Napjainkban szinte mindent az adatok irányítanak. Ráadásul nemcsak az adatbázisunkban már rendelkezésre álló vagy alkalmazásunk működését befolyásoló adatokról van szó, hanem minden elérhető, gyűjthető információról, amihez hozzáférhetünk. A Data Science-nek és Data Analysisnek köszönhetően számos tudományterület óriási fejlődésen ment keresztül. Az egyik legjelentősebb szerepet például az orvoslásban töltik be a rendelkezésre álló és folyamatosan bővülő adatbázisok, valamint az ezek feldolgozására készült algoritmusok. Arról, hogy pontosan miért is érdemes elmélyülni az adatok világában, adminisztrátorként, elemzőként, fejlesztőként, vagy akár mesterséges intelligencia szakértőként, cikkünkben az alábbiakban kifejtjük.
Technológiák, amelyek hasznosak lehetnek az adatok világában
Ide számos technológiát és programozási nyelvet sorolhatnánk, hiszen napjaink egyik legfontosabb területét a fejlesztés valamennyi tudománya befolyásolta. Mégis van néhány, amit különösen érdemes kiemelni. A továbbiakban ezeket fejtjük majd ki részletesen is. Ide tartozik például:
- Az SQL (Structured Query Language), ami egyrészt lehetővé teszi a hatékony adatbázis lekérdezést, másrészt pedig az adatbázisfejlesztést is. Rengeteg Query nyelv létezik persze mellette, de többségében ezek is az SQL-en alapszanak, illetve a Big Data-val, Machine Learninggel foglalkozó algoritmusok többsége is SQL adatbázist használ. Ha az adatbázisfejlesztéshez szükséges gondolkodásmódot szeretnénk elsajátítani ezért érdemes rögtön az alapoknál kezdeni SQL-el!
- A Pythonról is érdemes szót ejteni. Amellett, hogy a szoftverfejlesztés egyik legnépszerűbb nyelve ugyanis a Data Science-ben is fontos szerepet tölt be. Mivel nagyon közel áll az angol nyelvhez, jóval egyszerűbb elsajátítani, mint a fejlesztési nyelvek többségét. Ugyanakkor a háttérben futó C-nek köszönhetően rendkívül hatékony a nagy adatmennyiségek kezelésében. Sok Data Scientist és Data Analyst választja ezért a Pythont mindennapi feladatainak megkönnyítésére.
- Az adatok kezelésén túl annak érdekében, hogy azokat mások számára is könnyen átlátható és értelmezhető formába öntsük, érdemes elsajátítani az adatvizualizációt is. Hogyan készítsünk felhasználóbarát Dashboardokat? Milyen módszerekkel könnyíthetjük meg a táblázatok használatát ügyfeleink, partnereink, feletteseink számára? A UI/UX-nek éppolyan fontos szerepe van a dashboard készítésben, mint a frontend fejlesztésben. Ha rászánjuk az időt a felhasználói igények megértésére és menedzselésére ezért olyan színvonalú szolgáltatást nyújthatunk akár szakmánkban is, ami még értékesebbé teszi a munkánkat munkáltatónk számára. Ha Data Analystként látjuk a jövőnket, érdemes átfogó tudásra szert tenni és ismereteinket folyamatosan bővíteni, frissíteni.
- Mindezek mellett pedig érdemes megemlíteni a mesterséges intelligencia (AI) fejlesztést is, amelyben a fentebb említett technológiák kicsúcsosodnak. Az utóbbi években jelentős fejlődésen esett át ez az ágazat, a machine learning, big data, deep learning és persze maga a mesterséges intelligencia életünk számos területére hatással van. Szerepet játszik online viselkedésünk monitorozásában, a marketing kampányok irányításában, az ipar fejlődésében, valamint rengeteg kutatási projektben az egészségügytől kezdve az űrkutatásig.
