiner...stb. A  konferencia két napja alatt a gépi tanulás, illetve azon belül még számos változatos téma technológiai részleteiről halhatott előadást a több, mint 500 résztvevő. Íme az a három, amik a legfontosabbak, ha az aktuális legjobb technológiákhoz kapcsolódó hands-on tudást szeretnél kapni.

 

reinforce_day1_292_gb.jpg

credit to: JSSC

Szólj hozzá!

2019.02.05. 11:12 trapphenci

Anyagmozgatás és adatmozgatás az intralogisztikában

Címkék: adatbányászat big data blockchain

 

 

big_data_az_intralogisztika_ban_kicsi.jpgA cikk eredetileg a Gyártástrend magazinban jelent meg, nyomtatásban.

A negyedik ipari forradalom idején a intralogisztikában nem csak az anyagot szállítjuk és használjuk fel, hanem a keletkező adatokat is. Az adatbányászat a belső anyagmozgatás, a raktározás és a szállítmányozás területén is hozzáadott értéket termel és optimalizálja a folyamatokat. 

Szólj hozzá!

2019.01.30. 22:17 Gáspár Csaba

Nyitott data science órák a Műegyetemen

Címkék: free python artificial intelligence nyitott képzés 2019 rapidminer dmlab bigdata AI BME datascience

data_science_a_muegyetemen.jpg 

Már hagyományosnak mondható módon idén is meghirdetjük a BME-s tárgyaink egy részét külsős hallgatók számára. Hiszünk benne, hogy sokaknak tud segíteni egy olyan program, amiben MSc informatikus hallgatókkal együtt kezdik el tanulni az adatelemzés alapjait. Az elmúlt években minden alkalommal sok-sok ember jelezte, hogy szívesen bejárna hozzánk, így aztán minden évben ugyanannyi külsős hallgató indult neki a félévnek, mint amennyien a műegyetemistaként órarendi keretek között elkezdik azt. 

a.jpgEbben a félévben az "Adatelemzési platformok" című tárgyunk indul, amiben egy alapszintű bevezetést tartunk a data science világába: megtanítjuk a Python nyelv alapjait, a RapidMiner adatelemzési szoftvert, bemutatjuk a legfontosabb gépi tanulási feladatok megoldását, illetve valós adathalmazok segítségével rávilágítunk mennyire izgalmas és szellemi kihívásokkal teli ez a szakma. Kevés az olyan rész, mikor valaki csak a táblánál előad, tipikusan egy-egy témát egyből közösen fel is dolgozunk, mindenki előtt ott van a saját laptopja az elmélet és a gyakorlat kéz a kézben jár. A tárgy részletes tematikáját itt találod: leírás.

Az órákat idén február 6-tól tartjuk hetente két alkalommal, szerdánként keddenként 8h30-10h csütörtökönként minden második szerdánként 10h15-12h tartjuk az órát a Műegyetem lágymányosi kampuszán (Magyar tudósok körútja 2. Q épület).

Ha részt szeretnél venni az órákon, két dologra kérünk:

  • Kérünk gondold át, tényleg lesz-e lehetőséged az órákon részt venni, illetve hogy tudod-e majd követni azt. A tárgy oktatásánál feltételezzük, hogy valaha már programoztál valamilyen programnyelven, nagyjából tudod milyen műveleteket lehet végrehajtani SQL nyelven, és az Excel különböző furfangjai sem hoznak zavarba. 
  • Nagyon sok külsős szokott jelentkezni erre a felhívásunkra, de csak annyi jelentkezőt fogadunk be, hogy a hallgatók és a külsősök száma közel megegyezzen. Ez idén körülbelül 20-25 embert jelent. A jelentkezést alapvetően sorrend alapon bíráljuk el. Hagyományosan a blogunk hírlével feliratkozóinak kicsit korábban küldjük ki a jelentkezési linket, így ők előnyben vannak; ha ez az előny neked is fontos lehet később, érdemes feljelentkezni a hírlevélre (jobb fent a blog oldalán).

