Data scientistek Kecskeméten: Vélemények és kedvező árak

Data Scientist Kecskemét

A Data Scientist akkor hasznos, ha valaki nem csak adatot lát, hanem választ akar kapni egy konkrét kérdésre. Kecskeméten is egyre több magánügyfél kér segítséget akkor, amikor webáruházi számok, hirdetési adatok, ügyfélviselkedés vagy saját gyűjtésű táblázatok már túl nagyok ahhoz, hogy érzésből lehessen dönteni. Egy adattudós vagy adatelemző szakember nem csodát ígér. Inkább rendet tesz. Megnézi, mi használható, mi hiányzik, és melyik adat mond tényleg valamit. Szerintem ez a munka akkor jó, ha az első beszélgetés után már tisztábban látszik, mit kell mérni és mit kell elengedni.

Sokan úgy keresnek Data Scientist szakembert, mintha egyetlen alkalommal mindent meg lehetne oldani. Ez ritkán igaz. Az adatok többnyire rendezetlenek, eltérő forrásból jönnek, és gyakran ugyanarra a kérdésre sem ugyanazt a választ adják. Sok ügyfél ott hibázik, hogy túl korán kér előrejelzést, miközben az alapadatok még nincsenek rendben. Pedig a jó elemzés alapja nem a látványos grafikon, hanem a tiszta kiindulópont. A Qjob.hu felületén is azért keresnek ilyen szakembert, mert önálló segítséget akarnak, nem nagy céges csomagot.

Mire jó az adattudós magánügyfélnek

Az adattudós munkája nem csak nagyvállalatnak lehet hasznos. Magánügyfélnél gyakori feladat a weboldal vagy webáruház adatainak értelmezése, kampányok eredményének összevetése, egyszerű előrejelzés készítése, ügyfélcsoportok elkülönítése, vagy egy meglévő folyamat hibáinak feltárása. Van, aki azért kér elemzést, mert saját vállalkozását egyedül viszi, és látja, hogy sok szám gyűlik, de nem tudja, melyik fontos. Más azért, mert kapott már riportot, de abból nem derült ki, mi legyen a következő lépés.

Én személy szerint azt preferálom, amikor a feladat nem túl elméleti. Jobb egy szűk kérdésből kiindulni. Például melyik termékkategória fogy együtt, mikor esik vissza a rendelési arány, melyik hirdetés hoz visszatérő vevőt, vagy milyen minta látszik a szezonális ingadozásban. Egy data scientist akkor dolgozik jól, ha a végén nem csak számol, hanem érthetően el is mondja, mit jelent az eredmény. A kommunikáció itt legalább olyan fontos, mint a modell.

Volt olyan eset, amikor egy ügyfél biztos volt benne, hogy a hirdetési költése kevés. Az elemzés után kiderült, hogy nem ez volt a gond, hanem az, hogy a látogatók nagy része ugyanoda futott be, majd egy hibás űrlap miatt kiesett. Nem új kampány kellett, hanem pontosabb mérés és kisebb javítás. Ezt kívülről sokan nem veszik észre.

A munka menete és az adatok állapota

A közös munka általában kérdéssel indul. Mit szeretne látni az ügyfél, milyen döntést akar meghozni, és milyen adat áll rendelkezésre. Ezután jön az állapotfelmérés. Itt derül ki, hogy az Excel táblák mennyire használhatók, van-e hiányzó oszlop, rossz dátumformátum, duplikáció vagy rosszul rögzített érték. Sok Data Scientist feladat valójában ezzel kezdődik, nem a modellezéssel.

És itt jelenik meg a legtöbb feszültség is. Az ügyfél gyors eredményt vár, a szakember viszont látja, hogy az alap rendbetétele idő. Sokan ezt felesleges körnek érzik, pedig nem az. A pontatlan adatból pontatlan következtetés lesz. Nekem az a tapasztalatom, hogy jobb rögtön kimondani, ha valami nem elég jó minőségű. Egy korrekt adatelemző szakember nem fog látványos kimenetet gyártani csak azért, hogy késznek tűnjön a feladat.

