Diákmunkák országszerte! Munkavégzés helyszíne: Országosan, a legtöbb nagyvárosban/megyeszékhelyen, illetve vonzáskörzetük. JELENTKTKEZZ ITT: https://nebulomelo.hu/lehetosegek/szorolapozo-diakmunka-lehetoseg-orszagosan/ (Budapest, Győr, Kaposvár, Pécs, Székesfehérvár, Szekszárd, Szombathely, Tatabánya, Veszprém, Zalaegerszeg)
Csapatban barátokkal a legjobb feeling szórólapozni
Diákmunka? Nebuló-Meló!
Ráérsz naponta suli után, vagy a hétvégén? Szeretsz vezetni, utazni, és nem okoz gondot az emberek megszólítása?
Csatlakozz partnerünkhöz, és segíts, hogy a lakóhelyedhez közel a lehető legtöbben értesüljenek erről a nagyszerű lehetőségről, melyet a partnerünk kínál!
Várjuk jelentkezéseteket 4-5 fős csapatokban szórólapozó diákmunkánkra az alábbiak szerint:
Munkaidő:
Hétköznapokon/hétvégéken a következő műszakokban:
Rugalmasan, iskolai órarendhez igazodó flexibilis munkavégzés, amelyet akkor végzel, amikor kedved van
– minimum elvárás heti 20 óra vállalása
Órabér:
25 év alatti diákok: bruttó 2.000 Ft / óra (SZJA mentesség, bruttó=nettó) + 1.000 Ft jutalék (minden sikeresen kitöltött adatfelvételi lap után) 25 év felett: nettó 1.700 Ft / óra + 1.000 Ft jutalék (minden sikeresen kitöltött adatfelvételi lap után)
Köszönet két igazi hősnek – Dojcsák Gábornak és Vadász Gábornak
Tegnap valami olyasmit éltem át, amire ritkán van példa – találkoztam két mentőssel, akik nemcsak a munkájukat végzik, hanem a szívüket is odateszik minden percben. Dojcsák Gábor és kollégája, Vadász Gábor olyan emberséggel, kedvességgel és profizmussal segítettek nekem, hogy csak ámultam. Egy olyan világban, ahol sokszor hallani rossz híreket, ők bebizonyították: vannak még igazi hősök a magyar egészségügyben.
Köszönöm, hogy vagytok, hogy ennyire emberségesek maradtatok, és hogy a nehéz napokban is mosolyt tudtok csalni az ember arcára. Szeretném, ha ez az üzenet eljutna nagyon kedves barátomhoz Győrfi Pálhoz is, és mindenkihez, aki tudja, milyen nehéz, mégis mennyire fontos hivatás a mentősöké.
Köszönöm Dojcsák Gábornak és Vadász Gábornak – ti vagytok a magyar egészségügy igazi arca!
A web scraping képzés célja, hogy átfogó képet adjon a web scraping (webkaparás) miértjéről és hogyanjáról, a technikai alapoktól az üzleti alkalmazásokig.
Téma: Web Scraping Alapok
A web scraping az a technika, amellyel automatizált módon, programok segítségével gyűjtenek nagy mennyiségű adatot weboldalakról. Ez a folyamat több fázisra bontható:
Crawling (Feltérképezés): A weboldalak (URL-ek) azonosítása és felkeresése, linkek követése egy meghatározott mintázat vagy cél szerint. Az ezzel foglalkozó programok a crawle-rek vagy spiderek (pókok).
Scraping (Kaparás): A weboldal HTML forráskódjának letöltése és a konkrét, szükséges adatok kinyerése belőle.
Parsing (Elemzés): A letöltött (jellemzően HTML) tartalom strukturált formába alakítása, az adatok kiválasztása előre definiált szabályok (pl. CSS selectorok, XPath) alapján. Ez a lépés szorosan kapcsolódik a scrapinghez.