Lehetőségek az adatbázisfejlesztésben
A megfelelő adatok birtokában bármire képesek lehetünk. Javíthatjuk saját és mások életminőségét, átgondolt döntéseket hozhatunk, megelőzhetünk problémákat, amelyek később egzisztenciánkat veszélyeztetnék, felmérhetjük munkafolyamatainkat, észrevehetjük hibáinkat és tehetünk azok kiküszöbölése érdekében.
Az adatok azért is olyan fontosak napjainkban, mert a megfelelő kiaknázásukkal akár jelentős anyagi bevételhez is juthatunk, míg, ha figyelmen kívül hagyjuk őket, annak akár végzetes következményei is lehetnek vállalkozásunk számára. Ezt egyre több cégvezető felismeri, ezért folyamatosan nő az igény az adatbázis adminisztrátorok, fejlesztők, Data Platform szakértők iránt. Ebben pedig tagadhatatlan az SQL fontossága.
Az SQL kialakulásának története
Az SQL, vagyis Stuctured Query Language a relációs adatbáziskezelők lekérdezési nyelve. Tehát ugyan használják az adatbázisfejlesztésben is, nem a hagyományos értelemben vett programozási nyelvek közé tartozik. Elsajátítása pedig nem igényel fejlesztői ismereteket, ezért nagyon hasznos kiegészítője lehet az adatbázis adminisztrátorok, adatkezelők, marketingesek és mindenki más számára, aki rendszeresen készít kimutatásokat.
Az SQL alapjait az 1970-es években fektették le az IBM-nél Edgar F. Codd relációs adatmodellje alapján. Az IBM mellett többek között az Oracle és más gyártók is érdekeltek voltak egy egyéges, relációs adatbázisok programozására is alkalmas. Így szabványosították először 1986-ban a nyelvet, amit azóta is folyamatosan fejlesztenek és alakítanak a kor igényeihez.
Fő funkciói közé tartozik, hogy:
- tárolja,
- kivonja,
- menedzseli
- és manipulálja a rendelkezésére álló adatokat a relációs adatbázisokban.
Mivel ezek rendszerint SQL-ben készülnek, a folyamat hatékonysága jelentősen növelhető, ha használatuk során is ezt a nyelvet alkalmazzuk. Nemcsak időt spórolhatunk ugyanis a segítségével, hanem lehetséges hibákat is kiküszöbölhetünk.
Mire használható az SQL?
Az SQL-t gyakran tölti be a backend adattároló és feldolgozó szerepét. Többek között a Facebook is ezt használja kiterjedt adatbázisa kezelésére. Összességében elmondható azonban róla, hogy ahol nagy mennyiségű adatok hatékony felhasználásáról van szó, ott biztosan valamilyen SQL adatbázisba fogunk botlani. A Facebook mellett a Twitter, az Instagram, a Spotify és a Revolut is ezt használja.
Betölthető pozíciók SQL ismeretében
Az SQL elsajátítása számos karrierlehetőség irányába nyithat utat. Az alábbiakban ezekbe nyújtunk egy kis bepillantást.
Data Science
A Data Science területe különösen vonzó az analitikus gondolkodásmódú emberek számára, mivel munkájuk főként a rendelkezésükre álló adatok kinyeréséből, analizálásából és interpretálásából áll. Nem elég azonban saját maguknak megérteni a feltárt összefüggéseket, azokat mások számára is jól értelmezhető formába kell önteni. A Data Science emiatt rengeteg lehetőséget nyújt kreatív izmaink átmozgatására is.
SEO analízis
Napjaink egyik legtöbbet emlegetett fogalma a SEO (Search Engine Optimalization), más néven keresőoptimalizálás. Ennek célja, hogy organikus módon, tehát hirdetések nélkül növelje weboldalunk látogatóinak számát, ezáltal az esetleges vásárlásokat, üzletkötéseket, egy szóval profitunkat.
