Honnan akasszunk le adattudóst?

Azzal már jó ideje foglalkoznak a vállalatok, hogy a big datához értő adattudósokat találjanak a munkaerőpiacon. De hiába az igény, úgy tűnik, egyre nehezebb dolguk lesz. A Gartner például azt jósolja, hogy néhány éven belül mintegy 4,4 millió új munkahelyet hoz létre a big data elemzéseik iránti igény, ám csupán az állások harmadára lesz szakember.

Megváltó vagy „csak” leváltó lehet Magyar Péter? Kihúzza az Orbán-kormány 2026-ig?
Meddig marad szankciós listán Rogán Antal? Mi lesz a régi ellenzékkel?
Online Klasszis Klub élőben Kéri Lászlóval!

Vegyen részt és kérdezzen Ön is a politológustól!

2025. január 23. 15:30

A részvétel ingyenes, regisztráljon itt!

Kép: Freestockphotos

A probléma elsősorban az, hogy a big datahoz speciális, sok esetben interdiszciplináris szaktudás kell. Itt már az adatelemzésben szerzett tapasztalat nem elég. A magas szintű adattudományi szaktudás mellett ugyanis olyan képességek is kellenek, amelyek a lekérdezések paraméterezésének megtervezésében is segítenek. Mélyebb szinten kell érteniük például a speciális szűrőalgoritmusok megtervezésében. Nem véletlen, hogy az adattudósok általában nem IT-területről érkeznek. Az ágazat már most is elsősorban a statisztika, a fizika, az alkalmazott matematika vagy például a közgazdaságtan területéről szipkázza el a legjobbakat.

A szakemberek megtalálását nem csak az nehezíti, hogy a big data jellegű képzések egyelőre gyerekcipőben járnak (Magyarországon például elsőként a CEU indított posztgraduális képzést kifejezetten közgazdászoknak az IBM támogatásával big data szakemberek képzésére), hanem az is, hogy a vállalatok sokszor azt sem tudják felmérni, hogy milyen képességekkel és tudással felvértezett szakembereket keressenek - írta együttműködő partnerünk, a Bitport.hu.

Sokan beleesnek abba a csapdába, hogy aki a fejlett analitikához ért, vagy otthon van a gépi tanulás problémakörében, az majd a big datához is ért. De a probléma épp az, hogy itt valami egészen újra, egyfajta valóban interdiszciplináris tudásra van szükség. Ráadásul – és talán ez a kulcsa a big data hatékony felhasználásának – az elméleti háttér mellett szükség van az üzleti folyamatok és célok mély ismeretére is.

Ne a jósgömbből döntsünk!
A vezetők inkább a megérzéseikre hagyatkoznak az üzletet alakító döntések során, mintsem az adatokra. Az adatelemzés minőségének javításába azonban egyre többen fektetnek be, annak hosszú távú hatásai miatt.
A belső képzés a legjobb út

A big data szakembereket kereső vállalatok között kezd kialakulni az a konszenzus, hogy a legeredményesebb, ha a belső neveléshez folyamodnak. Így igazából csak a jól képezhető, de természetesen megfelelő előképzettséggel rendelkező fiatalokat kell megtalálni. Persze ez sem egyszerű. Egy amerikai vállalat big data részlegének vezetője például az egyetemeken keres fiatalokat, elsősorban fizikusokat. És miért pont fizikusokat? Mert – és akkor jöjjenek a közhelyek – aki fizikus diplomát szerez, kellően okos, analitikus a gondolkodása, jó a modellalkotásban, magas szintű matematikai tudással bír, és a modern fizikai kurzusokon megkövetelik tőle a magas szintű programozási ismereteket is. Azaz egy jó fizikusban minden együtt van, amire egy jó big data adattudósnak szüksége lehet, az üzleti folyamatokat pedig majd megtanulja a vállalatnál.

 A cikk teljes terjedelemben itt olvasható!

4 jel, hogy a cége a bigdata-középkorban ragadt
Minden cég gyűjt és tárol számos adatot. A kérdés csak az, hogy felhasználjuk-e őket az üzlet fejlesztésére! Mutatunk négy jelet, ami azt mutatja, hogy ideje lenne továbblépni a big data nyújtotta lehetőségek kihasználásában!

Véleményvezér

Magyar Péter ezúttal nagyon bele szállt Gulyás Gergelybe

Magyar Péter ezúttal nagyon bele szállt Gulyás Gergelybe 

Kölcsönösen árulással vádolják egymást.
A szankciók hatására beállt a Gazprom a földbe

A szankciók hatására beállt a Gazprom a földbe 

Vége a Gazprom nagyhatalmi státuszának.
Bréking, Orbán Viktor a dzsungelbe tart

Bréking, Orbán Viktor a dzsungelbe tart 

Reméljük Orbán Viktor testőrei remek dzsungelharcosok.


Magyar Brands, Superbrands, Bisnode, Zero CO2 logo