Data scientistek Szegeden: Vélemények és kedvező árak

Data Scientist magánügyfeleknek

A Data Scientist akkor segít, amikor a meglévő adatokból érthető döntési alapot kell készíteni, nem csak szép táblázatot. Magánügyfélként ez lehet befektetési napló, webáruházi export, ingatlanlista, sporteredmény, egészségügyi mérési sor, családi vállalkozás rendelési adata vagy bármilyen olyan fájl, amelyben túl sok a szám és kevés a válasz. A Qjob.hu oldalán különböző szakemberek dolgoznak, ezért nem egyetlen cég csomagját kell elfogadni. Itt olyan adatszakértőt lehet keresni, aki a feladat méretéhez illik. Szerintem ez fontosabb, mint a hangzatos bemutatkozás. Egy kisebb elemzéshez nem kell túlméretezett rendszer, de egy előrejelzési modellhez már kevés lehet az egyszerű táblázatkezelés.

Sokan ott hibáznak, hogy a munka elején csak annyit mondanak, hogy legyen valami kimutatás. Ebből ritkán lesz jó eredmény. A szakembernek tudnia kell, mi a döntés, amelyhez az adat kell. Más a munka, ha azt kell kideríteni, melyik termék fogy jobban, és más, ha egy hosszabb idősor alapján kell becslést készíteni. Én személyesen jobban szeretem, ha az első egyeztetés nyers fájlokkal, példákkal és egy rövid céllal indul. Ez kevésbé látványos, de gyorsabban derül ki, mi a valós probléma.

Adattudós feladatok otthoni és kisprojektekben

Az adattudós munkája nem csak nagyvállalatoknál hasznos. Magánszemély is kérhet segítséget, ha sok adat gyűlt össze, de nem világos, mit mutat. Ilyen lehet egy online hirdetési napló, lakáskiadási bevétel, vásárlói lista, edzésadat, árfigyelés, kérdőív vagy családi költségvetés. A jó adatelemzés nem attól jó, hogy bonyolult, hanem attól, hogy használható. Néha egy tiszta táblázat és néhány grafikon többet ér, mint egy nehezen kezelhető modell.

Volt eset, amikor egy ügyfél több évnyi rendelési adatot küldött át. Azt hitte, gépi tanulás kell, mert ezt hallotta máshol. A fájlok átnézése után kiderült, hogy először a hibás dátumokat, duplázott sorokat és rosszul írt kategóriákat kellett rendbe tenni. Csak utána lehetett megmondani, melyik termékcsoport hozta a legtöbb pénzt. Ez nem látványos rész, de nélküle a végeredmény félrevezető lett volna. Sok adatmunka ilyen. A tisztítás, az ellenőrzés és a kérdés pontosítása legalább olyan fontos, mint a végső ábra.

Data Scientist árak és díjak

A Data Scientist díja attól függ, mennyi adatot kell tisztítani, milyen mély elemzésre van szükség, kell-e előrejelzés, és milyen formában kéred az eredményt. Olcsóbb munkánál gyakran csak táblázatrendezés és alap kimutatás fér bele. Komolyabb feladatnál már adatmodell, automatizálás, magyarázat és átadható dokumentáció is kell. Tapasztalatom szerint 12.000 Ft alatt óránként ritkán lesz minőségi munka, ha nem csak egyszerű javításról van szó. Persze egy rövid ellenőrzés lehet olcsóbb, de a valódi szakmai gondolkodást meg kell fizetni.

Az árakat mindig érdemes a kimenethez kötni. Nem mindegy, hogy csak egy egyszeri elemzést kérsz, vagy később magad is használni akarod az elkészült megoldást. A második eset drágább lehet, mert a szakembernek érthető felépítést, használati leírást és hibakezelést is kell adnia. A túl alacsony ajánlatnál én óvatos lennék. Nem azért, mert minden drága munka jó, hanem mert az adatokban elrejtett hiba később rossz döntést okozhat.

Adatszakértő választása

A megfelelő adatszakértő kiválasztása nem csak a programnyelvekről szól. Jó jel, ha a jelölt visszakérdez a célra, a fájlok eredetére, az adat mennyiségére és arra, hogyan szeretnéd használni az eredményt. Rossz jel, ha rögtön modellt ígér, miközben még nem látta az adatokat. Sok ügyfél azt figyeli, hány eszközt sorol fel valaki. Ez érthető, de önmagában kevés. A szakember akkor hasznos, ha képes lefordítani a számokat egyszerű következtetésekre.

Érdemes rövid próbafeladattal kezdeni. Nem kell nagy munka. Elég lehet egy minta adatfájl és egy kérdés. Például melyik sor hibás, milyen változók fontosak, milyen grafikon mutatja jól a trendet. Ebből gyorsan látszik, mennyire gondolkodik rendszerezetten. Én jobban bízom abban, aki kimondja, ha egy adat kevés a következtetéshez. A bizonytalanság jelzése nem gyengeség. Az adatelemzésben ez szakmai alap.