Tekintve, hogy akár egyetlen weboldal több ezer, vagy akár millió soros adatbázist rejthet, ami fontos információkat tartalmaz látogatóink viselkedéséről, az oldal szerkezetében található hibákról és a keresőmotorok számára fontos adatokról, jól jön az SQL ismeret. Különösen igaz ez akkor, ha SEO szakértőként például nemcsak egy weboldal, hanem egy cég összes weboldala, vagy különböző partnerek oldalainak keresőoptimalizálásával is foglalkozunk.
Szoftverfejlesztés
Ugye nem is kell nagyon részletezni, miért fontos az SQL adatbázisok átfogó ismerete a szoftverfejlesztők számára? Ha backend területen tevékenykedünk, munkánk során inkább előbb, mint utóbb elő fog fordulni, hogy bele kell nyúlni az alkalmazásunkat kiszolgáló SQL adatbázisba. Ilyenkor pedig nem árt, ha ismerjük ezek lelkét, alapvető funkcióit és azokat a gyakori hibákat, amelyek esetleg alkalmazásunk összeomlását okozhatják.
Üzleti analízis
Üzleti elemzőként például vállalkozásunk fellendítésére is használhatjuk SQL tudásunkat. A korábbi évek eredményeinek összesítésével, elemzésével, a piaci tendenciák vizsgálatával olyan összefüggésekre jöhetünk rá, amelyek segíthetnek megállítani egy már elkezdődött recessziót, vagy hozzáigazítani stratégiánkat.
Sajátítsd el az SQL lekérdezések és az SQL adatbázisfejlesztés alapvető fogalmait és folyamatait a Microsoft Data Platform tanácsadójának és hivatalos oktatójának mentorációja mellett egy gyakorlatorientált online képzésben!
Hogyan kapcsolódik ehhez a Python?
A Python napjaink egyik legnépszerűbb programozási nyelve, így nemcsak az adat fókuszú technológiákban, például a Data Science, Data Analyst, vagy mesterséges intelligencia (AI) fejlesztés területén lehet hasznos. Szerepe azonban tagadhatatlan ezeken a területeken is, hiszen egyszerűségének, hatékony adatkezelésének és sokoldalúságának köszönhetően jól adaptálható a data driven projektekre.
A Python kialakulásának története
A Python egy magas szintű, általános felhasználású programozási nyelv, aminek a gyökerei a ‘80-as évekig nyúlnak vissza, habár hivatalosan 1991-ben jelent meg. Többféle programozási paradigma szerint is használható, ami rendkívül sokoldalúvá teszi.
A Python érdekes módon javarészt egy személy nevéhez köthető, méghozzá a holland Guido van Rossumhoz, aki 1989-2018 között mondhatni a saját vállán vitte a projektet vezetőfejlesztőként. Munkássága miatt a fejlesztői közösség ráruházta a Python jóindulatú diktátora rangot is, majd visszavonulása után egy öt fős csapat vette át feladatait a nyelv élén. Fontos leszögezni, hogy az első verzió más fejlesztési technológiákhoz hasonlóan itt is csak nagyvonalakban hasonlít napjainkban használt társára.
Az első jelentősebb változást a Python 2.0 megjelenése hozta 2000-ben, amit 2008-ban változz a Python 3.0. Ez utóbbi azonban nem teljesen kompatibilis a korábbi verziókkal, így elődje egészen 2020-ig fennmaradt, mígnem a Python 2.7.18-al végleg meg nem szűnt a támogatása.
A Python felhasználási területei
“A Python mindenre alkalmas, kivéve a webes frontendet, ahol csak JavaScript van. Az viszont, hogy ténylegesen mire használják a Pythont, már más kérdés!” – mondja Dr. Faragó Csaba, az Interactive Brokers senior szoftverfejlesztője, akivel nemrég készült interjúnkat itt olvashatod el teljes egészében.
Azt azonban ki lehet jelenteni, hogy napjaink egyik legnépszerűbb programozási nyelvéről beszélhetünk a Python formájában, ami még a Javat és a JavaScriptet is megelőzi. Ráadásul nem is kevéssel. A Stackowerflow 2019-es felmérésében résztvevő fejlesztőknek ugyanis több mint 25%-a adott le szavazatot rá, míg a második helyen végzett JavaScriptre csak 17% szavazott.