Üzleti Alkalmazások
A web scraping számos területen ad versenyelőnyt és teszi lehetővé az adatvezérelt döntéshozatalt:
Sales (Értékesítés):
Lead generálás: Potenciális ügyfelek, kapcsolattartók adatainak gyűjtése nyilvános forrásokból.
Marketing:
Sentiment analysis (Hangulatelemzés): Közösségi média, vélemény oldalak scrapelése a vásárlói visszajelzések és a márka megítélésének megértéséhez.
Funkciók monitorozása: Versenytársak termékjellemzőinek és frissítéseinek nyomon követése.
Felhasználói visszajelzések: Konkurencia termék vélemények gyűjtése a termék javításához.
Piackutatás:
Kompetitív intelligencia: Részletes adatok gyűjtése a piacról, az iparági szereplőkről és tevékenységeikről.
Árazás (Price Monitoring):
Dinamikus árazás: Versenytársak árainak rendszeres (akár óránkénti) monitorozása az optimális, nyereséget maximalizáló árak beállításához.
A Web Scraping Szempontjai és Technológiai Választék
A scraping megoldás kialakításakor figyelembe kell venni a célokat és a rendelkezésre álló technológiákat:
A projekt jellege szerint:
Szempont
Leírás
Egyszeri vs. Rendszeres
Egy egyszeri adathalmaz begyűjtése (pl. egy piackutatás kezdetén) vagy rendszeres, ütemezett adatfrissítés (pl. árfigyelés) szükséges-e?
Feladatra (targetre) specializált vs. Agnosztikus
Egy scraper csak egy adott oldalról (pl. Amazon) képes adatot kinyerni (specializált) vagy általánosabban, több különböző oldalról is képes (agnosztikus)?
Crawling vs. Scraping Heavy
A fókuszt a crawlingra (pl. az egész web feltérképezése, mint a Google esetében) vagy a scrapingre (pl. egy oldalon belül sok adat kinyerése) kell-e helyezni?
Feladat szerint
Adatbányászat, Tesztelés (pl. weboldalak elérhetőségének ellenőrzése), Indexelés (keresőmotorok, mint a Google).
Exportálás Táblázatok-fájlba
Robusztusság (Megvalósítás és Skálázhatóság):
Kategória
Leírás
One off (Egyszeri futás)
Gyorsan összedobott script, ami lefut és kész. Nincs karbantartási igény.
Delivery eszköz
Megrendelésre készült, egyszeri (de nagyobb) adatszolgáltatásra optimalizált eszköz, esetleg kezeli az egyszerűbb hibákat.
Productosított (Termékszerű)
Rendszeresen futó, karbantartott megoldás, mely kezeli az oldalak változásait, hibatűrő és monitorozott.
API-osított
Külső szolgáltatásként elérhetővé tett adatforrás, ahol az adatok egy könnyen integrálható API-n keresztül érhetők el.
Exportálás Táblázatok-fájlba
Házi Feladatok / Projektmunka ismertetése
A képzés gyakorlati része egy projektmunkára épül, melynek célja a megszerzett tudás alkalmazása egy valós üzleti probléma megoldására. A projekt témája: Versenytársak árának és készletinformációjának monitorozása egy képzeletbeli e-kereskedelmi szektorban.
Főbb lépések:
Céloldal kiválasztása és elemzése: Az adatok forrásának (URL-ek) azonosítása, a szükséges adatelemek feltérképezése.
Scraper fejlesztése: Egy Python alapú scraper (pl. requests és BeautifulSoup vagy Scrapy használatával) megírása, amely kinyeri az adatokat.
Adatok strukturálása és tárolása: A kinyert adatok strukturálása (CSV/JSON formátumba) és adatbázisba helyezése.
Robusztusság növelése: Egyszerű anti-bot mechanizmusok (pl. IP rotáció, user-agent) kezelésének megfontolása.
Ez a videó egy bevezető útmutatót kínál a web scrapinghez Pythonban.