Jó esetben a folyamat több rövid körből áll. Első körben adatellenőrzés és célpontosítás. Második körben feltáró elemzés. Harmadik körben javaslat, esetleg egyszerű előrejelzés vagy kategorizálás. Ha szükséges, ezután jöhet dashboard, automatizált riport vagy rendszeres frissítés. De nem minden ügyfélnek kell teljes csomag. Sokszor elég egy jól felépített elemzés és egy érthető összefoglaló.

Data Scientist árak

A Data Scientist árak nagyon eltérnek, mert más a feladat mélysége, az adatmennyiség és az, hogy egyszeri elemzésről vagy többkörös munkáról van szó. Kecskeméten és online együttműködésben is azt látni, hogy a belépő ár sokszor csábítóan alacsony, de ebből ritkán lesz valóban használható eredmény. Olcsóbban 12.000 alatt egy ilyen tudás ritkán minőségi. Főleg akkor nem, ha a szakembernek előbb az adatokat is rendbe kell tennie.

Az árnál szerintem nem az a fő kérdés, hogy mennyi az alsó határ. Inkább az, hogy mit kap érte az ügyfél. Kapsz csak egy nyers táblát. Kapsz rövid magyarázatot. Vagy kapsz olyan összegzést, amely alapján tényleg lehet dönteni. Ez nagy különbség. Az alábbi sávok inkább tájékoztató jellegűek.

Az is számít, hogy a szakember csak elemzést ad át, vagy utána is elérhető marad finomításra. Sok magánügyfélnek nem kell hosszú havi szerződés. Elég egy tiszta projekt és egy lezárt átadás. De ha az adatok folyamatosan változnak, a rendszeres kapcsolat később megtérülhet.

Hogyan válassz adatelemző szakembert

A választásnál a legfontosabb, hogy a jelentkező tudjon egyszerűen kérdezni és egyszerűen magyarázni. Az eszközök neve önmagában nem sokat jelent. Többet ér, ha megmutatja, hogyan gondolkodik az adatforrásokról, a hibákról és a döntési helyzetekről. Én mindig azt nézném meg először, tud-e példát mondani hasonló feladatra. Nem pontos ügyfélnevet, hanem feladattípust, nehézséget és eredményt.

Sokan elkövetik azt a hibát, hogy csak a technikai szavak alapján döntenek. Pedig egy data scientist lehet kiváló modellépítő, mégsem biztos, hogy jó választás egy kisebb, gyors és gyakorlati feladatra. Magánügyfélként inkább olyan embert érdemes keresni, aki tud rövid határidővel, világos átadással és fölösleges körök nélkül dolgozni. Az is jó jel, ha a szakember előre kimondja, mit nem vállal.

Hasznos lehet rákérdezni arra is, hogyan kezeli a hiányos adatot, mikor mondja azt, hogy nem érdemes modellt építeni, és milyen formában adja át az eredményt. Egy jó adattudós nem csak elkészíti az anyagot, hanem segít megérteni, mi következik belőle. Ez főleg akkor fontos, ha az ügyfél nem műszaki háttérből jön.

Kecskemét környéke és helyi igények

Kecskemét esetén a helyi jelenlét néha előny, de nem mindig feltétel. Sok adatmunka teljesen jól működik online. Mégis vannak helyzetek, amikor hasznos a személyes találkozó. Ilyen lehet az induló egyeztetés, az érzékenyebb üzleti adatok áttekintése, vagy amikor több forrásból származó anyagot kell közösen átnézni. Kecskemét belvárosa mellett gyakran felmerülnek igények Hetényegyháza, Katonatelep, Kadafalva, Méntelek és a környező települések felől is.

A közeli részeken élő ügyfelek sokszor ugyanazzal a gonddal jönnek. Van adat, de nincs rend. Van riport, de nincs válasz. Van forgalom, de nem látszik, miért változik. És néha az is probléma, hogy a korábbi fejlesztő vagy marketinges más logika szerint gyűjtötte az adatokat. Ilyenkor egy adatelemző szakember első feladata nem a látványos eredmény, hanem a közös nyelv megteremtése.

Végül a helyi keresésnél nem csak a távolság számít. Fontosabb, hogy a szakember elérhető legyen, értse a célt, és ne bonyolítsa túl a feladatot. Szerintem Kecskeméten is ez alapján érdemes dönteni. A jó munka itt sem hangos. Inkább pontos, nyugodt és ellenőrizhető.