Egy biztosítótársaság több évnyi adatból próbálja meghatározni, mekkora kockázatot jelent egy ügyfél, és ennek alapján mennyibe kerüljön a biztosítása. Egy bank azt szeretné megbecsülni, mely ügyfeleknek érdemes hitelt adnia. Egy mérnök a meghibásodási adatokból keresi egy alkatrész hibájának lehetséges okát. Egy klinikán pedig akár több ezer megfigyelés alapján vizsgálhatják, milyen tényezők állhatnak kapcsolatban egy betegség kialakulásával. Elsőre egészen különböző problémáknak tűnnek. Egy dolog azonban közös bennük: adatokból kell megalapozott következtetést levonni. Erről beszélgettünk Bálinttal, Adatelemzés és Power BI képzésünk oktatójával.
Az adatokkal foglalkozó munkakörök nevei könnyen összekeverhetők. A Data Analyst és a Data Scientist elnevezés különösen hasonló, és a két szakma között valóban jelentős az átfedés: mindkettő adatokat gyűjt, tisztít és elemez, statisztikai módszereket használhat, és az eredményeket valamilyen formában mások számára is értelmezhetővé teszi. A különbség a szakmai mélységben és az elemzés céljában keresendő.
A gazdasági, üzleti és marketing területeken tanuló hallgatók számára egyre nagyobb jelentősége van az adatok elemzésének és értelmezésének. A vállalatok ma már egyre inkább adatvezérelt döntéshozatalra építenek, ezért a data analyst készségek komoly előnyt jelentenek a munkaerőpiacon.
A modern üzleti környezetben szinte minden tevékenység adatokat termel: marketingkampányok eredményei, vásárlói viselkedés, piaci trendek, pénzügyi mutatók, akár weboldal-használati statisztikák. Ezekből az adatokból kell értelmezhető információt és üzleti döntéseket segítő következtetéseket levonni. Ebben játszik kulcsszerepet a Data Science, amely statisztikai módszereket, programozást és adatelemzést ötvöz.
A Data Science egy új és folyamatosan fejlődő terület a technológiai világban. Az adatvezérelt döntéshozatal ma már minden iparágban kulcsfontosságú, ezért egyre többen gondolkodnak azon, hogy karriert váltanak, és belevágnak az adatelemzés világába. Sokan azonban azonnal megakadnak az első félelmet keltő mondatnál: „Ehhez matematikára és statisztikára van szükség.” De vajon tényleg csak a matematikai háttérrel rendelkezőknek való?
Az adatok korában nagy szerepet kap az információk hatékony feldolgozása és elemzése. Két fontos szakma ezen a területen az adatelemző (Data Analyst) és az adattudós (Data Scientist). Bár mindkét szakember Pythonnal és adatokkal dolgozik, munkájuk célja és eszközei között bőven vannak különbségek.
Deutsch
