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.
Задачата на студентите беше да креираат успешен модел за predictive eye tracking за клиентот Impala.
Тимот кој успешно ја заврши оваа задача и ја комплетираше Академијата се состои од членовите: Ивана Герчакова, Маргарета Гошева, Стево Димовски и Ивана Атанасовска.
Дознајте повеќе што ни раскажаа тие за искуството на овој реален проект
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.
Ивана Герчакова: Здраво! Јас сум Ивана Герчакова. Мојата фасцинираност кон Data Science започна како кариернa цел, но брзо се претвори во страст. Го сакам предизвикот да истражувам и анализирам податоци. Секој проект и задача ми беа шанса за учење и раст и се воодушевувам од сево ова што заврши и што имам можност сега тоа и да го работам и споделувам. Запознав многу прекрасни луѓе и сум благодарна, бидејќи од нив многу научив.
Маргарета Гошева: Секогаш радознала за иднината што нѐ очекува. Бреинстер беше предизвик кој најпрво го доживував како невозможен, но со група 9 чекор по чекор стигнав до крајот на Академијата.
Димовски Стево: Здраво и од мене! Јас сум Стево Димовски, магистер по електротехника и информациски технологии од областа електроенергетски системи. Авантурата со Brainster и Академијата за Data Science започна со желба за учење нешто ново и можност за идна примена на стекнатото знаење.
Ивана Атанасовска: Здраво! