Nehézségi szint:
alapozó szint
Karrier út:
Data Scientist, gyakorlással gépi tanulás szakértő leszel
Felhasználás:
Machine learning, adatvizualizáció, big data, ai, adatfeldolgozás
Nyelv: Magyar
Időtartam:
195 tanóra (8 hónap)
Időpontok:
hétköznap este 17:30-20:00, vagy szombaton napközben
Jelleg:
online, élő, interaktív oktatás, az órák visszanézhetők (min. 1 év)
Részletfizetés:
9 havi részlettel: br. 79.000 x 9
12 havi részlettel: br. 63.000 x 12
Adat tudósokra (data scientist vagy data engineer) egyre szélesebb körben van szükség, a telefontársaságoktól kezdve gépi tanulást fejlesztőkön át a genetikusokig. Egy Data Scientist megtalálja egy hatalmas adatbázisból, hogy mik a lényeges adatok és fő összefüggések, statisztikailag hogyan hatnak az adatok egymásra, adatmodellt épít, és végül predikciós, a jövőbeli változást valószínűsítő számításokat végez.
Ez az adatbázisokkal és adatokkal való munka első sorban Python programnyelven történik. Ezen a több modulos, új szamát adó Data Science képzésen az alapoktól indulunk el és jutunk el magas szintig: először megtanítjuk a Python programozást, majd az adatbázisok létrehozását és azt is, hogyan használd a Pythont a különböző típusú és eredetű adathalmazok világában. Az Adat elemzéssel már megismerkedünk a legfontosabb statisztikai és adatvizuálizációs módszerekkel. Ez után jön az "igazi" Data Science, és a képzés végére egészen a gépi tanulásig fogsz eljutni, ami az AI programozás alapja.
Ez egy élő, interaktív, több modulos képzés, amelyen bármikor kérdezhetsz az oktatótól, azonnal választ kapsz a kérdéseidre, és közösen oldjátok meg a gyakorlati feladatokat is.
Ez egy teljesen kezdő szintről induló képzés. Tudsz már jól Pythonban programozni? Akkor neked elég, ha közvetlenük a Data Science modulra jelentkezel.
Ez a képzés azoknak is jó lehetőség, akik nem feltételenül akarnak szakmát váltani, hanem Adat elemzőként (Data Analyst) szeretnének tovább fejlődni a saját szakterületükön, egy munka mellett elvégezhető képzés segítségével. A pénzügy, kontrolling, az értékesítés, a marketing területén, és persze számos más területen is rengeteg adat keletkezik. Az újonnan megszerzett adat elemző készségek felhasználásával ezek átlátása, elemzése és vizualizálása egy új szintre lép.
A Python programnyelv egy általános célú, nagyon magas szintű programozási nyelv, évről évre egyre elterjedtebb a szoftverfejlesztésen felül az adatokkal kapcsolatos területeken is . Ennél a programnyelvnél az absztrakciók mértéke elég magas, ennek ellenére, sőt igazából épp ezért a nyelv szintaktikája talán a legkönnyebbnek mondható a programnyelvek közül. Pythonban megtanulni programozni töredéke annak az időnek, amit a C vagy Java nyelvek elsajátításához kell! Ez az egyik oka, hogy a kutatáson felül az adatfeldolgozásban is ez az elsődleges programnyelv: egy biológus vagy banki kockázatelemző nem kell, és nem is lenne célszerű, hogy évekig tanuljon csak programozni, miközben néhny hónap alatt eljuthat a munkájához szükséges szintre a Python segítségével.
A Python programozó modul felkészít a program általános használatára, és arra is, hogyan tölts be és használj egy-egy szakterület számára Pythonban már megírt package-et, könyvtárakat. Különböző, gyakorlati feladatokat oldunk meg Pythonnal, és végül azt is megtanuljuk, hogyan kössük össze a programunkat egy adatbázissal.
Érdekesség: mit jelent az adat mérnök és mit jelent az adattudós?
A tanfolyam időtartama: 75 tanóra (13 hét) + vizsga
Ára: 265.000 Ft
A Python rendkívül népszerű mindenhol, ahol adatbázisokkal, statisztikával, vagy statisztikai adatok kinyerésével foglalkoznak. Ehhez természetesen meg kell ismernünk magának a relációs és non-relációs adatbázisknak a felépítését, működését. Ez a tudás majdnem minden programnyelv mellé egy szinte elengedhetetlen kiegészítő. Mivel az adatok gyakran egy dinamikusan változó, online adatbázisban vannak, egy adattudósnak tudnia kell egy ilyen adatbázisból adatokat lekérni és új adatbázisokat létrehozni. Az alapokon felül az okosan felépített adatmodell létrehozását is megtanuljuk egy-két gyakorlati példán keresztül.
Az SQL tanfolyam modul hossza:
24 tanóra, 8 alkalom, azaz 1 hónap.
Ára: 89.000 Ft
Data Analyst eszközök és Power BI
A Python alapú Adatelemző eszközök ismerete különösen fontos a jelenlegi piacon, ahol a junior pozíciók esetében a gyakorlati, azonnal használható tudás gyakran fontosabb, mint a mélyebb elméleti ismeret. A modul elvégzést követően többek között képes leszel:
Az Adatelemző modul jelentős részében az adatok hatékony megjelenítésével foglalkozunk, többek között a napjainkban rendkívül népszerű Power BI használatával.
Az Adatelemző tanfolyam hossza:
24 tanóra, 8 alkalom, azaz 1 hónap.
