Dr. Girasek Edmond
Üzleti Adatelemző
| Elérhetőségek | |
|---|---|
| Cím: | Magyarország, |
| Szakmai tapasztalat | |
|---|---|
| Oktatási területek: | Adattudományok |
| Munkahely: | Semmelweis Egyetem |
Bemutatkozás
Sziasztok, Egyetemi docens vagyok a Semmelweis Egyetemen, szociológus, egészségtudományok Ph.D. és üzleti adatelemző.
20 éves statisztikai, adatelemzési és oktatási tapasztalattal rendelkezem (felsőoktatási és vállalati képzések). Számos hazai és nemzetközi adattárház, adatelemzési projekt szakértője vagyok, főleg felsőoktatás és egészségügy területén, számos tudományos kutatásban vezettem a statisztikai adatelemzési tevékenységet.
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Az oktatás jól strukturált és érthetően vezetett volt, ami megkönnyítette az anyag elsajátítását. Örülök, hogy részt vettem, mert az itt megszerzett tudás azonnal alkalmazható a gyakorlatban.
Gergely Toth
AI-víziós Dalfesztivál - Komponáld meg adat alapon és hozd is létre az év AI-slágerét!
Érthető volt az anyag, tudtam követni, együtt haladni az oktatóval. A technikai malőröktől eltekintve -homályos, kis felbontású közvetítés, YouTube csevegőjéből nem indítható linkek-, minden más hibátlanul működött.
Fülöp (AmonRa73) Sándor
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Nagyon szuper kihívás volt, kezdőknek jó kis betekintő, már tanfolyamot végzettként nagyon jó volt megtapasztalni a gyakorlati alkalmazást, hatalmas AHA-élményem volt, hogy minden lépéshez megvan a megfelelő adatelemző eszköz. Köszönöm! Remélem, sok ilyen lehetőség lesz még! :)
Habran Anita
Bevezetés az adatvezérelt döntéshozatalba
Összeszedett, világos, egyértelmű, átfogó képet ad
Polgár Zsolt
Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
Szuper tanfolyam, nagyon jól egymásra épülő modulokkal, fokozatosan nehezedő feladatokkal és egy olyan oktatóval sohasem fárad bele abba, hogy valamit körültekintően elmagyarázzon. Saját tapasztalat, miszerint sokkal színesebb és élménydúsabb a képzés, ha valamilyen adatelemző ismeret birtokában kezdjük el.
Mészár Attila
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Szuper!
Rózsahegyi Tamás
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Szuper Python
Zsédely Gábor
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Komplex, jól ősszefüggő,érthető tudásanyag
Zavarkó Erika
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Tetszett, az oktatók is rendben vannak, bár ugy hogy ezekben a témákban teljesen vakon vagyok, így már tudom hogy merre tovább.
Nagy Gabor
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Nagyon hasznos volt, sokat tanultam!
Gergely Toth
Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
Lényegretörő tartalom, jó példákkal.
Szalay Virág
Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
Jól felépített, gyakorlatias képzés. Izgalmas, életszerű példákkal, jó mentorálással. Nagyon hasznos kiegészítő kurzus a Data analyst képzéshez is.
Seres Richárd
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Köszönöm, nagyon inspiráló!
Nagy Attila
Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
Profin felépített tananyag, profi mentorálással! Edmond úgy vezet végig a tananyagon, hogy azok számára is könnyen érthető, akik nem rendelkeznek előképzettséggel. Mindenkinek ajánlom, aki érdeklődik a téma iránt!
Vastag-Szabó Erika
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
A képzés nagyon hasznos. Több éve vsgyok kutató, tanultam újdonságot is!
Bocskai Gábor
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Szuper betekintést adott a Data Science világába, átfogó, tele érdekességgel, hasznos tartalmas leckékkel. Marketing területen dolgozom, és felettébb hasznos betekinteni a "kulisszák" mögé.
Polgár Zsolt
AI-víziós Dalfesztivál - Komponáld meg adat alapon és hozd is létre az év AI-slágerét!
Izgalmas volt a kihívás, közben sok új dolgot tanultam.
Vass Csaba
Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
Az Alkalmazott Statisztika kurzus jól illeszkedett a data engineer képzéshez. Az SQL és NoSQL ismereteim miatt az adattáblák kezelése ismerős volt, de a statisztikai elemzések mélyebb értelmezése és a JASP használata sok újat adott. A tananyag kiegyensúlyozott volt, és segített rendszerezni az adatelemzési szemléletet. Összességében hasznos és rele...
Bubrovszky Norbert
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Ok
Blahut Szabolcs
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Változatos izgalmas kicsit sűrű de szuper, élvezem nagyon!
Csempesz Gábor
Alkalmazott statisztika a Data Science-ben
Nagyon jól felépített képzés, csak ajánlani tudom! Edmond végig, nagyon segítőkész, úgy oktat, hogy az mindenki számára érthető legyen és gyakorlatban is tudja használni.
