Data Innovation Summit 2019: Gyorsjelentés

Címkék

Március 14-15, data, Stockholm: Data Innovation Summit! Idén negyedik alkalommal, nekem személyesen harmadjára. Nagyra nőttek, négy éve még egy közepes aulában elfért a társaság, idén több, mint 1700-an nyomultunk. A folyamatosan növekvő érdeklődés jól mutatja, hogy a data science, data engineering, machine leraning, artifical intelligence kulcsszavakat alaposan felkapta az IT hype; aki ügyes, az még most ül fel erre a vonatra, amikor még a korai fázisban van a hullám. És sokan érdeklődnek, nagyon sokan.

Öcsémmel mi is kilátogattunk Kistába, az Ericcson HQ közelében található konferenciaközpontba. Másfél nap volt, telezsúfolva jobbnál jobb előadásokkal, nagyon látványos technológia demókkal, kicsi és nagy cégek bemutatóival. Az idei téma fókusza az ML alkalmazásokon volt, legyen az biztosító, esetleg utazási iroda ügyfél-kategorizátora, vagy szerver logfájlok analizálása és hibák detektálása. Szokás szerint külön színpadon jelentek meg az adat-életút különféle fázisai: az adatgyűjtés, a tárolás, az analízis, az eredmények vizualizációja és az egész folyamat menedzsmentje. Mindezzel párhuzamosan összesen hat helyszínen folyamatosan mentek a workshopok, ahol az új dolgokat kipróbálhatták, megtanulhatták azok, akik kifejezetten technológiát tanulni jöttek.

A kedvenc demóm az a képfeldolgozós ML rendszer volt, ami egy webkamera élő képén bekategorizálta a megjelenő arcokat nem, kor és hangulat alapján. Félelmetes volt látni, hogy magamat és társaságomat +-1 év pontossággal képes volt helyesen megtippelni. Mondjuk a sör márka, amit ez alapján javasolt, az pont nem talált, de ugye ne legyünk telhetetlenek.
Az ilyen konferenciákon a kedvenc időtöltésem megkeresni a társaságban a magyar kollégákat, és egy jót beszélgetni velük arról, hogy ők mivel foglalkoznak. Nagy szomorúságomra az idei résztvevők listáján rajtunk kívül csak három magyart sikerült találni. Stikkel Gábor arról beszélt a közönségnek, hogy hogyan fejlesztett ML rendszert mobilos mozdulatfelismeréshez zárak vezérlésére. Az előadás után lehetőségem volt egy kis „behind the scenes” beszélgetésre is, ahol mesélt néhány igazán gyakorlati részletről is. Azután ott volt Péter, aki a Birst BI standján mutatta be a rendszerüket, amivel ügyes marketing kampányok szervezhetők és automatizálhatók. Végül a közönségben összefutottunk Annamáriával az IKEÁtól, akivel egy jót beszélgettünk az adatok felelősségteljes felhasználásáról.

És sajnos, ennyi. Velünk együtt hárman jöttek Svédországból, egy Hollandiából, én pedig Finnországból repültem át. Magyarországról vagy senki sem jött, vagy pedig jól elrejtőztek. Amit a magam részéről nagyon sajnálok, mert szerintem ez egy olyan terület, ahol még könnyű sikeresnek lenni, és ahol még viszonylag alacsony a belépési küszöb. Kicsit ez a célja ennek a postnak is, hogy itt a HUPon is terjedjen ennek a lehetőségnek a híre, hátha kedvet kaptok, hátha jöttök jövő tavasszal ti is a következő Summitra, és csapunk egy HUPos sörözést ott Kistában.

Hozzászólások

Milyen területről szoktak a legtöbben ML irányba menni? Gondolom nem üzleti alkalmazások fejlesztését, vagy pl. frontendet fejlesztők, vagy rosszul látom? (Kvázi: Milyen magas az a kerítés, amit belépési küszöbnek csúfolnak? :) )

Ahogy látom, itt északon olyan nagy ezen a területen (is) a mukaerőhiány, hogy kb néhány Coursera kurzus elvégzése után már lehet állást találni. A fent emlegetett Summiton osztogatják a Harnham Data & Analytics salary guide-ját. Érdemes belenézegetni, ilyeneket lát az ember: Stockholm, junior data scientist 475K SEK basic salary. Junior data scientist a tapasztalatom alapján most esett ki az egyetemről, tud adatokat pofozgatni Pythonnal (esetleg kicsit R-el) főleg Stack Overflow példák alapján, de egy önálló analízis összerakása már meghaladja a képességeit.

Milyen területről szoktak a legtöbben ML irányba menni? Konkrétan nem tudok válaszolni, a legtöbb, akiket én látok, fejlesztők matekos háttérrel.

--
Csaba