Ára: 89.000 Ft
Ez egy gyakorlati modul, amiben azokat a kiegészítő Python csomagokat ismerjük meg, amelyeket a biológusok, gépészek, vegyészmérnökök és általában az adat elemzők használnak munkájuk során statisztikai/matematikai számításokhoz, vizualizációhoz, jelfeldolgozáshoz, 3D modellezéshez és gépi tanuláshoz. A képzés során gyakorlati példákon, esettanulmányokon keresztül tanulod meg ezeknek a packageknek és a szükséges statisztikai módszereknek a használatát. A tanfolyam végére eljutunk a neurális hálók működésének megértésehez, ami a mesterséges intelligencia fejlesztés megalapozása egyben.
A Data Science modul elvégzéséhez a Python ismeretén felül erős matematikai készségek is szükségesek lesznek, ugyanakkor konkrét matematikai tudás nem elvárás. Erről a modulról részletesebb tematikát itt olvashatsz.
Felhasználási területek: pénzügy, bankszektor, szociológia, biológia, gépgyártás, értékesítés, telekommunikáció, és sok más területen is, ahol nagy mennyiségű adat keletkezik.
A modul időtartama 72 tanóra (3 hónap)
Ára: 290.000 Ft
AI a képzés során
Részletesebb Python tematikát ezen az oldalon olvashatsz
A Python Data Science-képzés kifejezetten tetszett, gyakorlatias, konkrét példákon keresztül sajátítottuk el az adat-tudós szakma apró fortélyait, trükkjeit.
Pontosan azt kaptam amire számítottam! A képzés folyamata során folyamatosan tudtam beépíteni a tanultakat a valós munkafolyamataimba.
Teljes mértékben elégedett vagyok. Az órák és tananyagok felépítése korrekt és könnyen követhető.
Továbbá, egyre bővülő számú volt tanulónk jelölte meg Linkedinen, hogy a Prooktatásnál tanulta ki a Data Science szakmát. Nézz rá a Prooktatás school alumni-ra.
A négy modul sikeres elvégzését követően Python Data Scientist és Adatelemző állásokra is bátran jelentkezhetsz!
A teljes Data Science képzés 8 hónapos, a díját részletfizetés esetén 9 vagy 12 részletben kell befizetni.
Óraszám: 195 tanóra.
Fizetési lehetőségek:
| Egyben | 655.000 Ft |
| 9 havi részlettel | 79.000 x 9 |
| 12 havi részlettel | 63.000 x 12 |
A feltüntetett árak magánszemélyek részére érvényesek. Cégek esetében az árak +27% ÁFA-val értendők.
Elsősorban annak, akit érdekel, hogyan lehet adatokból értelmes következtetéseket és üzleti döntéseket létrehozni. Nem feltétlenül kell informatikusnak vagy matematikusnak lenned. Jó kiindulópont lehet például:
• pályaváltóknak, akik technológiai területre szeretnének belépni;
• elemzőknek, akik az Excel/BI/SQL tudásukon túl szeretnének lépni;
• fejlesztőknek, akik az AI és Machine Learning irányába mennének;
• gazdasági, pénzügyi vagy műszaki háttérrel rendelkezőknek;
• mindenkinek, aki szeret problémákat felbontani, adatokkal dolgozni és programozással megoldásokat építeni.
Alapvető számítógépes magabiztosság, logikus, problémamegoldó gondolkodás, középiskolai 12. osztályos matematika, és némi angol, mert a szakmai dokumentáció jelentős része angol nyelvű.
Mert nem az a cél, hogy minél hamarabb Machine Learning algoritmusokat tanítsunk, hanem az, hogy a hallgató értse is, mit csinál. Ezért érdemes a tanulási folyamatot egymásra épülő lépésekben felépíteni:
Python → adatok kezelése → SQL → adatelemzés és vizualizáció → statisztika → Machine Learning → komplex projektek.
Nem kell matematikusnak lenned. Viszont a matematikát nem érdemes teljesen megkerülni. A Data Science szempontjából különösen fontos: alapvető algebra és függvények, valószínűségszámítás, statisztika, korreláció és regresszió, később alapvető lineáris algebra és optimalizáció. Kicsit bővebben...
A megszerzett tudás több irányba is továbbvihető:
Data Analyst – adatok elemzése, riportok és dashboardok készítése, üzleti kérdések megválaszolása. Ehhez különösen fontos az SQL, az adatelemzés és a vizualizáció.
Data Scientist – statisztikai modellezés, predikció, Machine Learning és komplex adatelemzési problémák megoldása
Machine Learning Engineer – gépi tanulási modellek fejlesztése és nagyobb rendszerekbe történő integrálása; ehhez a Data Science mellett erősebb szoftverfejlesztési tudás is szükséges.
Data Engineer – adatbázisok, adatfolyamok és adatfeldolgozó infrastruktúrák építése. Itt az SQL, Python, adatbázisok, ETL és cloud technológiák kerülnek előtérbe. (bővebben)
AI/ML specialista – például NLP, computer vision, ajánlórendszerek vagy generatív AI irányban.
Utoljára frissítve: 2026.08.18.
Felnőttképzési nyilvántartási szám: B/2020/008338
Nehézségi szint:
alapozó szint
Karrier út:
Data Scientist, gyakorlással gépi tanulás szakértő leszel
Felhasználás:
Machine learning, adatvizualizáció, big data, ai, adatfeldolgozás
Nyelv: Magyar
Időtartam:
195 tanóra (8 hónap)
Időpontok:
hétköznap este 17:30-20:00, vagy szombaton napközben
Jelleg:
online, élő, interaktív oktatás, az órák visszanézhetők (min. 1 év)
Részletfizetés:
9 havi részlettel: br. 79.000 x 9
12 havi részlettel: br. 63.000 x 12
Deutsch