Adatok, elemzések, összefüggések – sokak számára rideg, elvont szavak, Dr. Girasek Edmond számára viszont ezek épp az élet megértéséhez vezető eszközök. Egyetemi oktatóként, kutatóként és a Cubix Alkalmazott statisztika a Data Science-ben kurzusának oktatójaként is azt vallja: az adatok értelmezése nem csak elmélet, hanem kézzelfogható tudás, amely üzleti döntéseket, kutatást vagy akár személyes kíváncsiságot is segít.
Edmonddal arról beszélgettünk, hogyan került kapcsolatba a statisztikával, mit tanult az évek során több százezer soros adatbázisok elemzése közben, és miért lehet a gólyák száma egy településen jó példa a statisztikai félreértésekre.
Egyetemistaként kezdte – azóta sem hagyta abba az adatelemzést
„Szociológusként végeztem az ELTE-n, ahol már hallgatóként oktattam statisztikát elsőéveseknek – azóta is ezt csinálom, csak más szinteken” – meséli Edmond. Szakmai útja a statisztika és az adatelemzés köré szerveződött: dolgozott a Semmelweis Egyetem különböző intézeteiben, az Oktatási Hivatal külső szakértőjeként, és számos hazai és nemzetközi kutatási projekt adatainak feldolgozásáért felelt. „A diplomás pályakövetési rendszerben például több százezer ember adataival dolgoztunk, ott tanultam meg igazán nagy adathalmazokat kezelni és Power BI riportokat készíteni.”
Ez a projekt különösen emlékezetes számára: nemcsak az adatvolumen volt kihívás, hanem a komplexitás is. „Meg kellett érteni, hogyan kapcsolódnak össze különböző adatforrások – NAV, felsőoktatási rendszer, népegészségügyi nyilvántartások – anélkül, hogy az egyént azonosítanánk. Ez elképesztő adatgazdagság, de nagyon tudatosan kellett vele bánni.” Ezen a ponton Edmond számára világossá vált: az adatelemzés nem technikai rutin, hanem felelősség.
Ma a Semmelweis Egyetem Magatartástudományi Intézetében tanít orvosi szociológiát magyar és angol nyelven, és több tudományos projekt adatainak elemzését is vezeti – az egészségügytől a digitális eszközhasználatig. Ide tartozik például annak vizsgálata, hogyan változik meg az orvos-beteg kapcsolat a technológia térnyerésével, és milyen szerepet játszanak ebben az okoseszközök vagy az online egészségügyi tartalmak.
Hallgatóból oktató
A Cubix-al először ő is hallgatóként találkozott. „A közösségi médiában láttam egy SQL-tanfolyamot – elvégeztem, és nagyon tetszett. A kurzus után javasoltam, hogy szívesen tanítanék statisztikai adatelemzést. Az ötletből közösen formáltunk egy új tanfolyamot – így született meg az Alkalmazott statisztika a Data Science-ben kurzus.”
Edmond különösen élvezte a kurzus kidolgozását: új példák, feladatok, videók készültek, az anyag pedig folyamatosan fejlődik azóta is. „A szoftver frissítésekhez is igazítom a tartalmat – nem lehet elavult példákat hagyni, ha a hallgatók új verzióval dolgoznak. Ez egy élő tanfolyam.”
A tananyag fejlesztése során Edmond számára kulcskérdés volt, hogyan lehet elérni, hogy a statisztika ne csak érthető, de érdekes is legyen. „A tanfolyam nem lexikonfejezeteket magyaráz. Inkább egyfajta történetmesélés – adatokkal. Olyan problémákat hozunk be, amik tényleg léteznek. Például miért hagyja ott az ügyfél a szolgáltatót, vagy hogyan lehet előre jelezni a hallgatói lemorzsolódást.”
Mit hozott korábbi oktatói tapasztalataiból?
