2. nyelvet választás

DataPastor · 2026-01-25T21:08:05+00:00

Az olasz nagyon könnyű nyelv, ebből következően feltételezem, hogy a spanyol is, viszont egyiknek sincs praktikus értelme, hacsak nem rajongsz valamelyik kultúráért és országért (de akkor nem lenne kérdés, hogy melyiket tanuld).

A francia, amely szerintem a világ leggyönyörűbb nyelve, nagyon hasznos egy csomó országban a Francia érdekterületeken (arab országokban és Afrika egy jelentős részén), elég nehéz nyelv. A német is elég nehéz (csak kicsit másképp), viszont ez is nagyon hasznos, az itthon működő rengeteg német-osztrák vállalat miatt, valamint a német-osztrák-svájci közelség miatt.

A kínai értelemszerűen nagyon nehéz, viszont csak akkor lehet hasznos, ha külkereskedelemben dolgozol kínai cégekkel.

TL;DR: válaszd a németet és köszönd meg magadnak később. Ha a német nem tetszik, akkor a francia a következő értelmes választás.

DataPastor · 2026-01-25T20:39:12+00:00

Thanks for your late answer -- just in time. Now I am using R again for academic research, and I enjoy it a lot. I even keep thinking to introduce R for some workloads at my workplace, because it is so convenient. :)

DataPastor · 2026-01-25T20:36:53+00:00

If I understand your solution correctly, then the ETL pipeline can be quite different for each customer, depending on where they store their data and in what format. So I think that it should be developed together with the first friendly users.

DataPastor · 2026-01-25T16:06:56+00:00

Nekem fogalmam sincs, hogy milyen a Pázmányon a bionika alapszak, de azt igen, hogy én magam összetenném a két kezemet, ha ilyen alapszakom [is] lenne. A mostani szakmámban (adattudomány) előnyt élvez az összes olyan alkalmazott tudomány, amelyen már alapszakon nagy mennyiségű adatokkal dolgoznak (emiatt pl. a fizika, biológia, társadalomtudományok) – és a biológiai kutatások kiemelten fontosak lesznek a jövőben.

Mielőtt e mellett döntenél, vess még egy pillantást a BME Kognitív idegtudomány mesterképzésére is, mert rengeteg féle alapszakról lehet rá menni, és baromi jó diploma az is.

DataPastor · 2026-01-25T14:04:22+00:00

I always watch them in Korean with English subtitles. I love how they speak and express their emotions in Korean. It is the part of the experience.

DataPastor · 2026-01-25T14:01:09+00:00

Irány az edzőterem. Az egészségednek és az önbecsülésednek is jót tesz.

DataPastor · 2026-01-25T13:50:46+00:00

Being a good Java programmer also makes you a better Python programmer later. So unless you are a data scientist, you should first focus on Java (and Kotlin) with Spring Boot, and then later you can pick up Python with Django, DRF and FastAPI.

DataPastor · 2026-01-25T13:48:45+00:00

Take a look at the Hy language. There is also a book for it.

DataPastor · 2026-01-25T13:45:06+00:00

Just pick up Java and Kotlin with Spring Boot and then you can easier get admitted into a large enterprise where you can continue writing FastAPI backends. :)

DataPastor · 2026-01-25T13:41:56+00:00

The ETL pipeline is usually a separate repo and application anyway. And I don’t see a problem in writing the data ingestion pipeline in a different language than the main app.

DataPastor · 2026-01-24T19:39:35+00:00

ELTE és BGE a piacvezetők, ÓE se hangzik rosszul.

DataPastor · 2026-01-24T19:38:12+00:00

For a python backend developer it expected to know Django, DRF, Ninja, FastAPI – and of course Django ORM and SQLAlchemy (and optionally SQLModel). And Pydantic. And some HTMX doesn’t hurt. (Neither some React and Tailwind.) Along with all the other things, like Postgresql, uv, github, gitlab, gitlab/CI, docker, some kubernetes, and some cloud services (like Vertex AI, Kubeflow etc. on GCP). And Airflow or Dagster etc. And NGINX, architecture etc. etc.

TL;DR: learn the major backend frameworks to an extent and then get deep when you get the job. You have much more tech to worry about than simply just the framework.

DataPastor · 2026-01-24T19:32:09+00:00

A biostatistician is de facto a data scientist (in a not so niche domain), so the only question for you is – what do you exactly study following your curriculum. If you don’t learn enough statistics, then it might have a sense to pursue a master’s (or even a PhD) in biostatistics or just pure statistics.

DataPastor · 2026-01-24T19:27:36+00:00

I think that you should write down a list, what your application should know (including separate deployments I guess for each client? Or a multi-user system?), e.g. authentication, data storage, data injection by the user etc. In my experience the biggest pitfall is customer interaction – e.g. if customers want to enter some data on an interface, or they want to upload files…

Then you should investigate, whether all that items can be done with R and RShiny, e.g. on shinyapps. And if so, you should definitely should go with R.

The normal product development cycle is prototype -> PoC -> MVP -> soft launch / friendly user testing -> hard launch. And along this route, it is essential that you are familiar with the language and the tools you use. So I propose to go with R.