Mivel magas szintű programozási nyelvről van szó, elsajátítása rendkívül egyszerű. Sokan választják emiatt a kezdő fejlesztők közül első, vagy a tapasztalt szakemberek közül sokadik programozási nyelvnek is. Ha rendelkezünk némi tapasztalattal a strukturált, az objektumorientált, vagy a funkcionális fejlesztési paradigmák használatában, alighanem a Pythonnal is boldogulunk majd némi gyakorlás után. Amellett, hogy alkalmas webalkalmazás és akár videojáték fejlesztésre is, fő felhasználási területe mégis a Data Science, a Machine Learning és a mesterséges intelligencia (AI) fejlesztés.
“Manapság mindenki Pythonozik.” – Grad-Gyenge László, mesterséges intelligencia szakértő.
Ezt a különös fókuszt részben annak is köszönheti, hogy az alacsonyabb szintű nyelvekhez képest jól olvasható és könnyen értelmezhető mély fejlesztői tudás nélkül is. A Data Science és adatelemzés területén dolgozóknak így nem kell átfogó programozói ismereteket szerezniük ahhoz, hogy munkájuk során kihasználhassák a Python egyik legnagyobb előnyét. Ez pedig nem más, hogy rendkívül hatékonyan kezeli a nagymennyiségű adatokat, miközben könnyen kezelhető felületet biztosít a felhasználóknak. Mindezt a háttérben futó C nyelvnek köszönheti, amin a Python is alapszik. A magaszszintű Pythonnal ellentétben azonban a C jóval nagyobb fokú fejlesztői hozzáértést igényel.
Ha mesterséges intelligencia fejlesztéssel szeretnénk foglalkozni azonban érdemes legalább alapszinten elsajátítani a C használatát is. Így magasabb fokú rálátást kaphatunk a Pythonban írt kódunk működésére, megláthatunk összefüggéseket és kiküszöbölhetünk hibákat, amikre egyébként csak hosszas teszteléssel derülne fény.
A Python fejlesztés jövője
Ugyan az elmúlt évtizedekben a népszerű fejlesztési technológiák folyamatosan jöttek és mentek, a Python közel harminc éves múltja mellett több tényező is azt mutatja, hogy sokáig megőrizheti vezető pozícióját. Bekerült például az általános iskolában oktatott nyelvek körébe, vagyis a jövő nemzedéke ugyanakkora eséllyel találkozik vele már egészen fiatalon, mint bármelyik idegennyelvvel. Még ennél is fontosabb azonban, hogy jelentős arányban találkoztatunk vele vállalati projektekben és mesterséges intelligencia programokban is.
Sokrétűségének köszönhetően a technológia számos területén mélyen beágyazódott a Python használata, ami kiterjedt fejlesztői közösséget is toborzott a nyelvnek. A folyamatos támogatás hatására pedig funkcióinak köre egyre inkább bővül, ami még inkább növeli a Python fejlesztők iránti igényeket.
Ha szeretnél belevágni a Python fejlesztésbe, programozói alapsimereteidtől függően két képzési szint közül is választhatsz a Webuninál. 3 hetes alapozó kurzusunk ideális bevezetést nyújt a technológia alapjaiba, míg 12 hetes átfogó Python képzésünkön minden szükséges elméleti és gyakorlati tudásra szert tehetsz, amire szükséged lesz az önálló Python fejlesztéshez. Érdekes lehet a számodra? Látogass el honlapunkra és nézd meg Python képzéseink részletes tematikáját!
