Data scientistek Szolnokon: Vélemények és kedvező árak

Data Scientist magánfeladatokhoz Szolnokon

A Data Scientist akkor hasznos választás, amikor a meglévő adatokból dönthető, ellenőrizhető választ kell kapni egy üzleti vagy magáncélú kérdésre. Nem minden feladat igényel nagy rendszert. Sokszor elég egy tiszta adatsor, egy érthető kimutatás, egy előrejelzés, vagy egy hibás táblázat rendbetétele. Szolnok környékén gyakori igény a kisvállalkozói forgalmi adatok értelmezése, webáruház adatok vizsgálata, ügyféllisták tisztítása, egyszerű becslések készítése, illetve döntéstámogató táblák kialakítása. Qjob.hu felületén különböző magánszakemberek vállalhatnak ilyen munkát, ezért nem egy cég egységes csomagjáról van szó, hanem eltérő tapasztalatú szakemberek ajánlatairól.

Én személy szerint azt szeretem, amikor a megbízó nem kész megoldást kér elsőre, hanem pontos problémát ír le. Például nem azt, hogy kell egy mesterséges intelligencia modell, hanem azt, hogy csökken a visszatérő vevők aránya, és látni szeretné, mi okozhatja. Ez sokkal jobb kiindulás. Az adattudós így nem vakon dolgozik, hanem célhoz igazítja az elemzést. Egy rövid beszélgetés után általában kiderül, hogy adattisztítás, statisztikai vizsgálat, vizualizáció, vagy előrejelző modell kell. Néha ezek közül csak egy. Néha több, de nem egyszerre.

Adattudományi feladatok magánügyfeleknek

Magánügyfeleknél és kisebb vállalkozásoknál a legtöbb munka nem látványos, mégis fontos. Az első lépés gyakran az adatok ellenőrzése. Vannak duplikált sorok, hiányzó értékek, rosszul írt dátumok, kevert pénznemek, rossz oszlopnevek. Ezek nélkül az elemzés félrevezető lehet. Sok ügyfél ezt alábecsüli. Pedig a hibás alapanyagból a legszebb grafikon is rossz döntést támogat.

A Data Scientist feladata lehet Excel, Google Táblázatok, adatbázis, webes export vagy értékesítési lista elemzése. Ide tartozhat ügyfélcsoportok keresése, termékek teljesítményének összevetése, szezonális minták felismerése, árbevétel becslése, készletadatok vizsgálata, vagy kampányeredmények értelmezése. Adatelemző munka akkor is hasznos, ha nincs óriási adatmennyiség. Egy tiszta, pár ezer soros táblából is lehet értelmes következtetést levonni, ha jó kérdést teszünk fel.

Volt eset, amikor egy ügyfél azt hitte, hogy a hirdetései rosszak. A táblák átnézése után kiderült, hogy a gond nem a kattintásokkal volt, hanem a készlethiánnyal. A legkeresettebb termékek pont azokban a hetekben fogytak el, amikor a hirdetések jobban mentek. A szakember ekkor nem új modellt épített, csak összekapcsolta az értékesítési és készletadatokat. Egyszerű munka volt, de sok felesleges költést megállított.

Data Scientist árak és díjak

Az ár a feladat tisztaságától, az adatok állapotától és a várt eredménytől függ. Egy egyszerű táblázatos elemzés olcsóbb, mint egy előrejelző modell vagy egy automatizált riport. Szolnok esetében is érdemes különbséget tenni óradíjas tanácsadás és fix projektár között. Szerintem az a korrekt, ha a szakember előbb megnézi az adatmintát, és csak utána ad pontos árat. Enélkül könnyű félreárazni a munkát.

Olcsóbban 12.000 forint alatt ritkán lesz valóban alapos egy összetettebb adatelemzés. Lehet kivétel, de a tapasztalatom szerint ilyenkor vagy nagyon kicsi a feladat, vagy kimarad a dokumentálás. És az sokszor később kerül pénzbe, amikor valaki másnak kell megértenie, mi készült.

A táblázat nem végleges ajánlat, inkább reális irány. A pontos díj mindig attól függ, hogy mennyi előkészítés kell. Ha az adatok rendezettek, a munka gyorsabb. Ha több forrásból kell összerakni mindent, a költség nő. Sok megbízó itt téved. Csak az elemzést látja munkának, pedig az előkészítés viszi el az idő nagy részét.

Megfelelő Data Scientist kiválasztása

A jó választás nem csak végzettségen múlik. Fontos, hogy a Data Scientist érthetően kérdezzen. Kérjen adatmintát, célleírást, határidőt, és mondja el, milyen eredményt tud átadni. Egy tapasztalt adattudós nem ígér biztos csodát. Inkább megmondja, milyen bizonytalanság van az adatokban. Ez nem gyengeség, hanem szakmai tisztesség.

Érdemes portfóliót, korábbi példákat, rövid próbamunkát vagy mintaelemzést kérni. Nem kell hosszú bemutató. Elég, ha látszik, hogy a szakember tisztán gondolkodik. Jó jel, ha el tudja magyarázni, miért nem kell mindenre gépi tanulás. Egy egyszerű kimutatás néha jobb, mint egy bonyolult modell, amit senki sem használ.