A válasz egyszerű: rengeteget. Az egyetemi oktatásból hozta a tudást arról, hogyan kell a tananyagot egymásra építeni, hogyan lehet a kíváncsiságot fenntartani, és miért fontos, hogy a hallgató rögtön hasznosítani tudja, amit tanul.
„Az volt a célom, hogy a kurzus gyakorlati legyen: akár másnap alkalmazható tudást adjon, miközben alapot biztosít a továbblépéshez. Fontos számomra, hogy ne csak szoftverhasználatot tanítsunk, hanem szemléletet is.”
Ez a szemléletformálás Edmond szerint nem csak a statisztikáról szól, hanem arról is, hogyan állunk hozzá a tanuláshoz. „Sokan azt gondolják, hogy statisztikát tanulni csak matekzsenik tudnak. Én épp az ellenkezőjét szeretném megmutatni: kell hozzá logika és érdeklődés, de minden mást meg lehet tanulni.”
Ki az, aki a legtöbbet profitálhat a kurzusból?
„Nagyon sokféle hátterű ember jön” – meséli. „Vannak frissen végzett hallgatók, iparban dolgozók, karrierváltók, és olyanok is, akik egyszerűen csak kíváncsiak.” A sokszínűség a közös konzultációkon is előnyt jelent, hiszen eltérő szakterületekről érkeznek izgalmas kérdések, problémák.
Az egyik legemlékezetesebb eset például egy madárszakértő hallgatóhoz kapcsolódik. Edmond elmesélte az ismert példát: ahol több gólya él, ott több gyerek születik – de ez nem oksági kapcsolat, csupán egy háttértényező (kistelepülési lét) magyarázza a látszólagos összefüggést. A hallgató utánanézett a gólyaszámlálási adatoknak és születési statisztikáknak, majd bemutatta az élő konzultáción, amit talált.
„Ez a történet nem csak szórakoztató volt, hanem tökéletesen illusztrálta, hogy mennyire fontos az adatok mögé nézni. Az ilyen élmények tartják életben a kurzust – és a tanulási folyamatot is.”
A tanulási folyamat lépései
Edmond szerint a kurzus egyik legfontosabb előnye, hogy fokozatosan vezeti be a hallgatókat a statisztika világába. „Az első pár modulban még nem kell szoftvert használni, csak a gondolkodásmódot alapozzuk meg. Utána jönnek az alapfogalmak, próbák, végül egy teljes adatelemzési projekt.” Ez a struktúra azok számára is követhető, akik soha nem tanultak korábban statisztikát, mégis gyorsan gyakorlati szintre szeretnének eljutni. „A cél nem az, hogy mindenkiből statisztikus legyen, hanem hogy értsük, mit csinálunk az adatokkal – és mit jelentenek az eredmények.”
Aki nem kérdez, az semmit nem ront el – de semmit nem is tanul
„Gyakran előfordul, hogy valaki csak csendben végigcsinálja a videókat, és utólag ír, hogy mennyit tanult. Ez is jó, de szerintem még többet lehet tanulni, ha kérdezel.” Edmond kiemeli, hogy a hibázás a tanulás része – különösen egy olyan területen, ahol nincsenek egyértelmű, „jó” válaszok. „A statisztika nem receptkönyv, hanem gondolkodási keret. Aki ezt megérti, az később is képes lesz eligazodni bármilyen adathalmazban – szoftvertől függetlenül.”
Szemléletformálás és valós problémák
A kurzus célja nem csak a tanítás – sokkal inkább az, hogy a résztvevők merjenek kérdezni, próbálkozni, akár hibázni is. Edmond gyakran hangsúlyozza: egy problémára nem egyetlen jó megoldás létezik.
„A statisztika olyan, mint egy svájci bicska: üzleti folyamatokat, marketinget, HR-t, logisztikát, felsőoktatási vagy egészségügyi rendszereket egyaránt lehet vele elemezni. De önmagában nem elég – a domainismeret, az adott terület megértése nélkül nem lesz üzleti értéke az elemzésnek.”
