
Lineáris Regresszió Python-ban
Letölthető Python kód, dataset, stb: Letölthető prezi diák:
Fejlődni vágyó data scientist és data analyst junioroknak és medioroknak:
„A Data Science Klubbal tudást, kapcsolati hálót és portfólióépítési lehetőséget kapnak az adatos kollégák. Megkapják mindazt, ami egy sikeres data science karrierhez kellhet.
Magyarország legjobb szakembereit hívom előadni, még én is tanulok tőlük, pedig 10+ éve foglalkozom a területtel.” — Mester Tomi (a Klub alapítója)
Én igen.
Volt már, hogy féltél bárkihez odalépni egy szakmai eseményen… ezért kóvályogtál kicsit, majd inkább hazamentél?
Mert velem előfordult.
És érezted bármikor azt, hogy „nem vagy elég jó” egy data scientist karrierhez, mert…
…Én is. 🙋
A Data Science Klubbal ezeket hétről hétre, hónapról hónapra közösen megoldjuk.
Azért vagyunk, hogy mélyíthesd a tudásod, szakmai kapcsolatokat és projekteket építhess és végül több pénzt kereshess ezzel a gyönyörű szakmával.
A Data Science Klubba igyekszem mindazt belerakni, ami nekem a pályám legelején rengeteget segített volna.
A csatlakozásodkor nemcsak az összes korábbi előadás felvételéhez férsz hozzá (30+ anyag)…
…hanem 3 ajándékot is kapsz.
Ezeket akkor is megtarthatod, ha lemondod az előfizetésed.
📚 Erdőssy Gellért: Cápatörvények
(e-könyv piaci ára 5490 Ft, neked ajándék).
Az álláskereséssel és karrierépítéssel kapcsolatos rengeteg kérdésedre 10+ évnyi tapasztalatban gyökerező pontos és hasznos választ ad ez a könyv. Bónusz, hogy olvasmányos a stílusa.
📚 Fajszi-Cser-Fehér: Üzleti haszon az adatok mélyén (angol verzió)
(e-könyv piaci ára 6602 Ft, neked ajándék).
Szerintem kinézted már magadnak ezt a szakmai köreinkben legendás 414 oldalas könyvet… Egy magyar adatbányászműhely szakértői sok hazai esettanulmánnyal mutatják meg azokat a módszereket, ahogyan az értő kezek profitot sajtolnak az adatból.
Data Source
(online kurzus piaci ára 97 USD + ÁFA, neked ajándék)
Hogyan szerezz adatokat egy-egy üzleti vagy hobbiprojektedhez? 5 modulon és sok-sok példán keresztül ezt a kihívást egyszer és mindenkorra megoldjuk.
Piaci áron (és ÁFÁ-val számolva) mindez 57 551 Ft – te mindhármat megkapod a csatlakozásod után azonnal. (Ezek olyan anyagok, amiket egyébként is szoktam ajánlani data scientisteknek.)
A tagdíj 9990 Ft havonta (az ÁFA-t már tartalmazza), de az első hónapban elég, ha egy „talánt” mondasz a Klubra. Ha úgy látod, a Klub „nem talált el téged” bármilyen okból, szólj nekem és visszakapod a teljes tagdíjadat.
Te csak nyerni tudsz: vagy tetszik a Klub, vagy ingyen volt a próba.
Az ajándékok mindegyike akkor is a tied marad, ha lemondod a tagságot.
A klubot akkor fogom sikeresnek mondani, ha tagként azt mondod majd, hogy a klubnak hála már nincs számodra szürke folt a data science-ben. Persze mindenhez nem lehet érteni a data-n belül, de arra a szintre érdemes (és lehetséges) minden témában eljutni, hogy:
A Klubbal szeretnék lépcsőfokokat rakni a lábad alá, amelyeken az imposztorszindrómától a magabiztosabb tudás, a tudatosan épített adatos karrier és az erős portfólió felé lépegethetsz minden hónapban.
