Data scientistek Salgótarjánban: Vélemények és kedvező árak

Data Scientist Salgótarján területén

A Data Scientist adatok rendezésével, elemzésével és értelmezésével segít választ adni egy konkrét kérdésre. Magánmegrendelőként ilyen szakemberre lehet szükséged kutatási adatok, saját projektből származó mérési eredmények, nagyobb táblázatok vagy előrejelzési feladatok esetén. Salgótarján területén a Qjob.hu felületén különböző tapasztalatú szakemberek közül választhatsz. A munka jellemzően távolról is elvégezhető, ha az adatok biztonságosan átadhatók.

Az adattudós nem egyszerűen számokat rendez táblázatba. Először azt vizsgálja meg, milyen kérdésre kell választ adni, milyen adatok állnak rendelkezésre, és azok mennyire használhatók. Ezután következhet az adattisztítás, a statisztikai elemzés, az összefüggések keresése, az ábrázolás vagy egy előrejelző modell elkészítése. Nem minden feladathoz kell összetett gépi tanulás. Sokszor egy jól felépített elemzés többet ér.

Sokan hibát követnek el, amikor már az első üzenetben valamilyen bonyolult modellt kérnek, miközben az adatok minősége még ismeretlen. Hiányzó értékek, eltérő formátumok, ismétlődő sorok vagy pontatlan mérési adatok jelentősen befolyásolhatják az eredményt. A jó szakember ezért nem a módszerrel kezdi, hanem a kérdéssel és az adatállománnyal.

Adattudományi feladatok

Az adattudományi munka lehet egyszeri elemzés vagy hosszabb projekt. Gyakori feladat több adatforrás egyesítése, adatok tisztítása, statisztikai összefüggések vizsgálata, csoportok kialakítása és előrejelzések készítése. Magánprojektben előfordulhat kérdőíves adatállomány feldolgozása, sporteredmények elemzése, fogyasztási adatok vizsgálata vagy egy saját alkalmazás által gyűjtött adatok értékelése.

Az első lépés általában az adatállomány áttekintése. Meg kell nézni az oszlopok jelentését, az adatok mennyiségét és azt, hogy vannak-e hiányzó vagy hibás értékek. Ez nem látványos rész, mégis meghatározza az egész projektet. Ha rossz adatból készül pontosnak tűnő számítás, az eredmény félrevezető lehet.

Ezután jöhet a feltáró adatelemzés. A szakember eloszlásokat, eltéréseket és kapcsolatokat keres. Statisztikai próbák is szükségesek lehetnek, ha egy feltételezést adatokkal kell ellenőrizni. Előrejelzésnél külön kell választani a modell tanítására és ellenőrzésére használt adatokat. Az eredmény értékelése nem merülhet ki egyetlen pontossági számban.

Személy szerint én azt tartom jó megközelítésnek, ha a megrendelő először egy mondatban meg tudja fogalmazni, milyen döntéshez vagy kérdéshez kell az elemzés. Ebből sokkal könnyebb meghatározni a szükséges munkát. Ha csak annyi a cél, hogy minden lehetséges összefüggést keressünk meg, a projekt könnyen indokolatlanul nagy lesz.

Data Scientist árak

A Data Scientist díja függ az adatmennyiségtől, az adatok állapotától, a statisztikai módszerektől és a kívánt eredménytől. Egy rendezett táblázat leíró elemzése lényegesen kevesebb munkát igényelhet, mint több forrás összekapcsolása és egy előrejelző modell ellenőrzése. A következő összegek tájékoztató ársávok, konkrét megbízásnál a szakember az adatállomány és a feladat alapján adhat pontosabb becslést.

Az olcsóbb ajánlat egyszerű, rendezett adatoknál teljesen megfelelő lehet. De 20.000 Ft alatt ritkán várható érdemi adattisztítás, módszertani ellenőrzés és részletes értelmezés együtt. Szerintem az árnál fontosabb kérdés, hogy mit kapsz át a végén. Egy táblázat, néhány ábra és egy ellenőrizhető számítás sokszor értékesebb, mint egy bonyolult modell magyarázat nélkül.

Nagyobb feladatnál érdemes szakaszokra bontani a költséget. Először történjen meg az adatok vizsgálata. Ezután már jobban becsülhető az elemzés és a modellezés munkája. Így nem kell előre fizetni olyan megoldásért, amelyről később kiderül, hogy az elérhető adatokkal nem indokolható.

Data Scientist választása

A megfelelő szakember kiválasztásánál a módszertani tapasztalatot és a kommunikációt együtt érdemes nézni. Egy adattudós használhat programozási nyelveket, adatbázisokat és statisztikai eszközöket, de a megrendelő számára az is fontos, hogy érthetően elmagyarázza az eredményt. Kérdezd meg, dolgozott-e hasonló adattípussal, hogyan ellenőrzi a modell eredményét, és milyen formában adja át a munkát.