Sokan ott hibáznak, hogy a legolcsóbb ajánlatot választják, majd utólag kérnek javítást. Ez főleg akkor gond, ha a munka kódot, automatizálást vagy rendszeres riportot érint. Ha nincs dokumentáció, a következő ember nehezen veszi át. Én inkább azt nézem, hogy a szakember milyen kérdéseket tesz fel az elején. Abból gyakran látszik, mennyire érti a feladatot.

Adatszakértői munka Szolnok városrészeiben

Szolnok több részéről is érkezhet adatfeldolgozási igény, például Belváros, Szandaszőlős, Széchenyi lakótelep, Pletykafalu, Tallinn városrész, Kertváros vagy Alcsi környékéről. A helyi jelleg főleg akkor számít, ha személyes egyeztetés, papíralapú iratok átnézése, vagy helyi üzleti adatok értelmezése szükséges. Sok feladat távolról is megoldható, de első alkalommal néha hasznos egy személyes beszélgetés.

A környező településekről is jöhetnek megkeresések, például Rákóczifalva, Tószeg, Újszász, Abony vagy Martfű felől. Egy kisebb kereskedő, magántanár, szolgáltató vagy helyi webáruház ugyanúgy profitálhat az adatok rendbetételéből, mint egy nagyobb cég. Nem a város mérete a döntő, hanem az, hogy van-e adat, amelyből jobb döntés születhet.

Az adatszakértő sokszor nem is a kész válasszal kezdi, hanem azzal, hogy megmutatja, melyik adat hiányzik. Ez elsőre bosszantó lehet, de hasznos. Ha például nincs pontos dátum, ügyféltípus vagy forrásmegjelölés, akkor a későbbi elemzés gyenge lesz. Jobb ezt az elején kimondani.

Adatelemzés és gépi tanulás

Az adatelemzés célja, hogy megmutassa, mi történt és milyen minták látszanak. A gépi tanulás inkább becslést készít, vagy szabályokat tanul a múltbeli adatokból. A kettőt nem érdemes összekeverni. Előbb érteni kell az adatokat, csak utána jöhet modell. Ez különösen igaz kisebb projektekre, ahol minden hiba nagy arányban torzíthatja az eredményt.

Egy előrejelzésnél fontos, hogy legyen elég múltbeli adat. Ha csak néhány hét áll rendelkezésre, abból nem lehet megbízható éves trendet készíteni. Ha az adatok több évre nyúlnak vissza, már jobb a helyzet. De akkor is ellenőrizni kell, hogy volt-e rendkívüli esemény, árváltozás, szezonális kiugrás vagy készlethiány. Ezek nélkül a modell szép számokat adhat, de rossz választ.

Magánügyfeleknél gyakori igény a családi költségvetés elemzése, kisebb befektetési napló áttekintése, sportteljesítmény adatok vizsgálata, tanulási eredmények összevetése, vagy kisvállalkozói bevétel becslése. Ilyen munkánál az adatkutató szerepe nem az, hogy mindent eldöntsön az ügyfél helyett. Inkább tiszta képet ad, és megmutatja, hol bizonytalan az eredmény.

Előkészítés a szakember előtt

Minél pontosabb a kiinduló anyag, annál jobb lesz a végeredmény. A megbízónak érdemes összegyűjteni a táblázatokat, exportokat, célokat és a kérdéseket. Jó, ha szerepel benne, hogy milyen döntéshez kell az elemzés. Nem mindegy, hogy árakat kell módosítani, készletet tervezni, ügyfeleket csoportosítani, vagy csak megérteni egy visszaesést.

Hasznos egy rövid leírás arról is, honnan származik az adat. Webáruházból, hirdetési fiókból, számlázóból, kézi táblából, kérdőívből vagy más rendszerből. Ha több forrás van, akkor meg kell adni, mi köti össze őket. Ez lehet rendelésazonosító, ügyfélazonosító, dátum vagy termékkód. Apróságnak tűnik, de ezen múlhat az egész munka.

Ne kelljen mindent azonnal tökéletesre rendezni. A szakember feladata részben éppen az, hogy jelezze, mi hibás. De az alapfájlokat ne legyen jó ötlet átírni közben. Legyen egy eredeti verzió, és legyen egy munkamásolat. Ez sok vitát megelőz. Volt olyan megbízás, ahol a fájl a munka közben változott, és senki nem tudta, melyik szám az érvényes. Két plusz óra ment el csak ennek tisztázására.

Mit ad át a szakember a munka végén

A végeredmény lehet rövid írásos összefoglaló, táblázat, grafikon, irányítópult, kódfájl, automatizált sablon, vagy modell. A lényeg, hogy az ügyfél értse, mit kapott. Egy adatvizsgálat nem akkor jó, ha sok szakkifejezést tartalmaz. Akkor jó, ha látszik belőle, mit lehet biztonságosan állítani, és mit nem.

Szerintem egy korrekt átadás része a fő következtetések listája, a módszer rövid leírása, az adathibák jelzése és a következő javasolt lépés. Nem kell hosszú tanulmány minden kisebb munkához. De egyetlen fájl magyarázat nélkül kevés lehet. Később senki nem emlékszik, melyik szűrés miért került bele.

Az is fontos, hogy a megbízó ne csak kész számokat várjon. Kérdezzen rá a bizonytalanságokra. Mi változna, ha több adat lenne. Melyik oszlop gyenge. Melyik eredmény stabil. Egy jó adatelemző ezekre nyugodtan válaszol. És ha valamire nincs elég adat, azt ki is mondja. Ez nem kellemetlen részlet, hanem a munka egyik legfontosabb pontja.