A többi történettel ellentétben ebben kevés szó lesz programozásról, mivel én nem vagyok programozó, bár a programozás a napi szintű tevékenységeim közé tartozik. Inkább vagyok matematikus, de még inkább data scientist. Gyerekkoromban ez a szakma még nem létezett, ezért akkor még nem is tudtam, hogy erre a pályára készülök.

Nagyon szerettem a matematikát, néha a 3 évvel idősebb bátyám matek házi feladatait is én oldottam meg. Cserébe ő megtanulta helyettem az évszámokat történelemből, így lett ő történész én pedig matematikus :-)
De volt közös érdeklődési területünk is: a számítógép. Kb 9-10 éves korom körül a szüleim vettek Bécsben egy Commodore Plus/4-es gépet. A suliban tartottak számítástechnika szakkört, amire lelkesen jártam, bár sajnáltam hogy egyedül én vagyok lány. Abban az évben a teljes tavaszi szünetet azzal töltöttem, hogy a szakkörön tanult módon körökből feldíszített hóembereket ábrázoló rajzokat készítettem a számítógépen, amihez a bátyám hóesést és zenét írt.

A PC-k megjelenése után szakkör/oktatás hiányában alábbhagyott a programozás iránti rajongásom, helyette a szabadidőmben női metal zenekarokat alapítottam. Gimi után egyértelmű volt, hogy a legkisebb energiabefektetést és a legjobb szórakozást a matek tanulása jelenti, így ebben az irányban kerestem a továbbtanulási lehetőségeket. Az elméleti matematika tétel-bizonyítás folyamatai unalmasnak tűntek, az álmom az volt, hogy cégek problémáit oldjam meg a matek segítségével. Éppen akkoriban indítottak alkalmazott matematikus szakot az ELTE-n, ami a marketing anyagai alapján tökéletesnek ígérkezett. A tanterv azonban nem teljesen váltotta be a hozzá fűzött reményeket, szinte egy az egyben ugyanazt tanultuk, mint a matematikusok, csak néhány tárgyat rövidebb ideig. A kedvenc területeim a programozáshoz közel álló véges matematika – algoritmus elmélet vonalról kerültek ki, de végül az utolsó évben teljesen magával ragadott az akkoriban megjelelő adatbányászat.

Dolgozni is adatbányász elemzőként kezdtem az akkori SPSS Hungary-nél (ma Clementine Consulting). Itt az IBM SPSS Modeler vizuális felületén kattintgatva elemeztem pénzintézetek, biztosítók, telco cégek adatait. A felület tökéletesen biztosította, hogy az adatelemzés folyamata átlátható és jól érthető legyen. Az elérhető funkciók viszont néha kevésnek bizonyultak, és itt keletkezett az igény arra, hogy programozni kezdjek. Lehetett ugyanis külső forrásból további algoritmusokat is beleintegrálni a Modelerbe. Minden C++ tudásomat összeszedve megírtam egy co-clustering algoritmust, amit néhány ügyfélnél sikeresen felhasználtunk keresztértékesítési modellekben.
Az igazi váltást azonban az R integráció jelentette. Egy videón láttam, hogy mindössze pár sor kóddal lehet új funkcionalitással bővíteni a Modelert R-ből. Ez annyira fellelkesített, hogy nekiálltam R-t tanulni, és pár nappal később sikerült beépítenem az első új függvényt. A tanulásban nagyon nagy élmény volt a swirl használata, mindenkinek ajánlom, aki az R-rel szeretne ismerkedni. További fejlődés céljából munkahelyet váltottam és az új helyen már csak R-ben dolgoztam. Innen pár hónap után átváltottam a Balabithez, ahol Pythont használtak, amit én is gyorsan megtanultam. De mire igazán belerázódtam a Pythonos adatelemzésbe, addigra skálázódási problémák miatt Scala lett az általunk fejlesztett szoftver nyelve.

Azon túl, hogy az elmúlt 3 évben 3 új nyelven dolgoztam, a két lányomat is próbálom megismertetni a programozással. Nem feltétlenül akarok programozót faragni belőlük, de azt mindenképpen el szeretném érni, hogy szükség esetén ne okozzon gondot nekik a számítógépek kezelése és a programozás. Ezért beletanultam kicsit a Scratch-be is, és ha időm engedi, a skoolnál szoktam mentorálni programozni tanuló lányokat.