Data scientistek Budapesten: Vélemények és kedvező árak
Kérjen ajánlatot több data scientistertől egyetlen gombnyomással, és találjon olcsóbb megoldást gyorsan.
Ne keresgélj és telefonálgass!
Küldje el kérését egyetlen gombnyomással! Mi értesítjük a legjobb szakembereket, akik hamarosan elküldik ajánlataikat.
Mennyibe kerül?
Te döntesz: megadhatod a vállalt összeget, vagy megvárod a szakemberek ajánlatait.
Árak megismeréseSzakemberek értékelésekkel
Beszélj a szakemberekkel, hasonlítsd össze az értékeléseiket és tapasztalukat, majd válaszd ki a számodra legmegfelelőbbet
Valódi értékelések
Mindez ingyen
Budapesti data Scientistek listája
Ellenőrzött ügyfélvélemények a Qjob szakembereiről
403 vélemény
frissítve 31 március 2026Kovács János
A Data Scientist szolgáltatás gyorsan és hatékonyan készült el, a munka időtartama mindössze két nap volt. Az ár 45,000 forint, és az eredmény lenyűgöző lett.
András V.
Nagy Eszter
Az adatfeldolgozás szakértője, András, profi módon végezte el a feladatot. A projekt során 3 nap alatt készült el, költsége 55 ezer forint volt. Nagyon elégedett vagyok!
András F.
Szabó László
A Data Scientist szolgáltatás során a munkámhoz szükséges elemzéseket gyorsan és pontosan készítették el. A munka 4 napig tartott, ára 50,000 forint volt. Korrekt és precíz munka!
Gergő K.
Farkas Andrea
Radnóti szakértővel dolgoztam, aki kiváló minőségben, 2 nap alatt végezte el a feladatot. A költség 48 ezer forint volt, és az eredmény túlmutatott az elvárásaimon.
Karmaso Digital, online marketing, web és applikáció
Tóth Gábor
A Data Scientist szolgáltatás igénybevétele során a munka 3 napot vett igénybe, összköltsége 52 ezer forint volt. A szakember, Márk, nagyon segítőkész és profi volt.
VAMOSOFT Kft.
Varga Zoltán
A projektet Gergő végezte el, aki gyors és precíz munkát végzett. Az adatfeldolgozás 2 nap alatt készült el, ára 47 ezer forint volt, az eredmény kiváló.
Gergő K.
Nézd meg, mások mit rendelnek a Qjob-on
Adatfeldolgozás otthon
Szükségem van egy adat tudósra, aki segít rendszerezni az adataimat. Egyszerű feladat, otthon végezhető, jó lenne, ha gyorsan tudna dolgozni.
Kisebb adat elemzés
Budapesten keresek egy adat szakértőt, aki ért a nagy adathalmazokhoz. Olyan valaki, aki tudna segíteni a marketing adatok elemzésében, és ért a statisztikához. A munka részben otthon, részben nálam lesz.
Adatvizualizáció és riportkészítés
Sziasztok! Budapesten lakom, és adat tudósra van szükségem, aki ért a vizualizációhoz. Olyan személyt keresek, aki könnyen használja a Tableau vagy Power BI szoftvereket, és segít összerakni egy áttekinthető riportot. A munka otthon végezhető, de néha be kell jönni a lakásomra.
Komplex adat elemzés és tanácsadás
Budapesten keresek egy tapasztalt adat tudóst, aki profi a gépi tanulásban és az adatok elemzésében. Nagyon fontos, hogy gyorsan tudjon dolgozni, és jól kommunikáljon. A feladat főként online történik, de néha személyes megbeszélésre is szükség lehet. Egyszerű, de precíz munkát várok, kevés költséggel.
Válassz értékelésekkel és referenciákkal rendelkező szakembert!
Adatod van rengeteg de fogalmad sincs mit kezdj vele
Gyűjtöd az adatokat évek óta. Vásárlói tranzakciók, weboldal látogatások, email kampány statisztikák, social media metrikák. Excel táblák ezrei, adatbázisok tele információval. De amikor kérdezed, mi a mintázat, mi fog történni holnap, senki nem tudja megmondani.