Adatelemzés Szeged környékén

Szeged esetén sok feladat távolról is megoldható, mert az adatmunka nagy része fájlokon, hozzáféréseken és egyeztetéseken múlik. Mégis hasznos lehet helyi szakembert keresni, ha személyes megbeszélés kell, vagy a projekt egy helyi vállalkozáshoz, rendelőhöz, oktatási témához, ingatlanhoz vagy szolgáltatáshoz kötődik. A belváros, Újszeged, Rókus, Móraváros és Tarján környékén is előfordulhatnak olyan magánprojektek, ahol az adatokat jobb közösen átbeszélni.

A környező települések, például Algyő, Deszk, Sándorfalva vagy Mórahalom felől is lehet szakemberrel dolgozni. A lényeg nem az, hogy valaki ugyanabban az utcában legyen, hanem hogy érthetően kommunikáljon, és ne vesszen el a technikai részletekben. Szeged erős egyetemi háttérrel rendelkezik, ezért több olyan adattudós vagy elemző is elérhető lehet, aki kutatási, statisztikai vagy programozási tapasztalattal dolgozik. Ez előny, de a gyakorlati szemléletet akkor is ellenőrizni kell.

Gépi tanulási szakértő és előrejelzés

A gépi tanulási szakértő akkor jön szóba, ha nem elég leírni, mi történt, hanem becslést kell készíteni arról, mi várható. Ilyen lehet árak alakulása, kereslet becslése, ügyfélcsoportok elkülönítése, hibás tételek felismerése vagy szöveges válaszok csoportosítása. A gépi tanulás nem varázslat. Ha kevés az adat, rossz a minőség, vagy nincs világos célváltozó, akkor a modell csak látszólag lesz okos.

Sokan túl korán kérnek előrejelzést. Ez gyakori konfliktus a megbízó és a szakember között. Az ügyfél gyors választ szeretne, a szakember pedig előbb meg akarja nézni, hogy az adat alkalmas-e rá. Szerintem ebben a szakembernek kell határozottnak lennie. Jobb egy őszinte nem, mint egy látványos, de gyenge pontosságú modell. Egy rendes adatszakértő megmutatja a hibahatárt, a feltételezéseket és azt is, mikor nem szabad az eredményre támaszkodni.

Adatvizualizáció és érthető riport

Az adatvizualizáció célja nem az, hogy minden grafikon színes legyen. Az a cél, hogy egy döntés gyorsabban megszülessen. Magánügyfélként gyakran elég néhány jól kiválasztott ábra. Bevétel havonta, költség kategóriánként, visszatérő minták, szokatlan eltérések, csoportok összehasonlítása. A túl sok diagram csak zajt ad. Nekem az a jó riport, amelyet egy hét múlva is értek, és nem kell hozzá külön magyarázat minden oldalon.

Az elkészült riport lehet egyszeri dokumentum, szerkeszthető táblázat vagy frissíthető irányítópult. Az utóbbi akkor hasznos, ha az adatok rendszeresen változnak. Például havi költségvetésnél, rendeléseknél vagy hirdetési eredményeknél. Fontos, hogy a szakember ne csak elkészítse, hanem át is adja a logikát. Melyik mező mit jelent. Mit lehet módosítani. Hol romolhat el a frissítés. Ezek apró dolgoknak tűnnek, de a használat során sok bosszúságot megelőznek.

Adatprojekt menete

A Data Scientist megbízás akkor halad jól, ha az elején van egy rövid, de konkrét egyeztetés. Először a cél jön. Utána az adatforrások. Ezután a várható kimenet. Nem kell minden technikai részletet tudnod, de azt igen, hogy mire szeretnéd használni az eredményt. Ha a cél csak annyi, hogy lássuk, mi van az adatokban, akkor feltáró elemzés kell. Ha döntést akarsz hozni, akkor a mutatók és a magyarázat fontosabb. Ha automatizálást kérsz, akkor a későbbi frissítés módja is része a munkának.

A fájlátadásnál figyelni kell a személyes adatokra. Ami nem szükséges, azt jobb törölni vagy anonimizálni. Egy adatelemző nem kérhet több adatot, mint amennyi a feladathoz kell. Ez különösen igaz egészségügyi, pénzügyi vagy ügyféllistás anyagokra. A munka végén érdemes kérni egy rövid összefoglalót, nem csak a kész fájlt. Mi volt a fő megállapítás. Milyen hiba maradt benne. Milyen döntéshez elég az eredmény, és mihez nem. Ez a rész sokszor értékesebb, mint maga a táblázat.

Jó projektben nincs felesleges ígéret. Van tiszta adat, ellenőrzött módszer és érthető következtetés. Ez magánügyfélként is elvárható. Ha a feladat Szeged területéhez kötődik, vagy helyi adatokkal dolgozol, akkor különösen hasznos, ha a szakember ismeri a helyi sajátosságokat. De a döntő akkor is az, hogy pontosan kérdezzen, és ne adjon biztos választ bizonytalan adatra.