(És hogyan működik ez álláskeresők, szakemberek, gondolkodó vezetők és vállalkozók számára?)
Mi lenne, ha egy nap arra ébrednél, hogy soha többé nem kellene „keresned”?
Ha új állást kerestél, nem kellett online jelentkezned. Ehelyett válaszolhattál a tucatnyi toborzó egyikének, akik passzívan küldtek neked csúcskategóriás állásajánlatokat minden héten.
Vagy kihasználhatnád a kibővített, világszínvonalú kapcsolataid körét – olyan emberek, akik fantasztikus munkát végeznek fantasztikus cégeknél, és készen állnak harcolni érted?
És ha valaki még nem tartozott a közvetlen környezetedbe? Nos, pontosan tudtad, hogyan lépj kapcsolatba vele – függetlenül attól, hogy hol dolgozik, mennyire „elfoglalt”, vagy mennyire „befolyásos”.
Vagy talán végre készen állsz arra, hogy elkezdj egy saját dolgot. Normális esetben ki kellene menned oda és ügyfeleket kellene találnod. De már van egy hűséges rajongótáborod, akik lelkesen támogatják azt, amit a világba hozol.
Őrültségnek hangzik, ugye?
Vagy talán a lehetetlen lenne a jobb szó erre.
De mi lenne, ha azt mondanám, hogy könnyebb, mint gondolnád?
Hogy már minden megvan benned ahhoz, hogy ezeket a forgatókönyveket valósággá tedd?
Csak a megfelelő platformra és a megfelelő rendszerre van szükséged.
Tekerjünk vissza egy pillanatra az időben…
2013-ban végeztem az egyetemen 2,58-as átlaggal, biológia diplomával és egy egészségügyi állással.
Nyomorultul és elégedetlenül indultam el egy útra, hogy belépjek a technológia világába.
A Microsoftnál, a Google-nél vagy a Facebooknál akartam dolgozni. Nem volt gond, ugye?
Az elején úgy csináltam a dolgokat, ahogy „kellett”. Ahogy a szüleim, a barátaim és a pályaválasztási tanácsadóim tanították.
Átdolgoztam az önéletrajzomat, frissítettem a motivációs levelemet, és 60 nap alatt több mint 300 online álláspályázatot nyújtottam be.
Az eredmény? Nulla interjú és nulla ajánlat.
Akkoriban a LinkedIn fel sem tűnt a látókörömben. A profilom az önéletrajzom olcsó másolata volt, a profilképem pedig egy szemcsés kivágás egy Facebook-címkéből, ami egyszer csak felbukkant az értesítéseim között.
De ahogy a hagyományos folyamat továbbra is kudarcot vallott, kíváncsi lettem más csatornákra, amelyek segíthetnek a céljaim elérésében.
Egyre több időt töltöttem a LinkedInen, és minden egyes nappal kezdtem felismerni, milyen őrült potenciál rejlik ebben a platformban.
Mindenki, akivel valaha is kapcsolatba léphettem volna – a Google HR-esétől kezdve egészen Satya Nadella és Arianna Huffingtonig –, ezen a platformon volt.
A LinkedIn nemcsak azt a maroknyi embert tette lehetővé, akik hatással lehetnek a céljaimra… Lehetőségeket és utakat is adott ahhoz, hogy kapcsolatokat építsek ki velük!
Ráadásul megtudtam, hogy a LinkedIn egy keresőmotor, akárcsak a Google. A toborzók egész napokat töltöttek azzal, hogy hozzám hasonló jelölteket keressenek. Ha megérteném az algoritmust, növelhetném a profilom láthatóságát, és több munkaadó előtt jelenhetnék meg.
Valójában e két dolog kombinációjának köszönhetően kaptam meg az állásomat a Microsoftnál.