Ez nagy és szép feladat, ezért a megoldás is 3 pilléren nyugszik.
Ha élőben nézed, akkor tudsz tőlük kérdezni. Ha aznap nem érsz rá, visszanézheted.
Csatlakozásod után azonnal eléred az összes korábbi előadás felvételét és kiegészítő anyagát (a többségükhöz van extra videó, oktatóanyag, Q&A felvétele, letölthető kódbázis, saját gépen is futtatható Jupyter Notebook vagy más segédlet). Mindegyik előadás önmagában megéri a tagdíj többszörösét, mert piacképesebbé és mélyebbé teszi a data science tudásod.
A Klub teljes tartalmát 2 percnyi regisztráció után már eléred:
Letölthető Python kód, dataset, stb: Letölthető prezi diák:
ELŐADÓ: Gáspár Csaba (senior data scientist @dmlab)
ELŐADÓ: Windhager Eszter (Head of Data Science, Starschema)
ELŐADÓ: Csáki Dávid (Graphisoft, Dataképzés.hu)
ELŐADÓ: Kozma-Renge Kriszta (Data36, DataRock Labs)
ELŐADÓ: Erdőssy Gellért (CVShark)
ELŐADÓ: Kovács Gyula (data scientist, tréner, tanácsadó)
ELŐADÓ: Mester Tomi (Data36)
ELŐADÓ: Gáspár Csaba (dmlab)
ELŐADÓ: Böjte Berta (Senior Data Scientist, Starschema/HCL)
ELŐADÓ: Hodvogner Szilvia (Data Scientist, AI fejlesztő @Siemens)
ELŐADÓ: Tóth C. Zoltán (senior data enginner és MLOps konzulens)
ELŐADÓ: Ujhelyi Tamás (Data Scientist)
ELŐADÓ: Gáspár Csaba (senior data scientist @dmlab)
ELŐADÓ: Kovács Gyula (Data Scientist, Tréner, Tanácsadó)
ELŐADÓ: Csáki Dávid (Graphisoft, Dataképzés.hu)
ELŐADÓ: Windhager Eszter (Head of Data Science, Starschema)
ELŐADÓ: Mester Tomi (Data36)
ELŐADÓ: Mester Tomi (Data36)
ELŐADÓ: Biczó Zoltán (Adatépítész)
ELŐADÓ: Szabó Dóra, PhD (Shapr3D)
ELŐADÓ: Széll Anna (Craft, ex-Skyscanner, ex-Shapr3D)
ELŐADÓ: Németh Tamás (ex-Prezi, Acryl Data)
ELŐADÓ: Minkó Mihály (MOME Research)
ELŐADÓ: Mester Tomi (Data36)
ELŐADÓ: Mester Tomi (Data36)
ELŐADÓ: Mester Tomi (Data36)
Megtehetnéd, hogy x év múlva tömbösítve „ledarálod” az anyagokat… de a szíved mélyén tudod te is, hogy végül nem csinálnád meg.
Ha veszel 10 db könyvet, azt sem tudod egy hétvége alatt mind elolvasni. Ha mégis: vajon mennyi marad meg belőle?
A data science nehéz. Azok lesznek sikeresek benne, akik szívós munkával, folyamatos tanulással lépegetnek előre minden hónapban.
A könyvtárnál vagy a streaming-előfizetésnél sem vársz – hanem folyamatos hozzáférést veszel.
Azért előfizetési formátumot választottam a Data Science Klubnak, mert szerintem a folyamatos havi nyomás („ki kell használnom a Klubot”) segíti a legjobban a fejlődésed. (Az alternatívát elvetettem, vagyis: ömlesztve megkapod az anyagokat és talán 3 hét múlva már feléjük se nézel.)
Az eddigi kurzusaimmal szemben az előadásokat javarészt nem én tartom majd, hanem külsős előadókat hívok.
Ennek az oka egyszerű: rengeteg kiváló szakember van itthon, akik a saját szakterületükön sokkal jobbak, mint én.