A jelentkezéseket most a hétvégén el is bíráljuk, ehhez csatlakozási szándékod jelezd felénk az alábbi oldalon való regisztrációval.

JELENTKEZÉS 2019

(UPDATE: A jelentkezést már lezártuk! - 2019.02.05.11h)

Nemrég Nagy-Rácz István kollégám összeszedte egy blogposztban milyen adatos képzések érhetők el jelenleg Budapesten. Ha nem jutottál be a fenti képzésre, vagy neked kicsit másra lenne szükséged, itt találsz ötleteket.

Data science képzések - Hol tanítják a big data-t?

Mi a  dmlabbal a legtöbbet úgy oktatunk, hogy egy-egy konkrét csapatnak, cégnek tartunk egyedi képzést, ahol a Megrendelő igényeire szabjuk a tematikát, a használt technológiát, a képzés időpontját és hosszát. Ha ilyen képzési csomag után érdeklődsz, bátran keress meg engem, szívesen átbeszéljük veled mi lenne megfelelő:

Gáspár Csaba
gaspar.csaba@dmlab.hu
+36208234154

6 komment

2019.01.25. 13:22 trapphenci

Új tényező a rezsicsökkentésben

Címkék: interjú döntéstámogatás dmlab big data adatelemzés BI

 

uj_tenyezo_a_rezsicsokkentesben_1.jpg A cikk eredetileg a Gyártástrend magazinban jelent meg, nyomtatásban.


Az energiapiac liberalizációja egy új eljárást tett szükségessé az energetikai szektorban, ez pedig nem más, mint az energiafogyasztás minél pontosabb előrejelzése, az adatalapú döntéstámogatás.

Szólj hozzá!

2019.01.24. 13:42 István NagyRácz

Data science képzések - hol tanítják a big data-t?

Címkék: oktatás tanfolyam workshop képzés bigdata datascience

Ebben a bejegyzésben összegyűjtöttük a budapestről elérhető data science és big data témájú képzéseket, és a velük kapcsolatos legfontosabb tudnivalókat. Ha adatokkal akarsz dolgozni, az első döntés amit meg kell hoznod, hogy technológiai oldalról érdekel a téma, vagy üzleti oldalról. Ha a technológia foglalkoztat leginkább, akkor fókuszálj a python-ra és az R-re elsősorban, hisz ezek az adatos munka alapvető eszközei manapság.

data_science_kepzesek.jpg

Szólj hozzá!

2019.01.16. 11:00 Mihalkó Barnabás

5 lépcsőfok a BIG DATA világába

Címkék: big data BI

5_lepcsofok_a_big_data_vilagaba_1.jpg

 

Ha egy vállalat képviselője belelkesül a big data világától, általában ez az első kihívás, ami felmerül benne:

Adatvezérelt vállalatot szeretnék, tudom, hogy rengeteg adatom van, de úgy érzem, túl nagy befektetést igényelne ezeket összegyűjteni, felhasználni és azt sem tudom, hol álljak neki!

Szólj hozzá!

2019.01.09. 11:00 Szalóki Kristóf

Ezekre a konferenciákra menj 2019-ben, ha érdekel a data science világa

Címkék: big data data science datascience

adatos_konferenciak.jpg

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.

1 komment

2018.12.17. 11:09 Gáspár Csaba

A képlet - ha egy könyvet olvasol el az ünnepek alatt, az ez legyen

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.

48411822_2117576191597974_3982352565147795456_n.jpg

 

Szólj hozzá!

2018.11.26. 09:50 Gáspár Csaba

Adatkezelési kultúrák

Címkék: kína usa eu ai big data gdpr

 

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

Szólj hozzá!

2018.11.22. 12:50 Szalóki Kristóf

Rákos megbetegedések diagnosztizálása adatokkal 72 óra alatt

Címkék: egészségügy képfeldolgozás hackhaton image processing cancer detection

 

 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. 

3 komment

2018.11.21. 09:51 Nádai Bence

Empátia az üzleti világban

 

Lead with your EARS, not with your MOUTH

Szólj hozzá!