Ha a projekt kutatási vagy tanulmányi célú, tisztázd, milyen módszertani követelmények vannak. Ha személyes vagy bizalmas adat szerepel az állományban, az adatkezelés módját még az átadás előtt beszéljétek meg. Sok esetben az azonosításra alkalmas mezők eltávolíthatók. Csak olyan adatot adj át, amely ténylegesen szükséges a feladathoz.

Volt olyan eset, amikor egy ügyfél előrejelzést szeretett volna egy többéves adatsorból. Első pillantásra elegendőnek tűnt az adatmennyiség, de az értékek rögzítési módja időközben megváltozott. A régi és az új időszak közvetlen összehasonlítása ezért torz eredményt adott volna. Előbb a változás hatását kellett tisztázni. Csak ezután volt értelme a modellről beszélni.

Én óvatos lennék azzal a szakemberrel, aki az adatok megtekintése nélkül biztos eredményt ígér. Egy előrejelzésnek mindig van bizonytalansága. A statisztikai kapcsolat sem bizonyít automatikusan ok és okozat közötti viszonyt. A korrekt szakember a korlátokat is elmondja, nem csak a jól hangzó eredményeket.

Adatelemzés Salgótarján környékén

Az adatelemzés többnyire helyfüggetlen munka. Salgótarján belvárosa, Zagyvapálfalva, Baglyasalja, Zagyvaróna és Somoskő környékéről is egyszerűen egyeztethető távoli együttműködés. A szükséges adatállomány és a feladatleírás elektronikus úton átadható. Személyes találkozóra inkább akkor lehet szükség, ha az adatok helyi eszközön vannak, vagy a megrendelővel együtt kell áttekinteni a forrásokat.

A közeli Kazár, Karancslapujtő, Somoskőújfalu és Bátonyterenye sem jelent akadályt egy ilyen projektben. A szakember földrajzi közelségénél általában fontosabb a megfelelő szakterületi tapasztalat. Helyi adatok elemzésénél viszont hasznos lehet a térség ismerete. Egy települési, közlekedési vagy ingatlanadat értelmezésénél a helyi sajátosságok olyan összefüggéseket magyarázhatnak, amelyek pusztán a táblázatból nem látszanak.

A feladat indulása előtt célszerű mintát adni az adatokból. Ebből a szakember meg tudja ítélni a szerkezetet anélkül, hogy rögtön a teljes állományt át kellene adni. Ha érzékeny adatról van szó, a minta anonimizálható. Ez az első becslést is pontosabbá teszi.

Az eredmények átadása

Az elemzés akkor használható, ha a megrendelő érti, mit jelentenek a számok. Az átadás ezért lehet táblázat, ábra, rövid jelentés, számítási fájl vagy ezek kombinációja. A megfelelő forma attól függ, mire fogod használni az eredményt. Egy egyszeri döntéshez elég lehet egy világos összefoglaló. Ismétlődő számításnál viszont fontosabb lehet egy újra futtatható megoldás.

Kérdezz rá arra is, mely adatok kerültek ki az elemzésből és miért. A hiányzó értékek kezelésének módja, a szélsőséges adatok kiszűrése és a változók átalakítása befolyásolhatja a következtetést. Ezeket nem kell matematikai részletességgel bemutatni, de a lényegük legyen követhető.

Előrejelző modellnél különösen fontos a tesztelés. Nem az a cél, hogy a modell a már ismert adatokat tökéletesen visszamondja. Új adatokon is elfogadhatóan kell működnie. Ha erre nincs elegendő adat, azt az eredmény mellett egyértelműen jelezni kell.

Adatprojekt előkészítése

Egy jól előkészített adatprojekt gyorsabban indul és könnyebben árazható. Írd le röviden a kérdést, az adatforrást, a sorok és oszlopok hozzávetőleges számát, valamint a kívánt eredményt. Ha több fájl tartozik össze, magyarázd el, milyen mező alapján kapcsolhatók egymáshoz. A rövid adatleírás sok felesleges találgatást megelőz.

Ne módosítsd kézzel az eredeti adatokat csak azért, hogy rendezettebbnek tűnjenek. Inkább készíts másolatot, és az eredeti állományt őrizd meg változatlanul. Ha már történt tisztítás vagy átalakítás, add át ennek leírását is. Egy látszólag furcsa érték lehet mérési hiba, de lehet valódi ritka eset is.

A munka végén legyen egyértelmű, melyik fájl a végleges változat, milyen feltételezések mellett készült az elemzés, és mely kérdésekre nem ad biztos választ. Az adattudomány értéke nem a lehető legtöbb számításban van. A lényeg az, hogy az adatokból olyan következtetés szülessen, amelynek eredete és korlátai is érthetők.