Нашите студенти од група 10 од Академијата за Data Science имаа доста интересен реален проект за клиентот Kungul, па во продолжение разговараме со оние студенти чиешто решение највеќе се истакна кај самиот клиент:

 

Здраво тим! Вие сте едни од најактивните студенти на Академијата за Data Science, кои покажаа голема заинтересираност кон оваа област и не ја пропуштија можноста да учествуваат на проектите. Раскажете ни нешто за себе.

Тамара Јовановска: Здраво! Јас сум Тамара, по професија инженер по геотехника. Верувам во тоа дека никогаш не треба да престанеме да учиме нови работи, па така завршив како студент на академијата за Data Science, на која целосно се посветив претходнава година. 

Весна Поп-Димитријоска: Здраво, јас сум Весна, дипломиран метеоролог и магистер по форензичка физика, од неодамна вработена како Machine Learning Intern во Loka. Со ова ја започнав мојата кариерна трансформација во полето на Machine Learning, кое ми беше најголем предизвик на академијата.

Иван Стојковски: Здраво, јас сум Иван, по професија машински инженер. Ја избрав академијата за Data Science бидејќи верувам дека знаењето и вештините добиени со неа имаат универзална примена, надополнувајќи ги повеќето други професии, вклучувајќи ја и мојата.

Никола Станковски: Здраво, јас сум Никола, работам како софтверски инженер во полето на банкарство и осигурување и ја избрав академијата за Data Science со цел да ги надоградам моите вештини и знаења, а воедно научив и нови начини за решавање на проблеми со примена на машинско учење и вештачка интелегенција.

 

Зад вас е една година напорна работа која резултираше со овој доста напреден проект во доменот на Machine Learning. Можеби најдобар индикатор за остварениот прогрес ќе биде да ни кажете дали и какви предзнаења имавте пред да се запишете на Академијата за Data Science?

Тамара: Пред академијата немав речиси никакви познавања од областа на Machine Learning. Самата сум изненадена дека за овој краток период успеавме да се стекнеме со доволно знаење за успешно да изработиме проект кој беше на понапредно ниво.

 

Што точно беше вашата задача и кој е мотивот зад овој проект. Каде сé ја гледате неговата примена?

Весна: Имавме прекрасна можност да работиме на проект за стартап компанијата Кунгул од Албанија. Компанијата работи на развој на апликација за скенирање на козметички производи, која им овозможува на корисниците да носат информирани и правилни одлуки за себе, преку скенирање на козметичките производи кои ги користат. Апликацијата дава детални информации за составот на козметичките производи, присуство на штетни хемикалии и нивото на штетност на секоја состојка.

Главниот мотив е грижата за сопственото здравје. Имено, позади оваа идеја стои фактот што 60% од козметичките производи кои ги нанесуваме на кожата, се апсорбираат во нашето тело. Со тоа тие директно се одразуваат на нашето здравје. Оваа апликација има широка примена на сите оние кои се грижат за сопствениот изглед и здравје.

Проектот се состоеше од три фази: 

– Подобрување на главната датабаза на состојки.

– Користење на различни NLP методи со цел мечинг на главната датабаза со други датабази на козметички производи.

– Екстракција на текст од фотографија на декларација на козметички производи со помош на комбинации од Python OCR библиотеки и мечинг на екстрахираните состојки.

 

Која фаза од проектот ви претставуваше најголем предизвик?

Никола: Проблемот со кој се соочивме е уникатен и сите фази си имаа свои потешкотии, бидејќи решаваа различни проблеми. Затоа моравме да изработиме неколку решенија кои се меѓусебно поврзани и ги решаваат сите овие проблеми односно немавме доволно ресурси и податоци, па моравме да изработиме решение кое ќе ги собере и „спакува“ податоците во формат кој би можел лесно да се искористи т.е имплементира. Собраните податоци сами по себе не претставуваа ништо, па за тоа моравме ова решение да го поврземе со ново кое со користење на соодветни техники и алгоритми за обработка на податоци, ќе ги исчисти, обработи и класифицира податоците во пологични целини за на крај истите да ги искористиме во третото и последно решение односно со помош на „тренирање“ на модел за машинско учење, да успееме да извлечеме препораки, одлуки и предвидувања засновани на влезните податоци.

 

Како успеавте да се справите со сите предизвици кои ви застанаа на патот додека да стигнете до финалното решение? 

Иван: Една од повеќето клучни работи за успех беше нашата добро организирана тимска работа. Секој член се истакна во својата улога и дел кој го обработуваше, и преку постојана комуникација, успеавме да даваме совети за подобрувања, што нè водеше кон ефикасно и ефективно конечно решение.

 

Дали овој подем на автоматизација уште повеќе ќе ја зголеми побарувачката на Data Scientists и Machine Learning инженери? 

Тамара: Времето ќе покаже. Но, во секој случај најважно е да продолжиме да учиме и да се адаптираме спрема потребите на пазарот. 

Весна: Сигурно. Порастот на автоматизацијата се очекува да ја зголеми побарувачката за Data Scientists и Machine Learning engineers. Овие професии играат клучна улога во развојот, управувањето и оптимизирањето на автоматизираните системи. Со својата експертиза тие решаваат сложени проблеми, имплементираат етички практики, следејќи ги трендовите на технологијата.

 

И за крај, кој е вашиот совет за сите идни студенти кои сакаат да направат кариерна трансформација во областа на Data Science? 

Тамара: Да бидат спремни дека темпото е интензивно, но доколку се решителни и посветени, сѐ може да се постигне. Полето е широко и интересно, секој може да се пронајде во одреден модул, зависи од тоа дали повеќе се интересира за визуелизација на податоците, за тренирање на модели и сл.

Иван: На идните студенти на оваа академија им советувам да бидат упорни и целосно посветени. Академијата нуди одлична основа и практични знаења кои ќе ви овозможат да ги искристите можностите кои оваа област ги има. Искористете го секој момент да ги развивате вашите вештини и да стекнете добро познавање за Data Science, што ќе биде од клучно значење за вашата идна кариера.

Весна: Мора да имате огромна желба за работа во полето. Академијата за Data Science е една од најинтензивните академии во Brainster, а воедно и најдолга академија, бара голема посветеност, фокус, дисциплина и упорност. Академијата нуди солидна основа за понатамошна работа, инструкторите се докажани професионалци во полето, но секако за успех клучен е личниот ангажман и посветеноста.

Никола: Самото темпо на академијата бара од студентите посветеност, дисциплина и упорност, но со помош на инструкторите кои се врвни професионалци се стекнуваат техниките и знаењата кои се бесценети и истите отвараат можности за работа во било кое поле исто поврзано со Data Science како и понатамошно надоградување.

Направи ја посакуваната кариерна трансформација. Со новата Brainster+ Академија за Data Science за 0 денари ти обезбедуваме дополнителни 20 курса кои ќе те издвојат од конкуренцијата.

Аплицирај и искористи ги ПОСЛЕДНИТЕ ДЕНОВИ од овој уписен рок да го добиеш Brainster+ пакетот за 0 денари.

Аплицирањето за ваучер заврши!