Нецела недела по презентацијата на завршните проекти на студентите од Група 2 на Академијата за Data Science, стигнаа и првите вработувања. Имено, на почетокот на минатиот месец организиравме неколку сесии за интервјуа на одбрани студенти со нашата партнерска компанија Ryaktive која работи во доменот на software development.

Александар Анастасов е еден од студентите кои покажаа најдобри перформанси во група 2 и затоа беше предложен од нашиот тим како идеален кандидат за позицијата. Имајќи предвид дека Александар доаѓа од продажниот сектор, без претходно искуство во работа со податоци, навистина е импресивно како го наметна својот квалитет и доби понуда да работи на новата струка и тоа за реномирана интернационална компанија!

Прочитај повеќе за тоа како Александар за само една година стигна до својот прв професионален договор како Data Analyst! 👇🏻

Уписите на Академијата за Data Science се во тек и останати се уште само 3 слободни места! Затоа аплицирај сега и започни со учење со следната група што стартува на 5-ти април.

Александар, едно кратко резиме за тебе би изгледало вака: за помалку од една година – совладана програмата на Академијата со топ 3 перформанс во групата, 2 реални проекти во портфолио и на крај, вработување како Data Analyst во Ryaktive. За што попрво да честитаме? 🙂 Но, како ти би го опишал искуството, од сопствена перспектива?

Ни самиот се’ уште како да не сум свесен дека ми се случија сите работи кои ги набројавте и некако како да чекам секој момент некој да ме разбуди од овој неверојатен сон. 😊 Шала на страна, но изминатава година слободно можам да ја прогласам како една од најтешките, но истовремено и најубавите во мојот живот.

Едно комплетно ново искуство, влез во еден нов свет претходно непознат за мене,  нов огромен животен предизвик, многу работа, многу часови поминати пред компјутер и непроспиени ноќи, многу исполнети денови во кои  навистина уживав и кои на крајот кулминираа со неколку незаборавни моменти како награда за целиот вложен труд и секако, неколку нови пријателства кои остануваат за цел живот. И сето тоа пред се’ благодарение на Brainster.

Покрај силниот афинитет за аналитика и логичко размислување, кои други вештини и предиспозиции ти помогнаа да бидеш толку успешен на Академијата за Data Science?

Работа, работа и многу работа. Навистина, освен некое основно познавање на Ексел, јас на Академијата дојдов без никакво претходно предзнаење во поглед на програмирање, програмски јазици или било што поврзано со тоа што се изучува на Академијата. Но, мојата огромна желба и одлучност да успеам во намерата да ја завршам Академијата со целосна посветеност и да си докажам највеќе самиот на себе дека можам, на крајот победија.

Како првично дојде до одлука од Direct Sales Coordinator да се префрлиш на професија како Data Science? 

Па во главно, две работи беа пресудни:

Најпрво би го спомнал мојот афинитет за правење на анализи и извештаи во Excel. Тоа отсекогаш беше составен дел од мене низ годините наназад во мојата работна кариера и отсекогаш сум имал желба да научам нешто повеќе и да навлезам многу подлабоко во светот на аналитиката.

Второ, иднината која доаѓа. Светските трендови, големите промени кои настануваат и кои надоаѓаат а кои се предизвикани од дигитализацијата и ерата во која живееме, а која се’ повеќе зависи од напредните компјутерски вештини, ме натера да размислувам многу посериозно за иднината и за идните професии кои ќе опстојат на пазарот на трудот. 

Така, едното со другото некако природно се надоврзаа и крајниот исход е голема кариерна промена.

Ти беше дел од победничкиот тим кој работеше на Business Intelligence проект за Macedonia 2025, а завршниот проект ти беше во доменот на Machine Learning, за нашите партнери Renoon. Колку практичното искуство стекнато на овие проекти ти помогна во професионалниот напредок, со оглед на тоа што веќе си вработен како Data Analyst?

Најпрво, огромна благодарност до Brainster што покрај стекнатото знаење на Академијата, ни даде и можност да работиме на реални, вистински проекти за реални, вистински компании. И тоа какви компании! Macedonia2025 – нашата најголема и светски позната фондација, и Renoon – голем европски стартап кој соработува со преку 200 најреномирани светски брендови од областа на модата.

Ќе се согласиме дека вакви прилики не се добиваат често. Задоволството од крајниот резултат на двата проекти, за кои добивме коментари дека ги надминале нивните очекувања и кои се веќе имплементирани, е едноставно неописиво со зборови. 