2015 júliusában megnyitottam a LinkedIn alkalmazásomat, és erre az üzenetre bukkantam egy Microsoft-toborzótól, aki megtalálta a profilomat:
Elfogadtam az ajánlatát, és két interjúkörön is túl voltam, mielőtt elutasítottak.
Határozottan alulmaradtam, de tudtam, hogy nem estem ki. A LinkedIn segítségével tartottam a kapcsolatot mindenkivel, akivel interjút készítettem a csapatból.
Néhány hónappal később megüresedett egy új partnermenedzseri pozíció. A kiépített kapcsolataimat kihasználva ajánlottak, és végül elnyertem az állásajánlatot:
És a LinkedIn ereje nem állt meg, miután munkát kaptam.
Amikor elkezdtem a Microsoftnál, a LinkedIn volt az a platform, amelyet arra használtam, hogy nyolcszámjegyű eredményeket érjek el a csapatom számára.
Ez vezetett oda, hogy elnyertem a Microsoft Platinum Club díját, amelyet a vállalat értékesítőinek legjobb 1%-a kaphat.
Vacsorázhattam a Microsoft vezérigazgatójával, Satya Nadellával, a cég pedig a feleségemmel Hawaiira repített egy hetes nyaralásra a Four Seasonsba:
Ez a siker ugródeszkát jelentett a Microsoftnál folytatott karrierem számára.
Az ott töltött 5 év alatt háromszor léptettek elő, és többszörös hatszámjegyű fizetésemelést és bónuszokat kaptam!
Ekkor döntöttem úgy, hogy a személyes márkámra helyezem a hangsúlyt.
Elkezdtem bejegyzéseket írni, amikben megosztom azokat a dolgokat, amiket az álláskeresésem során tanultam.
A követőim száma mindössze 12 hónap alatt néhány százról több mint 100 000-re nőtt. Ma, 2,5 év elteltével, több mint 950 000 követőm van (átlagosan napi 1600 követővel növekszik):
Lépj be a LinkedIn indulási képletébe.
A LinkedIn Launch Formula az én átfogó rendszerem, amelynek célja, hogy megtanítsam neked azt a bevált módszert, amely lehetővé tette számomra, hogy a LinkedIn platformot karrierlehetőség-géppé alakítsam.
Ez a program megmutatja, hogyan optimalizálhatod a profilodat, hogy minden héten passzívan tucatnyi első osztályú álláslehetőséget kapj.
Megmutatja, hogyan építhetsz kapcsolatokat bárkivel, a HR-esektől a befolyásos gondolkodókig, a LinkedIn segítségével.
És megmutatja, hogyan építhetsz ki egy világszínvonalú támogatói kört, akik készen állnak és várnak, hogy segítsenek neked bármit is elérni, amit kitűzöl magad elé.
Szeretnél könyvet írni? Megvannak az olvasóid. Szeretnél egy mellékállást indítani? Nem kell potenciális ügyfeleket keresned. Arról álmodozol, hogy előadó leszel? Özönleni fognak a fellépések.
Ugyanezt a rendszert használtam a Microsoftnál és a Google-nél az ajánlások és ajánlatok megszerzésére, annak ellenére, hogy senkit sem ismertem ezeknél a cégeknél.
A rendszert, amellyel olyan influenszerekkel és gondolkodókkal léptem kapcsolatba, mint Arianna Huffington, John Lee Dumas podcaster, Tucker Max, a The Portland Trailblazers Josh Hartja és mások.
És a rendszer, amelyet arra használtam, hogy jövőbiztossá tegyem a karrieremet, és jövedelmező mellékállást indítsak, miközben teljes munkaidőben dolgozom.
Mint minden kurzusunknál, most is kiküszöböltük a találgatást, és könnyűvé tettük a dolgokat.
Az eredmények elérése ennél a kurzusnál olyan, mint egy recept követése. Minden egyes lépést részletesen ismertettünk, az összes eszközzel és részlettel együtt, amire szükséged van a megvalósításához. Neked csak a tervet kell követned és végrehajtanod a lépéseket.