Data Science, Data Analysis és adatvizualizációs technológiák
Az adatok gyűjtése, rendszerezése, raktározása és vizsgálata nem újkeletű emberi szokás. A számítógépes technológia fejlődésének köszönhetően azonban az utóbbi évtizedekben jelentősen megnőtt a bárki számára elérhető adatok köre. A rendelkezésre álló anyagok vizsgálatával pedig egyre világosabbá válik, milyen nagy mértékben befolyásolhatják ezek hétköznapi életünket, az egészségügy, a tudomány, a technológia és a gazdaság fejlődését. A Data Science és a Data Analysis így vált napjaink egyik legfontosabb területévé, a hozzáértő szakemberek pedig értékes munkaerővé.
Hogyan járul hozzá a vállalkozások sikeréhez a Data Analystek munkája?
- A big data segítségével hozzájárul a munkavállalók hatékonyságának növeléséhez és csökkenti a kilépések arányát. A rendelkezésre álló adatokkal a menedzserek és HR szakértők képesek olyan személyes vagy szervezeti szintű változások beépítésére a vállalkozás mindennapjaiba, ami növeli a munkavállalói elköteleződést rendszeres képzésekkel, a munkavállalókra nehezedő nyomás csökkentésével és megfelelő kompenzációval.
- Növelheti a kiberbiztonságot, amivel kiküszöbölhetőek olyan hibák és veszélyforrások, amelyek jelentős kárt okozhatnak a cégnek. Ezáltal nemcsak a vállalkozás működése válik optimálisabbá, de a váratlan kiadások, lehetséges károk kiküszöbölésével a várható bevételek is magasabbak lehetnek.
- Monitorozhatóvá teszi a felhasználók, ügyfelek viselkedését, amivel javítható a szolgáltatásunk minősége. A magasabb minőségű szolgáltatás jobban értékesíthető, az ügyfelek tovább maradnak hűségesek, ami pedig hosszú távon biztosabb bevételt eredményez.
- Hozzájárul az üzleti tervek optimalizálásához a piaci körülmények monitorozásával. Így megtalálhatunk olyan piaci réseket, amelyeket érdemes betölteni, segíthet a jobb marketing és üzleti stratégia kialakításában, vagy recesszió esetén a költségek minimalizálásában.
Hogyan néz ki a Data Analyst skillsetje?
Erről egy korábbi interjúnkban Jobbágy Szabolcs, Data analyst képzésünk egyik oktatója, számítógépes időhatékonysági tréner, MS Excel, VBA és Power BI szakértő beszélt részletesen. Ha szeretnéd őket te is elsajátítani, látogass el honlapunkra ás válassz átfogó tanfolyamaink közül!
- MS Excel, Access (adatbázis-kezelés) és egyéb MS Office programok
- Visual Basic (VBA) makró programozás – Excel, Word, Outlook, PowerPoint automatizálására
- Adatelemzés:
- PowerPivot (kimutatások, kalkulációk, elemzések),
- Power Query (adattisztítás, adatok átalakítása),
- Power BI (adatvizualizáció, dashboard-ok látványos diagramokkal),
- SQL adatbázisok: MS SQL, MySQL (adatok hatékony tárolása adattáblákban, és azok összekapcsolása, adat-lekérdezések SQL nyelven)
- Python – Pandas (adatelemzés, adattisztítás/adatátalakítás stb. – több tízmillió soros adattáblák esetén is gyors megoldás),
- Webalkalmazások fejlesztése – frontend: HTML, CSS, JavaScript + React library,
backend: js + Express
Részletesen a mesterséges intelligencia fejlesztésről
Habár gyakran még mindig a jövő technológiájaként tekintünk a mesterséges intelligenciára (AI), valójában már mindennapjaink részét képezi. Ide tartoznak a fejlett keresőmotorok, mint a Google, az ajánlórendszerek, amikkel a Youtube, az Amazon, vagy a Netflix számunkra érdekes tartalmakat kínál, a beszédfelismerő rendszerek, amikkel Siri és Alexa segíti a napjainkat és az önvezető autókon túl a stratégiai játékok is, mint a sakk vagy a go.