Ebben a klubban a legjobb minőségű adatos szaktudást szeretném összegyűjteni és elérhetővé tenni. Ehhez pedig a legjobb embereket hívom előadni.
Az előadások minőségéért kezeskedem. A minőséget három eszközzel próbálom biztosítani:
1) Minden előadót ismerek, láttam már őket előadni. Tehát eleve olyan szakemberek jönnek, akik szakmai ÉS prezentációs készségekben is magas szintet képviselnek. Azt is tudom róluk, hogy a data science felé milyen nagy alázattal állnak.
2) Minden előadónak fizetek az előadásért (hat számjegyű összeget). Ezt csak azért írom le expliciten, hogy lásd, hogy ez egyikőjüknek sem egy nap végén összedobott „hobbi-prezi” lesz, hanem egy fizetős gig, amire akár 1-2 hetet is készülnek. (Egy kiemelkedő előadáshoz még a legrutinosabb szakembernek is készülnie kell!) Emellett pedig külön kérem őket, hogy semmilyen önpromó ne kerüljön be az anyagokba, mert azt ugye senki sem szereti. 😊
3) Az előadás előtti napon minden prezentációt átnézek én is. Így igyekszünk az előadókkal közösen arra a szintre belőni az előadást, ami a klubtagoknak a legideálisabb.
Nemcsak elméletileg kell értened a data science-hez – hanem gyakorlatilag is.
Az imposztorszindróma hatékony ellenszere az, ha projektről projektre látod a fejlődésedet.
A Klubban részt vehetsz:
Mindkettővel mélyül a tudásod és bővül a portfóliód.
Jobb állásokat tudsz megpályázni, ha tudsz referenciákat felmutatni – és ami talán ennél is fontosabb: a gyakorlattól magabiztosabbá válsz, ami csodálatos érzés.
„Ők az én embereim!” – kiáltasz fel.
Azt hitted, hogy csak a te „nünükéd”, hogy az ingatlanok, a repülőjegyek vagy a paradicsomszósz árváltozásának adatait saját adatbázisban gyűjtöd, általad írt algoritmussal elemzed és riportokban prezentálod… mert… hát mert érdekel téged…
…de a meetupunkon döbbensz rá, hogy több tucat jó fej ember osztozik a szenvedélyedben.
Hazaértél.
Csak egy baj van:
Ha valahol azt olvasom, hogy „kapcsolatépítési lehetőség”, akkor arra gondolok, hogy ezt csak úgy odaírták tölteléknek, mert jól hangzó marketingszöveg.
Én viszont nem csak „odaírni” szeretném, mert a sikeres karrierben sokat segítenek a szakmai kapcsolatok.
Te is tudod, hogy a kiterjedt szakmai network milyen értékes, mert:
Mert… ugye… vannak ismerőseid.
Ezért évi több élő találkozót (meetupot) szervezünk.
Vajon befogadó ez a közeg?
Döntsd el az élménybeszámolók alapján:
“Kellemes csalódás volt a közösség ereje, a tudat, hogy mindig van kihez fordulni. Számomra korábban ez kevésbé tűnt fontosnak, azonban ma már hatalmas segítség, hogy bármilyen szakmai kérdésben van kihez fordulnom.”
Nagy Roland
“Másfél éve vagyok Data Science Klubtag. Karrierváltó, junior adatelemző. Itt a közösség építő ereje mellett a legfontosabb és legnagyobb érték számomra a folyamatosan bővülő elméleti és gyakorlati tudástár. A Klub nagyon nagy hangsúlyt fektet a minőségi tudás megosztására.”
Tukszárné Dudás Andi
“Mint sokan, én is más területről érkezem a ds világába, egy kapcsolati háló felépítését el sem tudom képzelni a klub nélkül.