Elég egyszerű! Minden modult úgy építettünk fel, hogy segítsen elérni egy konkrét, objektív és releváns célt. Az 1. modul bevezető, de a többi a következő:
2. modul = 100 további keresés az első 30 napban
A 2. modul elvégzése után 30 nappal átlagosan legalább 250-nel fog növekedni a profilmegtekintések száma, és legalább havi 100 további keresésben fogsz megjelenni. Ezek a számok idővel csak növekedni fognak.
3. modul = Kapcsolatok befolyásos emberekkel (potenciális ajánlások, gondolkodó vezetők és vállalkozók)
A 3. modul elvégzése után 30 nappal várhatóan kapcsolatokat építhetsz ki és beszélgetéseket folytathatsz nagy befolyással bíró emberekkel, akik segíthetnek céljaid elérésében.
Az álláskeresők álmaik cégeinél ajánlásokat kaphatnak. A szakemberek olyan emberekkel léphetnek kapcsolatba, akik előremozdíthatják karrierjüket. A gondolkodásmódot mutatók más influenszerekkel léphetnek kapcsolatba, akik segíthetnek nekik a közönségük növelésében. A vállalkozók pedig potenciális ügyfelekkel és más vállalkozókkal is kapcsolatba léphetnek, akik segíthetnek nekik a következő szintre emelni vállalkozásukat.
4. modul = Minimum 5000 megtekintés az első LinkedIn-bejegyzéseden
A 4. modul elvégzése után 30 nappal az első szöveges bejegyzésed várhatóan eléri a legalább 5000 megtekintést. Néhány hétnyi posztolás után egy teltházas stadionnyi nézőt fogsz látni.
És ha folytatod a munkát? Mindened meglesz, amire szükséged van ahhoz, hogy több százezer követőt szerezz, megjelenj nagyobb kiadványokban, kapcsolatokat alakíts ki befolyásos emberekkel, és meglesznek az alapok egy vállalkozás/személyes márka elindításához és új bevételi források generálásához.
Ez nem egy könnyed kurzus, ahol a cél az, hogy „többet tegyenek a LinkedInen!”
Az online marketing világábanaz egyik legismertebb és leghatékonyabb stratégiát Jeff Walker dolgozta ki, amelyet a Product Launch Formula (PLF) néven ismerünk. Ez a módszer forradalmasította azt, ahogyan vállalkozók, tréningeket készítők, e-kereskedelmi márkák vagy épp szolgáltatók bevezetik az új termékeiket és szolgáltatásaikat a piacra. A PLF lényege, hogy előre felépített kommunikációs sorozattal teremtsen várakozást, bizalmat és izgalmat a közönségben, mielőtt a tényleges ajánlat megérkezik.
Ebben a cikkben bemutatjuk a teljes folyamatot, a kulcsfontosságú pszichológiai elveket, valamint a gyakorlati felhasználás módjait, amelyek segítségével bármelyik vállalkozás sikeresen alkalmazhatja a módszert.
Az MI a marketingesek számára ma már nem a jövő, hanem a jelen valós, stratégiai eszköze. A mesterséges intelligencia (MI) felhasználása pontosan az Ön által említett négy fő területre koncentrálódik, lehetővé téve a hatékonyság, a pontosság és a bevétel drámai növekedését.
1. Az ismétlődő, adatvezérelt feladatokra fordított idő csökkentése
Az MI legközvetlenebb előnye az automatizálás és a tartalomgyorsítás. A marketingesek a következőkre használják az MI-t, hogy csökkentsék a manuális munkát:
Tartalomgenerálás és -optimalizálás (Generative AI): A generatív MI-eszközök (pl. fejlett nyelvi modellek) azonnal képesek hirdetésszövegeket, e-mail vázlatokat, blogbejegyzés-koncepciókat vagy közösségi média posztokat generálni. Ezzel a marketingesnek már csak a finomhangolásra és a márkához igazításra kell fókuszálnia.