A Data Scientist keresés akkor indul, amikor rájössz, hogy az adat önmagában értéktelen. Kell valaki, aki átlátja, elemzi, predikciót készít belőle. Nem elég tárolni az adatot, használni kell tudni.
Budapest startupjainál gyakori, hogy van üzleti intelligencia, de nincs adattudomány. Látják mi történt a múltban, de nem tudják, mi fog történni a jövőben. Van Excel riport, de nincs gépi tanulási modell. Ez a különbség egy egyszerű elemző és egy data scientist között.
E-commerce cég ahol prediktív modell hozta a profitot
Egy magyar online áruháznak problémája volt a készletezéssel. Túl sokat rendeltek bizonyos termékekből, azok raktáron ragadtak. Másból túl keveset, azok folyamatosan kifogytak. Próbálták múltbeli értékesítések alapján becsülni, de sosem találták el.
Felvettek egy data scientistet, aki elemezni kezdte az adatokat. Nem csak az eladási számokat nézte, hanem az időjárást, ünnepnapokat, konkurens akciókat, Google Trends adatokat. Összefüggéseket keresett, amik nem nyilvánvalóak.
Épített egy prediktív modellt gépi tanulással. A modell megtanulta, milyen külső tényezők befolyásolják az eladásokat. Előre jelezte hetekkel, hogy melyik termékből mennyit fognak vásárolni. Nem tökéletes volt, de 75 százalékban pontosabb lett, mint a korábbi módszer.
Eredmény: 30 százalékkal csökkent a raktárkészlet, mert nem kellett túlrendelni biztonsági tartaléknak. 20 százalékkal nőtt az eladás, mert ritkábban fogytak ki a népszerű termékek. Csak egy data scientist kellett hozzá, aki értette az adatot és az üzletet is.
Mit csinál a data scientist a gyakorlatban
Adatot gyűjt különböző forrásokból. Adatbázisok, API-k, fájlok, web scraping. Nem csak meglévő adattal dolgozik, hanem új adatforrásokat is talál, integrál.
Tisztítja az adatot. Hiányzó értékek, duplikátumok, outlier-ek, rossz formátum. Az adat sosem tiszta, 80 százalék az adattisztítás, 20 százalék a modellezés. Ez a valóság.
Feltáró elemzést végez. Vizualizációk, statisztikák, korrelációk. Megérti, mi van az adatban, mielőtt modellt építene. Pandas, NumPy, matplotlib Pythonban.
Épít gépi tanulási modelleket. Regresszió, klasszifikáció, klaszterezés, ajánló rendszerek. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch attól függ, mi a feladat. Teszteli, validálja, finomhangolja.
Kommunikálja az eredményeket. Dashboard-ok, vizualizációk, riportok. Tableau, Power BI, vagy egyedi Python megoldások. Az üzleti döntéshozók nem értik a modellt, kell nekik egyszerű vizualizáció.
- Python R programozás magas szint
- SQL adatbázis lekérdezések
- Gépi tanulás algoritmusok
- Statisztika valószínűség matematika
- Vizualizáció Tableau Power BI
- Big data eszközök Spark Hadoop opcionális
Qjob.hu felületén találsz data scientist-eket, de kevés van belőlük Magyarországon. Ez szűkös szakma, nagy kereslet, magas árak. Várható, hogy nehezebb lesz jó embert találni.
Mennyibe kerül data scientist munka
| Data science szolgáltatás | Ár (Ft) |
|---|---|
| Óradíj junior data scientist | 10 000 - 18 000 |
| Óradíj senior data scientist | 20 000 - 45 000 |
| Feltáró adatelemzés EDA projekt | 300 000 - 800 000 |
| Prediktív modell fejlesztés | 800 000 - 2 500 000 |
| Dashboard fejlesztés BI megoldás | 400 000 - 1 200 000 |
| Ajánló rendszer collaborative filtering | 1 000 000 - 3 000 000 |
| Természetes nyelv feldolgozás NLP | 1 200 000 - 3 500 000 |
| Computer vision képfelismerés | 1 500 000 - 4 000 000 |
| Konzultáció adatstratégia tanácsadás | 250 000 - 600 000 |
Budapesten dolgozó data scientist-ek árai ezek. Drágák, mert ritka a szakma és magas az elvárás. A Data Scientist keresés során számíts jelentős befektetésre, de a megtérülés is jelentős lehet, ha jó projektbe feketed.