Az eltelt bő év alatt a klub maximálisan beváltotta a hozzá fűzött reményeimet. A Slackkel kicsit szkeptikus voltam (egy újabb üzenetküldő app), de megszoktam, és az új verzióval élővé is vált :-)”
Svastits Géza
Szerintem a Data Science Klub 5 funkciója segít ebben:
Valószínűleg nem emlékszel a pontos percre, amikor valaki idegenből ismerős, haver vagy jóbarát vált. Ez egy folyamat. A Data Science Klub pedig ezzel a folyamatszemlélettel segíti a kapcsolatépítésed.
Te is a lifelong learning híve vagy, igaz?
A Data Science Klubot ennek szellemében építem.
Ez nem „1 db könyv” vagy „1 db tréning”.
Itt „azt veszed meg”, hogy egy hónapban többször tanulsz, kapcsolatot építesz, portfóliót raksz össze és folyamatosan jobb adatos szakemberré válsz.
Mint a streaming-előfizetés vagy egy edzőtermi bérlet – a DS Klub azt feltételezi, hogy folyamatosan tanulsz és fejlődsz.
Mester Tomi vagyok és több helyen találkozhattunk már:
2012 óta foglalkozom data science-szel, nagy szerelmem a terület.
A Data Science Klubban nem én vagyok a „főszereplő”. Az a feladatom, hogy a magyar senior data scientistek és data analystek szakértelmét könnyen elérhetővé tegyem a hozzád hasonló junioroknak és medioroknak. (Szerintem igen jó anyagokat hoznak: én is tanulok belőlük.)
Plusz a visszajelzéseid (és a saját elképzeléseim) alapján fejlesztem a Klubot új funkciókkal, meetup-okat szervezünk, versenyeket hozunk tető alá, segítünk a tagoknak kapcsolódni, stb…
Üzleti tervem egészen ördögi: elégedetté tenni téged, hogy tag maradj.
Akkor fogod a legtöbb értéket kivenni a Klubból (és a legjobban érezni magad), ha ez a 2 pont igaz rád:
Ha elvégezted a Junior Data Scientist Akadémiát (vagy egy hasonló tudást adó bootcamp-et), esetleg munkából vagy hobbiprojektekből hozol magaddal tapasztalatot, akkor ez PIPA.
A data science nehéz, de megtanulható és izgalmas terület.
Mindent meg tudunk tanítani (én, más mentorok, más képzések), de a kíváncsiság, a tudásszomj és a hozzáállás szerintem nem tanítható.
Ha minden hónapban szeretnél legalább egy kicsit foglalkozni a data science-szel, akkor ez is PIPA.
Felső határ nincs: a data science legjobbjai pont azért a legjobbak, mert 10+ év tapasztalattal is kíváncsiak és tanulnak.
Csatlakozás: Akármikor. Csak pár kattintás és máris a Data Science Klub tagja lehetsz. Amint ez megtörténik, azonnali hozzáférést kapsz az eddigi előadások felvételeihez, a következő élő előadások linkjeihez, a kapcsolatépítő és projektépítő funkciókhoz, stb, stb.
Lemondás: Szintén akármikor. Ha úgy döntesz, hogy nem akarsz többé feliratkozó/tag lenni, csak belépsz a fiókodba és egy kattintással azonnal megszüntetheted a tagságodat. (Ha nem megy, írj egy email-t a tomi [kukac] data36 [pont] com-ra és segítek!)
Tagdíj: 9.990 Ft / hó
Pro tipp: Ha tudod, érdemes lehet a munkáltatódnál/cégednél rákérdezni és megpróbálni képzési keretből elszámoltatni a tagdíjat.
Tagdíj: csak 9990 Ft / hó (27% ÁFA-t tartalmazza)
A díj havonta kerül levonásra, automatikusan. A tagság bármikor és azonnal megszüntethető (és az első hónapodat „ha nem tetszik, visszakapod a tagdíjat” garanciával védem).
A csatlakozásodhoz 3 ajándékot kapsz – 2 e-könyvet és 1 online tréninget – 57 551 Ft értékben. Ezt lemondás esetén is megtarthatod.
