Со цел да ја комплетираат програмата на најинтензивната Академија – Академијата за Data Science, студентите имаа предизвик поделени во тимови да ги изработат своите завршни проекти.

Проектот на кој работеше третиот тим е предвидување на временски податоци (Timeseries Data), што во конкретниот пример се податоци за бруто домашно производство и стапка на долгови на држави. 

Поточно, нивната задача беше да се направи предвидување на движењето на стапката на државен долг во однос на БДП во наредниот неколкугодишен период со примена на алгоритмите на машинско учење за предикција.

Тимот кој успешно ја заврши оваа задача и ја комплетираше Академијата за Data Science се состои од членовите: Александра Тодоровска, Ангел Котевски и Бојан Митиќ.

Дознајте повеќе што ни раскажа Александра од тим 3 за искуството на овој реален проект

Здраво Александра ! Ти си еднa од најактивните студенти на Академијата за Data Science, кои покажаа голема заинтересираност кон оваа област и не ја пропуштија можноста да учествуваат на проектите. Раскажи ни нешто за себе.

Здраво, јас сум Александра и доаѓам од банкарскиот сектор. Имено самата област на Data Science според мене е доста предизвикувачка којашто нуди многу можности за понатамошно истражување и анализа.

Зад тебе се 12 месеци напорна работа, неколку помали проекти и завршниот проект со кој го заокружи процесот на едукација на Академијата за Data Science. Честитки за сé што постигна во овој период. Како се чувствуваш со новостекнатите вештини и постигнувањата од оваа година?

Со оглед на фактот што започнав како почетник без никакво предзнаење во сегментот на програмските јазици, може да кажам дека во текот на изминатите 12 месеци благодарение на Академијата се стекнав со доста нови вештини и предизвици, се надградив себеси за понатаму да може да бидам спремна за новите постигнувања во областа на Data Science.

За што беше задолжен тимот во кој учествуваше? Раскажи ни малку повеќе за целиот проект и процесот на неговата изработка.

Ние како тим работевме на проектот за Time Series Prediction of GDP Ratio, каде што ни беше задача врз основа на даденото множество од податоци да извршиме предикција на GDP ratio за некој следен период. Целокупниот процес се состоеше од анализа на податоците, нивно прочистување и средување, формирање на подмножества, изработка на модел којшто ќе врши предвидување и врз основа на дадената предикција да се изнесат соодветни заклучоци.

Која фаза од проектот ви претставуваше најголем предизвик?

Според мене доста предизвикувачка беше фазата на изградба на моделот и делот на визуализација. 

Какво беше вашето искуство со овој проект?

Имено самата работа на проектот беше доста позитивна и интересна бидејќи ние како тим успеавме доста добро да се организираме во однос на истражувањето и имплементација на досегашното стекнато знаење.

И за крај, како си помина на Академијата за Data Science? Дали Академијата ги исполни твоите очекувања?

Дефинитивно, Академијата доста позитивно влијаше врз моето секојдневно функционирање, а истовремено ја зголеми мојата желба за понатамошно истражување и надградување. И да, Академијата ги исполни моите очекувања!

Доколку сакаш да си дел од Data Science заедницата и заедно со нас да градиш нови успешни приказни во 2023 година, дознај повеќе за Академијата тука.

На Академијата за Data Science учиме преку работа на реални проекти за реални клиенти, под менторство на докажани и искусни инструктори.

Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!