Data scientistek Miskolcon: Vélemények és kedvező árak

Data Scientist Miskolc

A Data Scientist akkor hasznos, ha a szétszórt adatokból valódi döntési alap kell, nem csak egy szép táblázat. Miskolc környékén is egyre több magánügyfél keres ilyen specialistát, főleg akkor, amikor túl sok adat gyűlt össze, de abból még semmi nem látszik tisztán. Ilyen munka lehet családi költségek elemzése, lakáskiadásból származó számok rendezése, online értékesítés adatainak áttekintése, vagy akár egy személyes kutatás statisztikai feldolgozása. A legtöbben ott hibáznak, hogy rögtön kész választ várnak, miközben az első lépés inkább az adattisztítás és a pontos kérdés megfogalmazása.

Egy jó adatszakértő nem varázsol. Először rendbe teszi a forrásokat, megnézi, mi hiányzik, mi duplikált, és hol torz a minta. Ez néha unalmas résznek tűnik, de valójában ezen áll vagy bukik az egész munka. Szerintem ez az a pont, amit a megrendelők gyakran alábecsülnek. Pedig ha itt hiba marad, a végeredmény is félrevisz. A Qjob.hu oldalon ezért érdemes olyan szakembert keresni, aki nem csak modellekről beszél, hanem a nyers adatok állapotáról is.

Mire jó egy adatszakértő

Egy magánügyfél számára a feladat sokszor egyszerűbben indul, mint gondolná. Nem laborról vagy nagyvállalati rendszerről van szó, hanem valódi hétköznapi problémáról. Valaki látni akarja, melyik hirdetési csatorna hozott vevőt. Más azt szeretné megérteni, miért ingadozik hónapról hónapra a bevétele. Van, aki több év sporteredményét vagy egészségügyi naplóját szeretné átnézetni, hogy legyen benne logika és összehasonlíthatóság. És van, aki egy szakdolgozathoz vagy kutatáshoz kér statisztikai segítséget.

Volt egy eset, amikor egy ügyfél biztos volt benne, hogy az online boltja hétvégenként teljesít rosszul. Adatai voltak, de rossz formátumban, több helyről összeöntve. A munka végén kiderült, hogy nem a hétvége volt a gond, hanem két termékkategória ára csúszott el, és emiatt a vásárlók fele félúton kilépett. Ez jó példa arra, hogy a probléma ritkán ott van, ahol elsőre látszik. Egy data scientist vagy adatelemző épp ebben segít. Nem csak számol, hanem értelmez.

De nem minden feladathoz kell összetett modell. Néha elég egy tiszta riport, egy előrejelzés, vagy annak kimondása, hogy ebből az adathalmazból nem lehet korrekt következtetést levonni. Ez elsőre csalódásnak tűnhet, mégis hasznos. Jobb időben megállni, mint egy hibás következtetés alapján pénzt vagy időt veszíteni.

Adattisztítás és elemzés menete

A munka általában azzal indul, hogy a specialista átnézi a fájlokat. Lehet ez Excel, exportált rendelési lista, kérdőíves adat, banki kimutatás vagy mérési napló. Utána jön a tisztítás. Hibás dátumok, hiányzó értékek, eltérő mértékegységek, ismétlődő sorok. Sok ügyfél azt hiszi, ez gyors rész, pedig gyakran ez viszi el az idő nagyobb részét.

Ezután jön az elemzés célja. Kell előrejelzés. Kell szegmentálás. Kell egy egyszerű összefoglaló arról, hogy mi történt az elmúlt fél évben. Kell statisztikai teszt. Kell vizualizáció. Itt már számít, hogy a szakember mennyire tud egyszerűen fogalmazni. Egy magánügyfélnek nem az a fontos, hogy milyen könyvtár vagy eljárás futott a háttérben, hanem az, hogy a válasz érthető legyen.

A Data Scientist munka akkor jó, ha a végén nem csak egy fájl készül el, hanem egy használható következtetés is. Én gyengének tartom azt az átadást, ahol a megrendelő kap három diagramot és tíz idegen szót, de nem kap irányt. Egy jó szakember leírja, mit látott, mennyire biztos benne, és mi a következő logikus lépés.