Definíciója szerint azt nevezzük mesterséges intelligenciának (MI, vagy angolul AI), ami egy gép, program, vagy mesterségesen létrehozott tudat által megnyilvánuló intelligencia. Napjainkban számos területen alkalmazzák és lehetséges felhasználási területeit folyamatosan kutatják is. Valójában egy igen sokrétű területről van szó, amelynek különböző szintjei önmagukban, vagy egymásra épülve is érdekes és izgalmas szakmai pályát kínálnak a fejlesztők számára.
A mesterséges intelligencia fejlesztés részterületei
Az alábbiakban csak egy kis bepillantást kínálunk a mesterséges intelligencia fejlesztés lehetséges részterületeibe. Ha szeretnél átfogó képet kapni róla, hogy milyen lehetőségek állnak előtted fejlesztőként, amennyiben érdekel napjaink egyik legizgalmasabb technológiája, mindenképp látogass el honlapunkra! Bevezetés az alkalmazott Mesterséges Intelligencia (AI) alapjaiba címmel ugyanis már néhány hét alatt hasznos alapvető tudásra tehetsz szert, ami segítséget nyújt a szakmai pályán való elinduláshoz.
Machine Learning – gépi tanulás
Gyakran használják a mesterséges intelligencia fejlesztés szinonimájaként is. A Machine Learning segítségével válik ugyanis lehetővé, hogy egy gép a rendelkezésére álló adathalmazból anélkül, hogy előre be lenne programozva, értelmezhető és hasznos tudásra tegyen szert. A Machine Learningnek fontos szerepe van például az egészségügyben, a rákkutatásban, ahol a páciensek kórelőzményeinek elemzésével akár különböző betegségek kialakulását is képes megjósolni. A banki és pénzügyi szektorban pedig a személyes igények és piaci tendenciák monitorozásával segíti a profitot hozó befektetési döntéseket és csökkenti a csalások, visszaélések valószínűségét.
Deep Learning
A Machine Learninggel szemben a Deep Learning során a programozó mesterséges neuronhálót épít, aminek a segítségével a számítógépek, programok az emberekhez hasonlóan példa alapján képesek új ismereteket elsajátítani.
A létrehozott algoritmusok képesek például műholdak képét értelmezni, szabályszerűségeket, vagy épp szokatlan jelenségeket észre venni. Gyakran találkozhatunk Deep Learning programokkal a hadászat és az űrkutatás területén is, de képesek lehetnek akár a munkahelyi balesetek megelőzésére is, ha érzékelik, hogy egy munkavállaló túl közel lép egy veszélyes géphez.
Természetes nyelvgenerálás
A számítógépek más nyelven és logika alapján kommunikálnak, mint az emberek, az általuk kezelt adatok monitorozása és megértése ezért gyakran nem egyszerű feladat. Emiatt vált olyan népszerűvé a természetes nyelvgenerálás módszere, ami a felhasználó számára könnyen értelmezhető formába képes konvertálni a rendelkezésére álló adatokat.
Ennek nagy jelentősége van például a folyamatok automatizációjában is. A tartalomfejlesztők például gyakran használják a természetes nyelvgenerálás módszerét arra, hogy anyagaikat több közösségi média platformon is elérhetővé tegyék, ráadásul maximálisan célközönségükre optimalizálva. Ez a folyamat még nem mentes minden hibától, a technológia fejlődésével azonban egyre kevesebb emberi beavatkozást igényel majd, ami jelentősen megnövelheti a hatékonyságot.
Milyen skillek szükségesek a mesterséges intelligencia fejlesztéshez?
A mesterséges intelligencia fejlesztése és kutatása már nem a belépő szintű fejlesztői területek közé tartozik. Általánosságban elmondható, hogy szükség van hozzá legalább alapfokú programozási tudásra, matematikai és logikai ismeretekre, valamint megfelelő affinitásra.
