Fizikus bsc mennyire piacképes?

10. Neked mi az alapvégzettséged? Csak azért kérdezem, mert infón például tényleg nagyon minimális data science van csak, ellenben a szociológiával, amelynek ez a LÉNYEGE, öt éven át ezt tolják. A fizikusok is nagyon haladó matekot, statisztikát tanulnak, fényévekkel vannak az infósok előtt. (Egyébként a fizikusok vezetik az egyetemi képzések IQ-ranglistáját). “Adatokkal foglalkozni” nem azt jelenti, hogy megcsináltál egy Boston house prices vagy Titanic túlélős tutorialt, hanem azt, hogy nagy tömegű, valós adatokat kutatsz. Ez pedig a biológia, szociológia és fizika (többek között).

A gépészmérnökös példád erősen sántít, de amúgy igen, lehetsz gépészmérnökként is programozó, és találd ki, ki van előnyben, ha robotokat, drónokat vagy önvezető autót kell programozni…

11

Ha tudni akarod, mérnökinformatikus vagyok, 10 év ipari tapasztalattal. Ipari adatokkal dolgozok, főleg termelésirányítási rendszerekkel. Nagyjából 3 különböző ilyen rendszert építettem eddig ki nulláról.

Robot, drón és önvezető autónál egy gépészmérnök semmilyen előnyt nem élvez egy informatikussal szemben, de ha szeretnéd oszd meg velem, hogy miért gondolod ezt máshogy.

A data science mióta jelent AI-t is?

Adatfeldolgozással, vizualizációval, reportkészítéssel is foglalkozok implementáció és management mellett. De nyugodtan leírhatod nekem azt a tárgyat, ahol a fizikusok genetikus vagy hegymászó vagy egyéb AI-hoz köthető algoritmust tanulnak. Kíváncsi vagyok, hogy náluk hogy hívják, ha már annyira AI-nál tartunk. Mérnökinfon van kifejezetten mesterséges intelligencia tantárgy, államvizsga tétel is.

Értem. Na hát tényleg nem akarlak megingatni a hitedben, de amit te csinálsz, az nem data science, max. egy data analyst munkakör. Olvastam már korábban is itt pár hozzászólásodat, és azokból is látszik, hogy max adatokat összegzel, ripoltolgatsz. Nem gond, csak ez nem egy data scientist állás.

A data scientistek modelleznek, azaz ML/DL modellekkel statisztikai inferenciákat végeznek vagy prediktív algoritmusokat írnak. Ez a data science munka lényege. És mivel én viszont ténylegesen data scientist vagyok, elmondhatom, hogy egy fizikus diploma igenis nagyon jó alapokat ad a data science-hez. Vicc amúgy, éppen most volt egy videóhívásom más data scientistekkel közösen (péntek esti virtuális sörözés), és volt egy lány fizika PhD-vel… és nem ő az első fizikus data science vonalon, hanem a többedik.

Nem, a data scientistek nem informatikusok, hanem inkább programozó statisztikusok. Az informatikusok nagyon keveset tanulnak abból, ami a data science-hez kell.

00:26

Akkor jelentse azt. Fizika BSc-n melyik tárgy keretén belül tanulják? Erre nem válaszoltál.

Aztán folytassuk ott, hogy statisztikát minden reál szakon oktatnak. Az, hogy egy szociológus 4 kredittel többet csinál ilyet nem számít semmit, mert ugyanott nem kapja meg például azt a tudást, ami pyhtonhoz vagy R-hez kéne, vagy a gépi tanulás alapjaihoz, hogy elindulhasson ezen az úton. Ez nem mintha számítana, mert a valódi szakmai tudást dolgozva tanulod meg és pont emiatt lehet egy fizikus is data scientist, de ugyanez elmondható az összes többi reál szakra is, viszont nem ez a jellemző.

A fizika BSc-re az jellemző, amit egy korábbi válaszoló már leírt. kutatóként netto 160, majd teljes karrierváltás.

Az viszont érdekes, hogy láttad a korábbi hozzászólásaimat. Soha nem írtam sehova ilyesmiről még.

9

Ez most mellé ment, mert pont data scientist vagyok, de próbálkozz tovább az értékes nyereményekért!

Informatikai tudás nélkül hogy akarsz olyan mennyiségű adatokat elemezni, mint amik még egy zs kategóriás kutatásból is kipotyognak, áruld már el nekem? Hogy akarsz python, matlab, r programozási ismeretek nélkül data scientist lenni? Drágám, az adattudománynak eszköze az informatika, témája meg az adott tudományterület, ami lehet fizika, biológia, matematika, műszaki tudományok, társadalomtudományok stb...

Van több tízezer vételezett mintád. Mi az istent csinálsz vele, ha nem tudsz használni egy elemző nyelvet, egy statisztikai/szimulációs programot, de még adatbázist kezelni sem? Leírkálod papírra és egymás alatt összeadod vagy mizu?

Azért álljon már meg a menet... Attól, hogy valaki fizikusnak tanul, nem biztos, hogy van kedve/tudása ahhoz, hogy konvolúciós hálókat tákoljon python kódban például. Javíts ki, ha tévedek, de ez informatikai tudás, esetleg progmat, ami ma már szak szerint szintén proginfó.

Még egy laikus is megmondja neked, ha megmutatod neki hogy mit csinálsz, hogy az inkább informatika, elméleti interdiszciplináris tudással...

