Szükséges készségek

Technikai, matematikai és soft skill elvárások az adattudomány területén – ami a munkaerőpiac valóban keres.

Technikai készségek

Programozás

A Python az adattudomány elsődleges programozási nyelve. A NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn és PyTorch/TensorFlow könyvtárak ismerete a legtöbb pozícióban elvárás. Az R statisztikai elemzéshez, bioinformatikához és akadémiai kutatáshoz széleskörűen alkalmazott.

SQL és adatbázisok

Az SQL nélkülözhetetlen: adatlekérdezések, aggregálások, JOIN-ok, ablakfüggvények. PostgreSQL, MySQL, BigQuery – a konkrét rendszer másodlagos, az SQL logika az elsődleges.

Gépi tanulás

Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, modellkiválasztás, hyperparaméter-optimalizálás, túlillesztés kezelése, modell értékelési metrikák.

Matematikai alapok

TerületReleváns fogalmak
Lineáris algebraMátrixok, vektorok, sajátértékek – ML modellek alapjai
ValószínűségszámításEloszlások, Bayes-tétel, statisztikai hipotézisvizsgálat
KalkulusDerivált, gradiens – neurális hálók optimalizálásához
StatisztikaLeíró statisztika, konfidenciaintervallumok, A/B tesztelés

Kommunikáció és üzleti értés

Az adattudomány nem csupán modellek készítéséről szól. A legfontosabb nem-technikai készségek:

  • Vizualizáció és storytelling: eredmények érthető bemutatása nem-technikai közönségnek
  • Üzleti kontextus megértése: a probléma helyes megfogalmazása az üzleti célt tükrözi
  • Dokumentáció: kód, modellek és döntések átlátható leírása
  • Csapatmunka: együttműködés mérnökökkel, üzleti elemzőkkel, termékvezetőkkel
Python kód adattudomány projektben
Python programozás – az adattudomány legfontosabb eszköze

Eszközkészlet

Programozás

Python, R, SQL

Az adattudomány alapnyelvei minden munkakörben.

Vizualizáció

Tableau, Power BI

Üzleti intelligencia eszközök riportoláshoz.

Cloud

AWS, GCP, Azure

Felhő alapú adatfeldolgozás és ML platformok.

Hány programozási nyelvet érdemes megtanulni?
Az adattudomány területén a Python az egyértelmű első nyelv. SQL az adatlekérdezéshez elengedhetetlen. R statisztikai kutatáshoz hasznos második lehet. Három, ill. négy nyelv egyszerre tanulása nem ajánlott – az elmélyült Python tudás értékesebb, mint a felületes többnyelvi ismeret.