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
130
Gradient Boosting Machines (GBM): From Zero to Hero (with R and Python Code) - Budapest BI Forum, Budapest, Nov 2019
szilard
0
180
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
150
Featured
See All Featured
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
KATA
mclloyd
PRO
35
16k
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1.3k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
570
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
41k
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
1
2.4k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
19k
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
520
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.4k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.6k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
920
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
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