Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Physicists in Data Science (talk in Hungarian l...
Search
szilard
October 09, 2018
99
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Physicists in Data Science (talk in Hungarian language) - AtomCsill (from the atoms to the stars) lecture series for high-school students - Eotvos University, Budapest, Oct 2018
szilard
October 09, 2018
More Decks by szilard
See All by szilard
Gradient Boosting Machines (GBM): From Zero to Hero (with R and Python Code) - Data Con LA - Oct 2020
szilard
0
250
Make Machine Learning Boring Again: Best Practices for Using Machine Learning in Businesses - Albuquerque Machine Learning Meetup (Online) - Aug 2020
szilard
0
180
Better than Deep Learning: Gradient Boosting Machines (GBM) - eRum conference - invited talk - June 2020
szilard
0
160
Gradient Boosting Machines (GBM): From Zero to Hero (with R and Python Code) - LA Data Science Meetup - February 2020
szilard
0
150
A Random Walk in Data Science and Machine Learning in Practice - CEU, Business Analytics Masters - Budapest, Febr 2020
szilard
0
350
Better than My Meetup/Conference Talks: Going Deeper in Various GBM Topics - GBM Advanced Workshop - Budapest, Nov 2019
szilard
0
120
Gradient Boosting Machines (GBM): From Zero to Hero (with R and Python Code) - Budapest BI Forum, Budapest, Nov 2019
szilard
0
170
Make Machine Learning Boring Again: Best Practices for Using Machine Learning in Businesses - LA Data Science Meetup - Playa Vista, August 2019
szilard
0
160
Better than Deep Learning: Gradient Boosting Machines (GBM) / 2019 edition - Budapest R and Data Science Meetups - Budapest, June 2019
szilard
0
140
Featured
See All Featured
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
290
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.2k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
41k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
410
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
900
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
440
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
30k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.3k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.6k
A better future with KSS
kneath
240
18k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
1k
Transcript
Fizikusok az adattudományban Pafka Szilárd Epoch (USA) AtomCsill, ELTE TTK
Budapest, 2018. október
Adattudomány / adatbányászat data science / data mining
Adattudomány / adatbányászat data science / data mining adatok érték
Adattudomány / adatbányászat data science / data mining adatok érték
adatok: számítógépes rendszerekben érték: tudás, vmi hasznos, vállalatnál $$$
None
None
None
None
None
None
None
y = f (x1, x2, ... , xn)
y = f (x1, x2, ... , xn)
Adattudomány?
Adattudomány?
Adattudomány?
Adattudomány?
None
None
None
None
None
- adatok beolvasása - adatok manipulációja - adatvizualizáció (ábrák) -
statisztikai modellezés - modellek felhasználása
- adatok beolvasása - adatok manipulációja - adatvizualizáció (ábrák) -
statisztikai modellezés - modellek felhasználása
- adatok beolvasása - adatok manipulációja - adatvizualizáció (ábrák) -
statisztikai modellezés - modellek felhasználása
None
None
None
None
None
None
None
Adatbányászat?
None
- valószínűségi eloszlások - valószínűségi összefüggések - valószínűségszámítás - statisztika
...
None
Source: Hastie etal, ESL 2ed
Source: Hastie etal, ESL 2ed
Source: Hastie etal, ESL 2ed
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
https://www.stitchdata.com/resources/reports/the-state-of-data-science/ (2015)
1992- ELTE fizikus 1996-98 Monte Carlo szim., Kosterlitz-Thouless 1999- pénzügyi
alkalmazások
1992- ELTE fizikus 1996-98 Monte Carlo szim., Kosterlitz-Thouless 1999- pénzügyi
alkalmazások 2001-05 CIB Bank kockázatkezelés 2004 PhD
1992- ELTE fizikus 1996-98 Monte Carlo szim., Kosterlitz-Thouless 1999- pénzügyi
alkalmazások 2001-05 CIB Bank kockázatkezelés 2004 PhD 2006- Kalifornia, data science 2016-17 CEU, UCLA (1-1 kurzus)
numerikus jártasság adatok manipulációja, “tisztítása” adatvizualizáció eszközök erre (Unix/Linux, Matlab,
R, Python) programozás szimulációk modellekben való gondolkodás
None
Soft skills: - curiosity - creativity - skepticism - ask
good questions - communication
By 2018, the US alone could face a shortage of
140,000 to 190,000 people with deep analytical skills - McKinsey, 2011
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
None
Összefoglaló: 1. Adattudomány: példák, 1 projekt röviden (eszközök, szükséges tudás)
2. Miért fizikusok? 3. Pár karriertanács