A gomb lekattintása után a fizetési oldalra kerülsz, ahol biztonságosan fizethetsz bankkártyával.
A Data Science Klub egy kiemelt projektem és rengeteg dolgozom azon, hogy sok értéket adjon a résztvevőknek.
100%-ig hiszek benne, hogy hasznos és szükség van rá, de ezzel együtt tudom, hogy nem biztos, hogy mindenkinek ez a megfelelő formátum a tanulásra. Éppen ezért teljes garanciát vállalok rá. Ha nem lennél elégedett (bármilyen okból), csak írj egy e-mail-t, írd le, hogy mi nem tetszett és a visszatérítem a havidíjadat!
(Bármilyen indokot elfogadok, a kérdés oka a termékfejlesztés.)
Problémám akadt a fizetés/regisztráció/lemondás alatt… Kinek írjak?
A tomimester@data36.com email címre írj, és segítek! (Biztos-ami-biztos alapon CC-zheted a tomi [kukac] data36 [pont] com email címet is.)
Fizetheti a munkaadóm is a tagdíjat céges képzési keretből?
Naná! Tök jó ötlet! Amennyiben a céged tud bankkártyával fizetni, ennek semmi technikai akadálya nincs — a számlát automatikusan fogod kapni email-ben, ami teljesen céges-könyvelés-kompatibilis és mivel Kft. állítja ki, akár az ÁFÁ-t is le tudja írni a céged.
Mikor lehet csatlakozni?
Akármikor. Csak pár kattintás és máris Data Science Klub tag lehetsz. Amint ez megtörténik azonnali hozzáférést kapsz a már meglévő anyagokhoz az online felületünkön — és persze email-ben küldöm az élő webinárok részleteit is.
Még semmit nem tudok a data science-ről… Nekem is érdemes csatlakoznom?
Kitiltani senkit nem fogok persze, de azt jó ha tudod, hogy ebben a klubban szereplő előadások feltételeznek egy alap data science tudást. Ha ez megvan például valamelyik Data36 képzésből (vagy egyéb, hasonló szintű tanfolyamból) — vagy akár csak a napi munkádból, akkor nincs más hátra, mint előre: csatlakozz a klubhoz! Ha még nincs és pl. teljesen kezdő vagy a témában, akkor inkább a 3-hónapos data science kurzusomat, a Junior Data Scientist Akadémiát ajánlom kezdésnek.
Kapok számlát?
Igen. A magyar törvények szerint mindenki kap számlát minden fizetése után, havi rendszerességgel. A számlát az Adattenger Kft. állítja ki automatikusan.
Külföldi cégként szeretnék regisztrálni? Mi a helyzet az ÁFA-val?
Külföldi cégként is regisztrálhatsz. Ebben az esetben kérlek küldj egy email-t nekem — mert itt az EU-s ÁFA-törvény kompatibilitás miatt egy másik felületen kell majd regisztrálnod.
Mi van, ha nem tetszenek a Data Science Klubban található anyagok?
A Data Science Klub egy kiemelt projektem és rengeteg dolgozok azon, hogy sok értéket adjon a résztvevőknek. 100%-ig hiszek benne, hogy hasznos és szükség van rá, de ezzel együtt tudom, hogy nem biztos, hogy mindenkinek ez a megfelelő formátum a tanulásra. Éppen ezért teljes garanciát vállalok rá. Ha feliratkozol és nem vagy elégedett, csak írj egy e-mail-t, írd le, hogy mi nem tetszett és a visszatérítem a havidíjadat!
Hogyan tudom lemondani az előfizetésemet?
Hogy ebből véletlen se legyen probléma, csináltam egy lépésről-lépésre útmutatót arról, hogy hogyan tudod lemondani az előfizetésedet/tagságodat. Íme: https://dataklub.hu/lemondas – ha még ezután is problémába futsz, írj egy email-t nekem a tomimester@data36.com-ra, és segítek! (Biztos-ami-biztos alapon CC-zheted a tomi [kukac] data36 [pont] com email címet is.)