Időpont: 2019. szeptember 24. kedd, 15h-17h
Helyszín: KUBIK coworking
1137 Budapest, Jászai Mari tér 5-6.

A „hagyományos” elemző eszközök mellett egyre többször hallunk, olvasunk különféle data science platformokról. Ezek segítségével már különösebb elemzői tapasztalat vagy komolyabb statisztikai, matematikai háttér nélkül is összetett statisztikai modelleket építhet a felhasználó, a Citizen Data Scientist. Éppen emiatt sokak szerint a Citizen Data Scientist legegyszerűbb definíciója egyszerűen az, hogy nem adattudós. Inkább üzleti felhasználó, aki data science eszközöket használ prediktív modellek építésére, üzleti eredmények javítása érdekében. Nem rendelkezik tudományos ismeretekkel, és lehet, hogy nem ismeri mi a különbség a Random Forest és az SVM között - egyszerűen csak használja őket.

Hámornik Balázs PhD, BME - Mit is csinál egy Citizen Data Scientist?
Miközben az adatbányászatra, data sciencere és mesterséges intelligenciára épülő megoldásokra egyre nagyobb szükség van a piacon, az ezt megvalósítani tudó szakemberek száma továbbra is korlátozott. Ahelyett hogy még több és több adat-tudóst alkalmaznánk jobban járhatunk, ha az üzleti területünk szakértőit tesszük képessé tudással és eszközökkel, hogy adatbányászati pl. prediktív modellezési feladatokban önállóan is boldoguljanak?

Novák Márton, Clementine – Watson Studio
Minden nagy gyártó kínálatában található data science vagy machine learning platform, az IBM esetében ez a Watson Studio.
Az IBM azonban nem csak a Citizen Data Scientist kezébe ad eszközt, de egy „haladó” elemzőnek vagy elemzőcsapatnak is, hiszen integrált felületet nyújt az adatelemzési projektekhez, melyekben az adott problémát a hozzá legmegfelelőbb eszközzel hajthatják végre az elemzők, továbbá a projekthez szükséges erőforrások is könnyen kezelhetők.

Minden érdeklődőt szívesen látunk rendezvényünkön.

A  rendezvény ingyenes, de regisztrációhoz kötött. Jelentkezni a meetup.com rendszerében vagy oldalunkon lehetséges.