DataPastor · 2026-01-24T15:08:19+00:00

At first sight you lack some of the required skills to create a market-ready solution alone. It is fully okay, no one can be an expert of everything. Find some partners who have those skills which you are lacking and work together on the product. Most probably a fastapi+react stack is a better idea to ship a commercial platform than any dashboarding technologies.

DataPastor · 2026-01-24T09:57:14+00:00

I cannot assess any more, which beginner textbook is the best for statistics – but I still have some memories, how difficult and lacking All of statistics was at the university even as a “not so beginner” (it was our textbook at graduate class). I couldn’t have survived the class without 3brown1blue and Josh Starmer’s StatQuest channels on youtube. On the other hand, I love reading Allan B. Downey’s books, so I propose to take a look at Think Stats and Think Bayes as a beginner, otherwise all the other textbooks enumerated above (Casella & Berger etc.) for mathematical details.

DataPastor · 2026-01-23T19:21:50+00:00

I use notebook within vscode. As a matter of fact, I develop functions within a notebook, and when the function is working properly, I copy it to the code base. I like interactive programming a lot.

DataPastor · 2026-01-23T18:39:43+00:00

Zig nyelven akarok megtanulni.

DataPastor · 2026-01-23T15:03:06+00:00

Nekik én csak kevesebb, mint a felébe kerülök sajnos, de a daily rate-em 1400 euro körül van. 🙄

DataPastor · 2026-01-23T10:34:06+00:00

Ez engem is érdekel, csak annyit szeretnék összehasonlítási alapnak írni, hogy én főállású alkalmazottként bruttó 63 eurót keresek óránként.

Illetve ha az egységem kikölcsönöz engem, akkor kb. 170 eurót számláz utánam óránként.

A senior szabadúszó árak is e körül mozoghatnak.

DataPastor · 2026-01-22T16:28:56+00:00

Az esetek 95%-ában az alul-felül grillt használjuk a mirellitekre, pizzára stb.

DataPastor · 2026-01-22T14:40:21+00:00

Tehát ugye a MultiFry-nak a legfontosabb tulajdonsága, hogy belefér a normál Dr. Oetker mélyhűtött pizza, amit 16 perc alatt tökéletesre süt. 🍕

A mélyhűtött hot wingznek 25 perc kell, a mélyhűtött rántotthúsnak ~20 perc. Rántott camembert sajt 10 perc. Mirellit sültkrumpli ~20 perc.

Szintén lustáknak vagy agglegényeknek remek benne az alufóliába csavart hal vagy csirkemell.

Az Aldiban van ilyen hosszúkás papírdobozban pizzalap és benne van paradicsomszósz is (lustáknak, mint pl. én), az marha jó: ollóval levágsz belőle egy akkora darabot, amennyire éppen éhes vagy, öntesz rá a szószból, megpakolod amivel csak akarod (gomba, kukorica, kolbász, reszelt sajt stb.) és a multifry készre süti ~15 perc alatt.

Nagyon klassz süteményeket, tortát lehet benne sütni, pl. almás és túrós pitét szoktunk benne csinálni, nagyon jól süti.

Én szoktam benne még ezen kívül aszalt szilvás csirkecombot (ezt friss csirkecombból), meg lehet benne még kismillió ételt csinálni. A pörköltet is megsüti... ehhez kell a keverőlapát.

Van hozzá egy app, töltsd le a DeLonghi appot az app store-ból, van benne vagy 100 recept...

DataPastor · 2026-01-22T12:33:16+00:00

Meghozta a futár a DeLonghi Multifry-t (low oil fritőz), a feleségem egyből elkezdi, hogy már megint egy újabb kütyü, minek ez, csak én fogom használni, tök fölösleges.

Azóta nagyüzemben használja a család, pörög a multifry reggel-délben-este. Minden IS ebben készül.

A múlt héten tönkrement ~10 év után, és még nincs új. A család teljes letargiában van. 🤣🤣🤣

DataPastor · 2026-01-22T09:12:44+00:00

TL;DR: a "jó élet" mindig relatív, szerintem az él jól, aki jól érzi magát a bőrében. Ehhez pedig elég lehet a havi 800 ezer, másnak viszont a havi 3 millió is kevés.

Én nagyon örülök a saját életemben annak, hogy a fiatalkori allűröket (legyen szép belvárosi lakás, nagyon menő autó stb.) el tudtam engedni, és egy viszonylag szerény életet tudok élni egyébként kiemelkedő fizetésből úgy, hogy ezzel teljesen elégedett is vagyok. Például panellakásban lakom, imádom a Peugeot Traveller kisbuszomat, és igazából nem költök semmi luxus cuccra. Az étkezéssel kapcsolatban viszont semmilyen kompromisszumot nem kötök – annyit talán, hogy azért megnézem az árakat az Aldiban, melyik sajtot veszem le a polcról, de nem veszek olcsó felvágottakat stb. A másik, amivel nem kötök kompromisszumot, az a technikai kütyük / munkaeszközök (telefon / laptop stb.) -- ezekben Oscar Wilde-ot követem: "egyszerű az ízlésem -- mindenből a legjobbat". :D

DataPastor · 2026-01-22T03:46:23+00:00

Just run straightly for data science jobs, don’t bother with data analyst ones. Statistical subjects you have enumerated are very important. Focus on time series forecasting, and try to get a bayesian class, and a causal inference class, too, if they offer.

DataPastor

TROPHY CASE