E-mail marketing automatizálás: Az MI automatikusan szegmentálja a feliratkozókat viselkedésük alapján, meghatározza a legjobb küldési időpontot (prediktív időzítés) és optimalizálja a tárgysorokat a legmagasabb megnyitási arány érdekében.
Közösségi média kezelés: Az MI nem csak a posztolás időzítését segíti, de az azonnali válaszadást (chatbotok) is kezeli a gyakori kérdésekre, és elemzi, mely tartalmak rezonálnak a legjobban a célközönséggel.
2. Gyakorlatiasabb információk kinyerése az adatokból
A marketing adatmennyisége mára kezelhetetlenül nagy lett. Az MI itt lép be, mint adatvezérelt stratégiai asszisztens:
Prediktív analitika: Az MI elemzi a múltbeli vásárlási mintákat és a viselkedési adatokat, hogy előre jelezze a jövőbeli ügyfél-viselkedést. Például megjósolja, ki fog nagy valószínűséggel vásárolni, vagy ki van lemorzsolódás szélén.
Customer Journey Mapping (Vásárlói út feltérképezése): Az algoritmusok feltárják a legkritikusabb érintkezési pontokat a vásárlói út során, és megmutatják, mely csatornák hozzák a legnagyobb bevételt. Ezzel gyakorlatiasan beazonosítható, hová érdemes allokálni a büdzsét.
Szenzitivitás-elemzés (Sentiment Analysis): Az MI feldolgozza a vásárlói visszajelzéseket (közösségi média kommentek, chat logok, vélemények) és valós idejű képet ad arról, hogyan éreznek a vásárlók a márka iránt, sokkal gyorsabban, mint a manuális feldolgozás.
3. A bevételnövekedés felgyorsítása
Az MI közvetlenül befolyásolja a konverziókat és a bevételt a pontos célzáson és a perszonalizáción keresztül:
Hiper-perszonalizáció: Ez messze túlmutat a névre szóló e-mailen. Az MI egyedi tartalmú hirdetéseket és termékajánlatokat állít elő minden egyes felhasználónak a böngészési előzményei és a valós idejű viselkedése alapján (pl. dinamikus tartalom a weboldalon). Ez drámaian növeli a konverziós arányt.
Programmatic Hirdetésoptimalizálás: Az MI valós időben licitál a hirdetési helyekre, automatizálja az A/B tesztelést, folyamatosan optimalizálja a célcsoportot és a kreatív elemeket, hogy a legalacsonyabb költséggel érje el a legjobb ROI-t (befektetésarányos megtérülést).
4. Nagyobb érték kiaknázása a marketingtechnológiákból (MarTech)
Az MI szolgál a különböző marketingeszközök közötti összekötő kapocsként is, maximalizálva azok értékét:
CRM (Ügyfélkapcsolat-kezelés) és Sales Integráció: Az MI rendszerezett, cselekvésre ösztönző információkat generál a CRM-ben, jelzi a sales csapatnak, melyik lead (érdeklődő) van készen a megvásárlásra (“lead scoring”), és automatizálja a nyomon követést. Ez biztosítja, hogy a marketing és az értékesítés zökkenőmentesen működjön együtt.
Egységes Ügyfélprofil (CDP): Az MI segít konszolidálni az adatokat az összes forrásból (weboldal, közösségi média, POS-rendszer, e-mail) egy egységes ügyfélképbe (CDP – Customer Data Platform), amelyet aztán a marketingtechnológiák teljes spektrumán keresztül fel lehet használni.
A lényeg: az MI lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy többet tegyenek kevesebb erőfeszítéssel, miközben sokkal pontosabb, adatvezérelt döntéseket hoznak.
Szinte SEO | Online Marketing | SEO Szakértő Blog | Keresőoptimalizálás 