Data Scientist vagy Data Analyst különbség
A data analyst múltbeli adatot elemez. Mi történt, miért történt, hogyan teljesítettünk. Excel, SQL, Power BI. Riportokat készít, dashboard-okat, összefoglalókat. Leíró statisztika, trendek, összehasonlítások.
A data scientist jövőbeli eseményeket jósol. Mi fog történni, mi lesz a hatása, hogyan optimalizáljunk. Python, R, gépi tanulás. Prediktív modelleket épít, algoritmusokat fejleszt, kísérletezik.
Van átfedés. Sok data analyst tanul gépi tanulást, sok data scientist készít riportokat. De alapvetően más a fókusz. Analyst retrospektív, scientist prediktív.
Ha múltbeli adatot akarsz megérteni, analyst elég. Ha jövőbeli eseményt akarsz előre jelezni, scientist kell. Ha mindkettő kell, építs csapatot vagy találj senior data scientist-et, aki mindkettőt tudja.
Mikor van szükséged data scientistre
Ha predikciót akarsz. Milyen termék fog fogyni, ki fog lemorzsolódni, mennyi lesz a bevétel. Ezek mind gépi tanulási feladatok. Data analyst nem tudja megoldani, kellenek modellek.
Ha személyre szabást akarsz. Ajánló rendszer, dinamikus árazás, marketing szegmentáció. Ezek mind összetett algoritmusok, nem egyszerű szabályok. Kell data scientist, aki megépíti őket.
Ha automalizálni akarsz döntéseket. Fraud detekció, chatbot, képfelismerés. Ezek mind mesterséges intelligencia területek. Data scientist tud dolgozni deep learning modellekkel.
Ha optimalizálni akarsz folyamatokat. Logisztika útvonalak, készletezés, árazási stratégia. Data scientist matematikai optimalizálást végez, keres optimumot nagy adathalmazban.
Mire figyelj data scientist választásakor
Portfólió projektek. Láttad-e, milyen modelleket épített korábban? Kaggle profil, GitHub repo, publikációk mind jók. Kérdezd meg konkrétan, milyen problémát oldott meg, milyen pontossággal.
Üzleti érzék. Nem elég a matematika, kell érteni az üzletet is. Jó data scientist átlátja, milyen problémák fontosak, melyek nem. Tud kommunikálni nem technikai emberekkel.
Eszköztár szélessége. Python vagy R, SQL, valamilyen vizualizációs eszköz minimum kell. Ha cloud tapasztalat is van AWS, Azure, GCP, az plusz. Ha big data Spark, Hadoop, az még jobb.
Matematikai alapok. Lineáris algebra, kalkulus, valószínűség, statisztika. Ezek nélkül nem lehet jó data scientist. Kérdezz rá specifikus dolgokra, például mi az overfitting, hogyan kerülöd el.
Kudarc kezelése. Gépi tanulásban sok a próbálkozás, nem minden működik elsőre. Jó data scientist experimentál, tesztel, elveti ami nem jó, újat próbál. Kérdezd meg egy projektet, ami nem sikerült, mit tanult belőle.
A Data Scientist keresés hosszú folyamat lehet. Kevés a szakember, sok a kérés, versenyben vagy más cégekkel. Ajánlj versenyképes fizetést, érdekes problémát, jó csapatot. Csak így tudod megnyerni őket magadnak.
Hasonló szakemberek
Mások ezeket keresték még
Azért vagyunk, hogy segítsünk!
Amit ma megtehetsz, ne halaszd holnapra! Elérhetőek vagyunk éjjel-nappal. Hívj minket most!
06 (1) 490 0436