16. "Az, hogy egy szociológus 4 kredittel többet csinál ilyet nem számít semmit, mert ugyanott nem kapja meg például azt a tudást, ami pyhtonhoz vagy R-hez kéne"

Ez egyáltalán nincs így. Nézzük meg egy szociológus tantervét (ez éppen KGRE szociológia BA, de lehetne más is). Kihúztam mindent, ami nem kvantitatív (tehát pl. a kvalitatív kutatás 1-2-t is), kizárólag a data science témakörébe tartozó órákat mutatom:

Matematika felzárkóztató

Kutatásmódszertan I.

Kutatásmódszertan II.

Kutatásmódszertan III.

Matematikai statisztika EA I.

Matematikai statisztika Gyak 1.

Matematikai statisztika EA II.

Matematikai statisztika Gyak 2.

Matematikai statisztika EA III.

Matematikai statisztika Gyak 3.

Matematikai statisztika Gyak 4.

Számítógépes adatelemzés 1.

Számítógépes adatelemzés 2.

Számítógépes adatelemzés 3.

Számítógépes adatelemzés 4.

Nyári szakmai gyakorlat 1.

Nyári szakmai gyakorlat 2.

Kvantitatív módszerek 1.

Kvantitatív módszerek 2.

Ez bizony vaskosan 19 tanegység, és ez még csak az alapképzés. A képzést pedig úgy képzeld el, hogy rögtön az elején bedobják őket a statisztikai programozásba (régebben ez mindenhol SPSS volt, amcsiban meg MATLAB, de mostanában mindenhol R van meg Python), és utána a maradék összes félévet R nyelven tolják végig. Igazi, valódi adatokon, sőt saját maguk által tervezett kutatáson. EZT hívják komoly data science alapozásnak, nem azt, hogy van valami tényleg alap statisztika, amit utána soha nem kell használni más órákon.

És ez még csak az alapszak. Mesterszaknak nézzünk egy elte survey statisztika szakot, amely kifejezetten szociológusoknak lett kitalálva (és szociológus-matematikus vezeti amúgy a szakot):

Matematikai alapvetés I.

Matematikai alapvetés II.

Lineáris algebra és analízis

Lineáris algebra és analízis gyakorlat

Valószínűségszámítás

Valószínűségszámítás gyakorlat

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika gyakorlat

Mintavétel

Adatgyűjtési módszerek

Survey adatfeldolgozás

Kutatástervezés

Piackutatás I.

Piackutatás II.

Programozás I.

Programozás II.

SPSS

Többváltozós valószínűségszámítás és statisztika

Adatelemzés I.

Adatelemzés II.

Kategoriális adatok elemzése

Adattudomány előadás

Adattudomány gyakorlat

Hálózatelemzés

További kötelezően választható kurzusok:

Biostatisztika

Közösségi média analitikája

Hálózatkutatás

Szöveganalitika

Térinformatika a társadalomtudományokban

Adatelemzési fortélyok

Komplex survey adatelemzések

Ökonometria

Idősorelemzés

Hivatalos statisztika speciálkollégium

Hivatalos statisztika kutatószeminárium

Szóval a fenti alap+mesterszakot add össze, és még mindig az a véleményed, hogy "nem számít semmit"? (Az meg teljes tévedés, hogy ne értene R-hez vagy Pythonhoz, mondom: ez a munkaeszközük! A mérnökinfósok ezeket max. mellékesen tanulják, de nem ezzel dolgoznak 5 éven át. A szociológusok viszont igen, hiszen ez a lényege a tudománynak...)

Persze abban igazad van, hogy ez még nem mesterséges intelligencia fejlesztés önmagában, de – ettől függetlenül jelenleg ez Magyarországon a #1 adattudományos képzés. Sokkal közelebb áll ez az adattudományhoz, mint a mérnökinformatika. (Ami egyébként nem baj. A mérnökinformatika célja: jól megtervezett, robosztus, hatékony szoftvert írni. Az adattudósok nem szoftvertervezők, hanem adatelemzők és -modellezők.)

A fizikában nem vagyok otthon de mindjárt ránézek a tantervükre. Csak annyit tudok a fizikásokról, hogy egyrészt feltűnően sokan vannak a data scientist közösségben, másrészt pedig feltűnően profik.

17. "Hogy akarsz python, matlab, r programozási ismeretek nélkül data scientist lenni?"

Sehogy. Ez kell hozzá. Szerencsére mind a szociológusok, mind a fizikusok atom profik ezekben. Mármint jó esetben persze. A mérnökinformatikán pontosan hány R kurzus is van..?

"Drágám, az adattudománynak eszköze az informatika"

Az adattudomány gyakorlatilag számítógépes statisztika. Kell hozzá mind a programozni tudás, mind a statisztika (és abból SOKKAL több, mint amit egy mérnökinfón tanítanak, ami gyakorlatilag "bevezetés a statisztikába" néven fut az igazi data science szakokon, első félévben) és mind a domain ismeret (amiben ugye a biológusok, fizikusok, szociológusok stb. jeleskednek).

És rengeteg gyakorlat.

És pont a rengeteg gyakorlat, a kutatási gyakorlat az, amiben a biostatisztikusok, a social data scientistek toronymagasan élenjárnak, hiszen ők a kezdetektől fogva folyamatosan csinálják.

Egyébként most mi a vita tárgya? Az, hogy lehet-e egy fizikusból némi rátanulással remek data scientist? Mert szerintem lehet, és ezt alátámaszthatja az a féltucat fizikusból lett data scientist, akikkel együtt dolgozom vagy együtt tanulok.