Lobont Tamás Ianos
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Egy több részes gyakorlaton vezettek végig a mentorok, bemutatva az adott fázisban használandó eszközöket. Életközeli és érdekes volt. Minden részben külön is el lehet mélyülni, jó volt velük találkozni.
Nyárai Horváth Péter
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Imádom minden részét :)
Demcsik Márton
AI-víziós Dalfesztivál - Komponáld meg adat alapon és hozd is létre az év AI-slágerét!
ötöst adnék, de sajnos nagyon sokszor homályos és olvashatatlan a tananyag :(
Czégel Ditta
Bevezetés az adatvezérelt döntéshozatalba
Nagyon hasznos, érdekes, érthető, motiváló volt számomra. Örülök, hogy részt vehettem rajta. Köszönöm!
Lagzi Edina
AI-víziós Dalfesztivál - Komponáld meg adat alapon és hozd is létre az év AI-slágerét!
érdekes, jól követhető
Chikány Henrietta Kata
Bevezetés az adatvezérelt döntéshozatalba
Nagyon jó,az alapokat is érthetően elmagyarázó képzés
Hadady Zsombor
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Gyors volt, de nehéz
Fekete Gábor
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Rendben van :)
Somorjai Karola
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Nagyon élveztem a kurzust. Számomra sok újdonságot és hasznos dolgot sajátíthattam el. Köszönöm a lehetőséget!
Nagy Annamária
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Edmond nagyon jól felépítette a tananyagot - érthető és világos volt, hasznos információkkal. Sok lehetőség volt gyakorlásra is.
Ditrói Eszter
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Hiánypótló értékes anyag. Nagyszerűen lett összeállítva, annak érdekében, hogy legyen mivel elindulni a statisztika világába ilyen rövid idő alatt. Sokat lehet tanulni az eltérő típusú feladatok megoldásából.
Vadlicsek Antal
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Egy több részes gyakorlaton vezettek végig a mentorok, bemutatva az adott fázisban használandó eszközöket. Életközeli és érdekes volt. Minden részben külön is el lehet mélyülni, jó volt velük találkozni.
Nyárai Horváth Péter
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Nagyon féltem a statisztikától, az egyetemi órákból semmit nem értettem, de Edmondnál minden olyan tiszta, nem is értem, mit nem értettem...
Dr. Agora Zsuzsanna
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Szuper!
Rózsahegyi Tamás
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
A gyakorlati megközelítése egy feladat megoldásának remek ötlet és a bemutatott eszközök is felkeltették érdeklődésemet. Köszönöm.
Trenyik Istvan
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Érdekes, sok hasznos információ, figyelemfelkeltő
ternyák györgy
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Maximálisan elégedett vagyok, kivéve Balogh Balázs órájával. Attól tartok, a Tanár Úr megfeledkezett arról, hogy a Data Challenge-re nem csak haladók jelentkeztek.
Stummer László
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
szuper
Molnár András
Bevezetés az adatvezérelt döntéshozatalba
Szuper képzés. Egyszerűen és érthetően adják át a tudást az oktatók.
Berta Erika
AI-víziós Dalfesztivál - Komponáld meg adat alapon és hozd is létre az év AI-slágerét!
Szuper volt és hasznos! Már várom a következőt! :)
Medve Attila
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Nagyon jól felépített és közérthető.
Szegedi Eszter
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Nagyon szuper, igazán tetszett, hogy sok mindenbe bele kóstolhattunk. Remélem lesz még hasonló.
Kordás Nóra
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Egy több részes gyakorlaton vezettek végig a mentorok, bemutatva az adott fázisban használandó eszközöket. Életközeli és érdekes volt. Minden részben külön is el lehet mélyülni, jó volt velük találkozni.
Nyárai Horváth Péter
Bevezetés az adatvezérelt döntéshozatalba
Színvonalas, információdús képzés, amely kiváló iránytűt biztosít a téma iránt érdeklődőknek! Köszönöm szépen a lehetőséget, rendkívül hasznosnak találtam!
Szentmiklóssy Liliána
Bevezetés az adatvezérelt döntéshozatalba
Ok
Blahut Szabolcs
Alkalmazott statisztikai módszerek a Data Science-ben
Nagyon érthető, világos, komplex és hasznos!
Angyalné Dr Alexy Márta
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Jól felépített feladatsorozatot végezhettünk felkészült oktatók vezetésével. Köszönöm. Várom a következő lehetőséget a tanulásra.
Seresné Söröli Csilla
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
a web scraping részen kívül az összes összeszedett volt és könnyen érthető nagyon jó kezdeményezés
Szalay Márk
Data Challenge – Tervezd meg a következő Hollywood-i kasszasikert adatok alapján!
Egy több részes gyakorlaton vezettek végig a mentorok, bemutatva az adott fázisban használandó eszközöket. Életközeli és érdekes volt. Minden részben külön is el lehet mélyülni, jó volt velük találkozni.
Nyárai Horváth Péter
Továbbiak betöltése