Ahogy a legtöbb fejlesztői szakmában, úgy itt is egyaránt fontosak a technikai ismeretek és a kreativitás. Nemcsak az új lehetőségek feltárásához, de a meglévő problémák megoldásához, üzleti igények kielégítéséhez is előfordulhat, hogy mélyre kell nyúlnunk kreatív raktárainkba. A kezdő lépéseket azonban szinte bármikor megtehetjük.
Ha nem rendelkezünk még tapasztalattal a Python fejlesztés területén, célszerű ott kezdeni a tanulást, mivel napjainkban határozottan az a mesterséges intelligencia fejlesztés egyik vezető programozási nyelve. Emellett érdemes feleleveníteni matematikai tudásunkat is az algoritmusok területéről, ahhoz ugyanis, hogy megfelelő mesterséges neuronhálókat építsünk, nekünk is tisztában kell lennünk az alapokkal.
A Webuni mesterséges intelligencia képzésein átfogó alaptudásra tehetsz szert Grad-Gyenge László mesterséges intelligencia kutató és szakértő folyamatos oktatói mentorációja mellett. Ha érdekel a téma, nézd meg a részletes tematikát honlapunkon!
Mit tartogat a mesterséges intelligencia fejlesztés jövője?
“Magyarországon most elég erősen kommunikálják az AI-t, kicsit jelentősebben is, mint a környező országokban. Ez fel tud építeni egy ökoszisztémát, ami segíteni fog abban, hogy új területeken is alkalmazva legyen a mesterséges intelligencia.” – Grad-Gyenge László.
A fogyasztói és üzleti igények is egyre inkább abba az irányba tendálnak, hogy a folyamatok automatizálásával, az emberi hibatényezők kiiktatásával és mindennapi feladataink egyszerűsítésével egyre nagyobb teret adjunk a gépeknek. Ez még hosszú időt vesz majd igénybe, hiszen sok az ismeretlen tényező és a félelem a jövővel kapcsolatban. Ahelyett azonban, hogy attól kellene tartanunk, hogy “a gépek majd elveszik a munkát”, inkább abba az irányba haladunk, hogy megkönnyítsék hétköznapjainkat, ezáltal több időt adjanak a személyes fejlődésnek, a rekreációnak és a kreatív tudományos, szakmai életnek.
Érdemes-e belevágni most a tanulásba?
A rövid válasz, hogy igen, a kicsit hosszabb, hogy most éri csak meg igazán! Az adat fókuszú technológiák, akár SQL-ről, Pythonról, Data Analysis-ről vagy Data Science-ről, Mesterséges intelligencia fejlesztésről van szó, már olyan technikai és szakmai háttérrel rendelkeznek, hogy biztosan sokáig velünk maradnak majd. Cserébe még a technológiai fejlődés útjának elején járunk, ami azt jelenti, hogy azok a fejlesztők, akik most mélyülnek el a területben, együtt fejlődhetnék vele, akár formálhatják is azt.
Hogyan tanulhatsz?
Munka mellett csak kevesen tehetik meg, hogy felsőoktatási képzés keretében fejlesszék magukat. Ha nem szeretnél, vagy nem is tudsz önállóan tanulni, egy online mentorált képzés sokat segíthet a szakmai fejlődésben.
A Webuni TECH képzéseivel például a technológia tapasztalt szakértőitől tanulhatsz maximálisan a saját időbeosztásod szerint. Az átfogó videós tananyagok segítségével széleskörű elméleti tudásra teszel majd szert, miközben a gyakorlófeladatoknak köszönhetően élesben is kipróbálhatod a tanultakat. Ha elakadnál, vagy nem értenél valamit, oktatóink folyamatosan a rendelkezésedre állnak, tőlük bármikor kérdezhetsz írásban, hetente pedig élő konzultációkon beszélitek majd át a felmerülő kérdéseket, nehézségeket.
Ezáltal nemcsak mélyebb tudásra tehetsz szert, hanem annak is kisebb a valószínűsége, hogy félúton esetleg abbahagynád a képzést, hiszen folyamatosan motivál valaki. Ha pedig elvégezted, egy éven belül bármikor visszanézheted!