Ezért a kurzus nem egy szoftverre épül, hanem egy általánosan használható statisztikai gondolkodásra. A tananyaghoz tartozó feladatok között van telekommunikációs ügyféllemorzsolódási eset, hallgatói teljesítményt vizsgáló adatbázis, sőt egészségügyi példák is.
„Az adatelemzés akkor működik igazán jól, ha az elemző tudja, mit keres. Ehhez kell a kontextus – és azt nem egy program tanítja meg, hanem a világra való kíváncsiság.”
Az Amazon példája – statisztika a mindennapokban
A kurzus során Edmond gyakran hoz olyan példákat, amelyek ismerősek a hallgatók számára. „Szeretem azokat a sztorikat, ahol világos, hogy az adatelemzésnek üzleti értéke van.”
Ilyen például az Amazon esete is: „Kezdetben csak egy kis könyvkereskedés volt. Aztán bevezettek egy ajánlórendszert, amely a korábbi vásárlások alapján ajánlott új termékeket. Ez a statisztikai alapú rendszer tette őket különlegessé, és ez indította el őket a mai méret felé.” Edmond szerint ezek a valós példák nemcsak érdekesek, de azt is megmutatják, hogy a statisztika nem elméleti luxus – hanem versenyelőny.
Oktatóként a visszajelzésekből is tanul
A kurzus folyamatosan fejlődik – nemcsak technikailag, hanem tartalmilag is. „Az első turnus után érkeztek visszajelzések, ezek alapján módosítottam a tananyagon. Szoftverfrissítés volt? Akkor újraforgattam a videót. Nekem fontos, hogy a hallgatók azt érezzék: az oktatás élő dolog, nem egy dobozos csomag.” Edmond a videók rögzítése közben is igyekszik a hallgatók fejével gondolkodni. „Furcsa élmény a kamerának beszélni, visszajelzés nélkül. De mindig arra gondolok, hogy ott vagytok a másik oldalon – és ez motivál.”
És mi a jövő?
„Szeretném továbbfejleszteni a kurzust – sok hallgató kérdezte már, hogy lesz-e folytatás. Van is ötletem rá. Emellett szeretnék ismét nagyobb, komplexebb adathalmazokkal dolgozni – ezek elemzése mindig új kihívást jelent.”
Edmond szerint az adatelemzés és a mesterséges intelligencia világában most valódi forradalom zajlik – és aki ebbe bekapcsolódik, annak ez rengeteg lehetőséget jelent. Az AI szerinte nem az embereket váltja le, hanem azokat, akik nem használják.
„Azt látom, hogy az AI nem elveszi a munkánkat – hanem másfajta tudást kér tőlünk. Akik megtanulják jól használni, azok versenyelőnybe kerülnek. A többiek pedig előbb-utóbb hátrányba.”
Végül három dolog, amit a kurzus ad
- Egy használható bevezető a statisztika és adatelemzés világába – matek előképzettség nélkül is.
- Alap, amire építeni lehet – legyen szó továbblépésről, szakmai döntésekről vagy más Cubix kurzusokról.
- Szemlélet, ami közelebb hozza az adatokat – és megmutatja, hogy a statisztika nem félelmetes, hanem hasznos.
Zárásként: mit tanácsolsz azoknak, akik még csak gondolkodnak?
„Ne féljetek. A statisztika nem egy merev rendszer, amiben csak egyetlen jó válasz létezik. Itt lehet próbálkozni, keresni, újrakezdeni. És a legjobb: ha valami igazán érdekel, akkor az adatok válaszolni fognak.”
Ha érdekel, hogyan lehet az adatokból valódi értéket teremteni – akár a saját munkádban, akár egy új területen –, nézd meg Edmond kurzusát: Alkalmazott statisztika a Data Science-ben. Egy biztos: itt nem a gólya hozza az eredményeket, hanem a jól feltett kérdések és a megértett összefüggések.
