Fagyaszd be magadnak a 9990 Ft-os tagdíjat még áremelés (szept. 18) előtt!
„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)
Fontos: 9990 Ft-ról 14990 Ft-ra nő a havidíj azoknak, akik 2026. szeptember 18. 23:59:59 után csatlakoznak.
Még fontosabb: ha az áremelés ELŐTT regisztrálsz, akkor örökre „befagyaszthatod" magadnak a 9990 Ft-os havidíjat! Amíg tag maradsz, neked ennyi marad (akár 3 év múlva is).
A döntés előtt megnéznéd belülről a Data Klubot?
Az első 14 napod csak 499 Ft-ba kerül, hogy még könnyebb legyen a döntés. Nem kell látatlanban egy hónapot befizetni csak azért, hogy körbenézz.
(Habár a szokásos kérdés-nélküli pénzvisszafizetési garanciám él erre a termékre is.)
Látod, hogy több kurzus anyaga van bent a Data Klubban már most: 55 előadás, tanutak, kapcsolatépítési lehetőségek. A tagdíj sokszorosát visszakapod csatlakozási ajándékokban (ajándék könyv, ajándék tréning, privát podcast adások senior data science szakemberekkel, a teljes letölthető kódbázis).
De én is akkor vagyok nyugodt, ha 14 napig körbenézel és akkor maradsz tag, ha tényleg tetszik.
Ha valaha is terveztél csatlakozni a Data Klubhoz, használd ki ezt a lehetőséget, mert ilyen jó ajánlat soha többé nem lesz. A szeptember 18.-ig csatlakozóknak 9990 Ft a havidíj, az utána jövőknek 14 990 Ft.
2026. szeptember 18. (péntek) 23:59:59-ig tehát él a link. Itt találod:
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 Klubban minden hónapban egy 60-90 perces online tréninget nézhetsz meg Magyarország legjobb adatos szakembereitől (nekem is mondanak újat!). Mindegyikről van felvétel, a korábbi előadásokat visszanézheted.
Vegyél részt versenyeinken, csináld meg a kihívásainkat. Mire kettőt pislogsz, olyan portfóliód lesz, amire büszke lehetsz (és ami segíti az álláspályázataidat).
Ügyes feature-ökkel (taglista, belsős fórum, „random network”, DataShots, stb.) és introvertáltbarát eseményekkel megtörjük a jeget, hogy kicsit könnyebb legyen ismerősöket szerezni.
A csatlakozásodkor nemcsak az összes korábbi előadás felvételéhez férsz hozzá (50+ anyag)…
...hanem 4 ajándékot is kapsz.
Ezeket akkor is megtarthatod, ha lemondod az előfizetésed.
💻 Teljes Data Klub Kódbázis
(becsült piaci ára ~50 000 Ft, neked ajándék)
Összeszedtük a klubban található jelenlegi összes kódot egy azonnal letölthető könyvtárba. Így a teljes data klubos kódbázist használhatod saját projektjeidben kiindulási alapként mintegy “boilerplate” kódként.
📚 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.
🎧 Privát Podcast
(becsült piaci ára ~30 000 Ft, neked ajándék)
6 darab "belsős" interjú hazánk legjobb adatos szakembereivel -- karrier utakról, a data science jövőjéről, kapcsolatépítésről, sztoritellingről, stb...
Piaci áron (és ÁFÁ-val számolva) mindez ~124 602 Ft – te mind a négyet 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:
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.
"Végezetül szeretnék veletek megosztani egy hírt: az utóbbi hetekben a LinkedIn-profilom alapján megkerestek, és pénteken kaptam ajánlatot a _________-tól, Senior Data Analyst pozira, amit elfogadtam. :)Ebben Tomi, a te munkásságodnak is hatalmas szerepe van. Évek óta követlek, és a kommunikációd adott inspirációt a váltáshoz. Az [előző cégemnél] az utóbbi 2-3 évben tudatosan húztam magamra adatos feladatokat és projekteket, amiket a LinkedIn profilomon kommunikáltam. Ez és a domain tudásom vezethetett ahhoz, hogy egyből egy ilyen poziba tudtam váltani."
"[...]
először is szeretnék gratulálni, mert nagyon profin felépített szolgáltatás a tiéd: mind a tartalom, mind a kapcsolódó folyamatok.[...]Az ok, amiért feliratkoztam és ami megkülönböztetett téged egy Coursera/Udemy tanfolyamtól, az a gyakorlati tudás és maga a gyakorlás lehetősége, a Python mint téma mellett a machine learning mint téma, és amit már csak belépve láttam: a kérdéssor alapján összeállított "személyes tanulási út".