Практичното искуство стекнато на овие проекти секако дека е од огромна помош, бидејќи тука најдиректно се сретнавме со работа на проект со зададен рок, работа во тим, истражување, размена на идеи и примена на знаења, поделба на обврски и секојдневна колаборација, што веројатно е составен дел од секојдневната работа на секој Data Analyst или Data Scientist. 

Исто така, огромна благодарност и за поддршката и препораката која ја добив од страна на Brainster за добивање на мојата нова работна позиција, што секако многу ми значи, а каде веројатно ќе имам многу прилики за да го применам практичното искуство од овие проекти и професионално да се надградувам, што секако е и моја голема желба и крајна цел.

Програмата на Академијата за Data Science е позната како најинтензивната во Brainster. Имајќи предвид дека ја заврши обуката како еден од најдобрите студенти во групата, кој е рецептот за успех на оваа Академија?

Потребна е најпрво решителност да се успее, целосна посветеност во текот на целата година, редовна присутност на часовите, многу работа и многу поминати часови во повторување на изучениот материјал, многу часови во истражување, во решавање на домашните задачи и задачите од работилниците кои ги добивавме на неделно ниво, потребна е соработка и меѓусебна поддршка со останатите колеги, посебно за оние најголеми проекти како што е завршниот проект на крајот од Академијата.

Морам да признаам и дека еден од најголемите бенефити кои ги донесе онлајн учењето е можноста да се прегледуваат сите снимани часови на сите модули кои се посетуваат на Академијата, па така можев и по неколку пати да се навраќам на некои часови каде материјалот беше навистина тежок за совладување, што секако мене лично многу ми помогна.

Machine Learning може да се каже дека е фокален модул на Академијата, а тоа значи многу програмирање во Python и работа со голем асортиман на библиотеки и алгоритми. Ова е најчестата причина за страв или претпазливост кон Data Science што владее кај нас. Колку сметаш дека е оправдан овој страв од програмирање?

Веројатно е оправдан, затоа што навистина има многу работи кои треба да се научат за релативно кратко време и тоа може да изгледа прилично страшно пред да се почне со изучување или пак во текот на самото изучување на модулите од Академијата. Но со доволна доза на посветеност и истрајност, искрено верувам дека секој што има желба да научи – ќе научи, и за неколку месеци сам ќе може да пишува посложени кодови и да креира Machine Learning модели.

На крајот изгледа просто неверојатно, како тоа некој кој што немал никакво претходно знаење или познавање на Python или било кој друг програмски јазик, за само неколку месеци е во состојба да креира модел кој што, на пример, ќе препознае боја на одредено парче облека на било која прикажана слика.

Може накратко да ни раскажеш како ти поминува еден работен ден?

 Па генерално, до скоро секој мој работен ден беше целосно посветен и подреден на обврските од Академијата. Откако завршивме со тие, за мене почнаа нови работни обврски и комплетно нов распоред на работниот ден. 

Работниот ден ми почнува во 8:00 часот, прилично е интензивен и исполнет, имам многу нови работи за учење и доусовршување, имам и многу задачи и проекти во кои учествувам, но морам да признаам дека целосно ме исполнува работата. По завршување на работното време останувам да ги довршам сите зададени задачи за тој или евентуално за наредниот ден, дополнително посветувам време на истражување или учење, а навечер, покрај времето поминато со семејството, често сакам и да пешачам и да ги поминам моите 10.000 чекори за тој ден.😊 

Уште еднаш Александар, ти посакуваме успех и продуктивност на новото работно место. Како за крај, што ќе им препорачаш на сите колеги од останатите групи на Академијата, како и на оние што ќе почнат со следната група на почетокот на следниот месец?

Ви благодарам многу. Мојата порака би била, да веруваат во себе. Да имаат јасна цел и визија, да бидат истрајни и да не се откажуваат. Да работат напорно, а резултатот и успехот на крајот ќе бидат неизбежни. 

Ги уверувам дека комплетниот тим на Brainster ќе биде тука за нив да им помогне на тој пат до успехот, затоа што сите се навистина големи професионалци и затоа што посветено работат во остварување на благородната мисија која ја имаат. 

Се надевам дека преку мојот личен пример ќе ги охрабрам сите оние кои размислуваат за некаква голема кариерна промена, а кои се по малку скептични или несигурни дека тоа што немаат некакво предзнаење би можело да им биде препрека за да ја завршат Академијата, ете дека сепак може да успеат. Но, потребна е целосна посветеност, откажување од многу секојдневни работи и како што напоменав, многу многу работа.

Ако сакаш да работиш на реални Data Science проекти и да се стекнеш со значителност предност на пазарот за труд, пријави се веднаш за учество на Академијата за Data Science. Бројот на места е ограничен.