Data Scientist árak

Az árak Miskolc térségében és távoli munkánál is széles sávban mozognak, mert nem mindegy, hogy egy egyszerű adatjavításról vagy többkörös elemzésről van szó. Szerintem a túl olcsó ajánlat gyanús, mert az ilyen feladatoknál az idő nem csak a kattintásokból áll. Gondolkodás, ellenőrzés, dokumentálás is kell. Ugyanakkor a magas díj sem garancia. Ha valaki nem tudja két mondatban elmondani, mit fog csinálni, attól érdemes óvatosan kérni ajánlatot.

Ezek az összegek inkább reális középsávot mutatnak, nem kőbe vésett árakat. Egy rendezett adathalmaz olcsóbb lehet. Egy kusza, hiányos és több forrásból összerakott anyag pedig gyorsan drágább lesz. És ez érthető. Ha a specialista fél napot tölt csak azzal, hogy egyáltalán olvasható legyen az alapanyag, azt valakinek ki kell fizetnie.

Hogyan válassz specialistát

Specialista választásnál ne a leghosszabb felsorolást nézze, hanem azt, hogy a jelentkező megértette-e a feladatot. A jó szakember visszakérdez. Meg akarja tudni, mi a cél, milyen fájl van, mekkora az adat, és mire kell a végeredmény. Aki az első üzenetben biztos megoldást ígér adatminták nélkül, az szerintem túl gyorsan beszél.

Sok megrendelő csak a technikai kulcsszavakat figyeli. Python, modell, mesterséges intelligencia, neurális hálózat. De magánügyfélnél gyakran fontosabb az, hogy az illető tud-e magyarul normálisan magyarázni. Itt nem a leglátványosabb profil a nyerő, hanem az, amelyik érthető mintamunkát, tiszta árazást és normális kommunikációt mutat. Érdemes megnézni, volt-e már hasonló feladata. Például webshop elemzés, kutatási adat feldolgozás, vagy költségadatok átvilágítása.

A másik gyakori hiba az, hogy a megrendelő túl általánosan fogalmaz. Azt írja, elemezni kell az adatokat. Ez kevés. Inkább azt kell leírni, mit szeretne megtudni. Miért esett a bevétel. Melyik hirdetés működik. Van-e szezonális minta. Melyik termék fogy együtt a másikkal. Ha a kérdés világosabb, az ajánlat is pontosabb lesz.

Gyakori hibák data scientist megbízásnál

Sokan keverik az adatbevitel, az egyszerű riportkészítés és a valódi elemzői munka fogalmát. Emiatt félremegy az egyeztetés. Ha valójában csak rendezni kell egy táblát, akkor nem feltétlenül kell mély elemzés. Ha viszont döntést akar hozni valaki több ezer sor alapján, akkor már kevés lehet egy sima táblakezelő rutin. Ezért érdemes előre tisztázni a célt.

Mások azt gondolják, hogy több adat mindig jobb. Nem feltétlenül. Egy kis, de rendezett adathalmaz néha többet ér, mint egy hatalmas, zajos és hiányos állomány. Láttam már olyan helyzetet, amikor valaki három év adatát küldte át, de a fontos mezők fele hiányzott. Végül egyetlen hónap tisztább adataiból lehetett hasznosabb eredményt kihozni. Ez elsőre furcsa volt neki, de szakmailag ez volt a korrekt út.

És ott van a túlzott elvárás is. A data scientist nem jós. Nem tud biztos jövőt mondani ott, ahol gyenge a minta vagy változó a környezet. A korrekt specialista ezt ki is mondja. Ez nem gyengeség, hanem tisztesség.

Adatmunka Miskolc környékén

Miskolc esetében sok megbízás már eleve távolról működik, mert a fájlok online átadhatók, a konzultáció pedig lehet videós vagy telefonos. Ez kényelmes a magánügyfélnek, de van olyan helyzet, amikor személyes egyeztetés jobb. Főleg akkor, ha az adatok érzékenyek, vagy a háttértörténet nem érthető meg egy rövid üzenetből. Miskolcon és környékén ezért az is szempont lehet, hogy a választott adatelemző vállal-e személyes találkozót, vagy csak távoli munkát visz.

Összességében a Data Scientist megbízás akkor éri meg, ha a cél világos, az adatok hozzáférhetők, és a kiválasztott szakember képes lefordítani a számokat emberi nyelvre. Ez a szolgáltatás nem olcsó, de jó esetben hamar visszahozza az árát azzal, hogy megszünteti a találgatást. És ez ma már sok magánügyfélnél többet ér, mint egy újabb megérzés.