Како што се развива полето на Data Science и го трансформира начинот на кој функционираат бизнисите, така расте и побарувачката на квалификувани научници за податоци кои играат клучна улога во процесите на донесување одлуки, идентификување на трендови и решавање на сложени деловни проблеми.
Со таа цел, го создадовме блог серијалот „Мојата Data Science кариера“ за да ги раскажеме инспиративните приказни на нашите rockstars студенти кои ги надградија своите знаења и вештини, и создадоа успешна Data Science кариера.
Од нивните почетоци до победничките проекти и предизвици, тие ни ги откриваат тајните зад нивниот успех и споделуваат вредни сознанија за своите уникатни пристапи.
Во втората блог објава, си поразговаравме со Александар Анастасов – алумни студент на Академијата за Data Science, кој покажа најдобри перформанси за време на предавањата и се вработи како MI and Data Analyst во SoPro, а воедно е и дел од инструкторскиот тим на Академијата за Data Science.
Тој има работено на проектот „Најдобриот кошаркар на сите времиња? – Одговорот лежи во податоците“, а исто така и на проектот „Моќта на PowerBI прикажана преку Netflix визуелизација“ за кој заедно со својот колега Филип Арсеновски освоија прво место на интернационалниот предизвик за најдобра визуелизација во PowerBi.
Во продолжение, тој ни раскажа повеќе за неговото Data Science патување
Здраво Александар! За почеток, да се навратиме на твоите студентски денови на Академијата. Дали можеш да ни споделиш како ги балансираше твоите академски и вон-наставни обврски и кои методи ги користеше за ефективно да управуваш со твоето време?
Модулите и материјалите што се изучуваат на Академијата за Data Science се навистина обемни и не е воопшто лесно да се совладаат. Потребна е голема посветеност и навистина многу часови поминати во работа, преслушување на часовите и изработка на задачите. Единствениот „метод“ којшто се сеќавам дека го користев беше мојата решителност да дадам сѐ од себе и успешно да ја завршам Академијата. Ова секако значеше и откажување од многу нешта и посветена работа.
Како остануваше мотивиран и посветен, особено кога се соочуваше со тешка задача или предизвик? Дали постојат специфични навики или техники што ти помогнаа да го задржиш својот фокус и мотив?
Најпрво би кажал дека работам нешто што навистина сакам да го работам и нешто што во најголем дел од времето навистина уживам да го работам. Кога е така, веројатно и полесно може да се остане фокусиран и мотивиран на долги патеки. Тешките задачи и предизвици веројатно се составен дел од секоја работа, меѓутоа една од задачите на оваа област во основа е и токму тоа, да ги детектира, темелно и детално да ги анализира предизвиците, а при тоа не секогаш е така лесно и едноставно да се направи тоа, или пак да се даде соодветно решение. Инаку, додека се фокусирам на некој предизвик секогаш слушам добра музика и тоа е веројатно единствената навика која редовно ја практикувам.
Можеш ли да ни раскажеш за одреден период кога се имаш соочено со значаен предизвик во професијата/кариерата и го имаш надминато? Што научи од тоа искуство?
Предизвиците се составен дел од нашето секојдневие, секогаш има нешто со што не сме се соочиле претходно или пак решение кое не е баш така едноставно и лесно да се изнајде. И без конкретно да наведам некое искуство, една од првите лекции кои ги научив е, пред да почнам да правам било каква логика или концепт, или да размислувам за евентуалното решение поврзано со задачата или проектот којшто ми е зададен, секогаш добро да се запознаам со податоците и со дадениот датасет.
Зад тебе се многу проекти во полето на Data Science. Дали имаш некој омилен кој би го издвоил и која беше твојата улога во тој проект? Сподели ни повеќе за резултатите од тој проект, и што научи од искуството?