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.
"[...]
Ezt követte [az állásinterjún] elég hamar a második kör, két napra rá, ez már az utolsó volt, az igazgatóval. Ez sokkal nehezebb volt mint az első kör
[...]
A nyári data kihívás, a diverzifikált portfólió elemzés, mint "hobby projekt" adta magát, hogy bedobjam, ennek eléggé nagy sikere lett. Mind az első interjún, mind a másodikon. Szóval tényleg jó hogy van az embernek hobby projektje és az is fontos szerintem hogy több területről legyen egy-egy projekt, mert az adott cég esetleg jobban értékelheti."
„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."
"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."
"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 :-)"
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.
"Nagyon jó volt a pénteki rendezvény, nem tűnt fel, hogy elment a három óra :-)"
"Szerintem érezhetően más volt a dinamika mint egy meetupon. Én ugye most voltam itt először, és most láttam élőben működni a közösséget. Rögtön volt pár arc akit ismertem a random networkből, ami egyből gyűrűzött is tovább azokra, akiket ők ismertek.
[...]
Nekem most állt össze, hogy milyen kis ökoszisztéma lett ide építve, és milyen sok kapcsolódási pontot raktál az emberek közé. Nem tudom, hogy te hányszor hallottad az este során, de nekem többen is mondták, hogy hú ez az első meetup ahol emberekkel beszélgetek :D Úgyhogy mindenki élményekkel, és értékes szakmai kapcsolatokkal távozott. "
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.
"Nagyjából egy éve vagyok klubtag [...] úgy alakult, hogy többek között a képzéseid és a szemléletmódod segítettek abban, hogy új állást találjak és 2 szintet feljebb sikerült váltanom!"
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: Évente párszor egy-egy hétre nyitjuk meg a csatlakozási lehetőséget a data science klubba. Ha jelenleg nem vagy tag, akkor iratkozz fel a Data36 hírlevélre, hogy értesülj a következő ilyen kampányidőszakról: https://data36.hu
Lemondás: 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.
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.)
Kerüld ki az áremelést! 2026. szeptember 18. 23:59:59 után a Data Klub havidíja az új regisztrálóknak 9990 Ft-ról 14990 Ft-ra nő.
Ha az áremelés ELŐTT regisztrálsz, akkor örökre „befagyasztod magadnak” a 9990 Ft-os havidíjat. Amíg tag maradsz, neked ennyi marad (akár 3 év múlva is).
A díj havonta kerül levonásra, automatikusan. A tagság bármikor és azonnal megszüntethető. Az első hónapodat „ha nem tetszik, visszakapod a tagdíjat” garanciával védem.
A gomb lekattintása után a fizetési oldalra kerülsz, ahol biztonságosan fizethetsz bankkártyával.
A díj évente kerül levonásra, automatikusan. A tagság bármikor és azonnal megszüntethető. Az első hónapodat „ha nem tetszik, visszakapod a tagdíjat” garanciával védem.
A gomb lekattintása után a fizetési oldalra kerülsz, ahol biztonságosan fizethetsz bankkártyával.
"Visszajelzeskent: networking téren a linkedin kapcsolódas valóban jol mukodik. Rovid bemutatkozómra 43/52 klubbtag visszajelölés érkezett, sokan személyesen visszaírtak. És ennek kapcsán 3 személyes videóhívás is alakul. Számítottam rá valahol, de mégis meglepett :) Hálás köszönet a felületért."
"[...] a klub szerintem elég jól fel van építve, mindent "alám tesz" ami ahhoz kell, hogy elinduljak vagy továbbfejlődjek ebben a témában"
A tomimester@data36.com email címre írj, és segítek! (Biztos-ami-biztos alapon CC-zheted a tomi [kukac] data36 [pont] com email címet is.)
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.
Évente párszor egy-egy hétre nyitjuk meg a csatlakozási lehetőséget a data science klubba. Ha jelenleg nem vagy tag, akkor iratkozz fel a Data36 hírlevélre, hogy értesülj a következő ilyen kampányidőszakról: https://data36.hu
Igen!
Eredetileg gyakorló data scientist-eknek szántuk a klubot, de a nagy érdeklődés az idő során ez átalakult. Most már nagy hangsúlyt fektetünk arra, hogy teljesen kezdőknek szóló anyagok is kerüljenek fel!
Igen. A magyar törvények szerint mindenki kap számlát minden fizetése után, havi rendszerességgel. A számlát az Adattenger Kft. állítja ki automatikusan.
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.
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!
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.)