Да, навистина ја имав таа среќа и задоволство да бидам дел од неколку проекти, од кои дел беа работени за некои навистина звучни имиња од различни области и индустрии. Еден дел од проектите беа работени на самата Академија, дел од проектите имав, и сѐ уште имам, задоволство да ги работам заедно со Филип Арсеновски, и секако добар дел од проектите се сработени во склоп на работна позиција во компаниите каде работев или сѐ уште работам. Не би можел сега да издвојам некој проект посебно бидејќи сите ми се подеднакво драги, но секако посебно место има мојот најпрв посериозен проект кој што го работевме заедно со Филип уште во текот на студирањето на Академијата, а тоа беше проектот за Macedonia2025. Нашето решение беше избрано како победничко и поставено на нивната веб страница, а тоа што остана како нешто најдрагоцено од тоа искуство секако е пријателството со Филип кое трае и до денес.
На Академијата за Data Science постојано работевте во тим на реални проекти за реални клиенти кои ја даваат „сликата“ за работа во реална средина. Можеш ли да го опишеш твоето искуство со работа во тимско опкружување?
Јас лично ја сакам работата во тим, посебно делот кога некој проект започнува и кога треба да се направи brainstorming и да се осмисли концептот на решението. Размена на идеи и конструктивни предлози, одредена експертиза која секој од членовите во тимот може да ја донесе е секогаш од корист и во насока на изнаоѓање најдобро решение. Не секогаш е лесно и едноставно да се работи во тим, но со добро осмислен и организиран пристап верувам дека сите препреки може да се надминат. Инаку, работа во тим и соработка со членови од мојот тим, но и со други оддели е мое секојдневие и е составен дел од мојата работна позиција, за што навистина сум благодарен што е така.
На кој начин остануваш во тек со случувањата во твоето поле на интереси? Дали има одредени ресурси или организации што ги следиш и како тие влијаат на твоето учење и професионален раст?
Оваа област е прилично динамична и секогаш има нешто ново, нешто што се променило или подобрило. Доколку не се следат на дневна основа барем најважните новитети или промени кои што се промовираат, многу потешко би било понатаму да се остане во тек. Јас лично имам цела листа на извори, личности или организации кои што ги следам и од каде што ги дознавам повеќето новитети во областа, пред сѐ во делот кој што би рекол ми е од најголем интерес, а тоа е Power BI. Сметам дека меѓусебно споделување на знаењето е суштински важно, генерално за IT индустријата, а секако и за Data Science полето, така што влијанието и професионалниот раст не би бил можен доколку тоа не е случај.
Што би ги советувал сите оние коишто сакаат да ја градат својата кариера во полето на Data Science? Некои tips & tricks кои ќе им го олеснат учењето и совладувањето на материјата?
Мојот совет би бил, најпрво да се сигурни дека токму ова е тоа што го сакаат и навистина сакаат да го работат. Треба да се свесни дека ги чека многу работа, дека нема shortcut, и дека само оние кои се навистина посветени и темелно работат – успеваат. Да ги користат сите можности кои се на располагање од страна на Brainster и да прашуваат сѐ што не им е јасно. Една од работите што мене лично ми беше од огромна помош беше тоа што предавањата се одржуваат онлајн и се снимаат, така што имав прилика и по неколкупати да се навраќам на нив, да ги преслушам и да се обидам да ги разберам одново лекциите и вежбите кои беа направени. Во секој случај, на сите кои ќе се одлучат на ваков чекор им посакувам многу успех!
За крај, дали можеш да ни кажеш за твојата Data Science кариера денес, некое време по завршувањето на Академијата за Data Science?
Моментално работам како MI and Data Analyst во SoPro, компанија која е основана во Англија, и сум дел од Business Analytics одделот којшто во основа е одговорен за сите репорти и анализи внатре во компанијата. Исто така, веќе извесно време сум дел и од Data Science инструкторскиот тим во Brainster, покривајќи го модулот за Power BI.
Уписите за следната група на Академијата за Data Science се во тек! Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!
На Академијата за Data Science работиме на реални проекти за реални клиенти, под менторство на докажани и искусни инструктори.
Закажи средба со нашиот student admission team за повеќе насоки и детали за програмата!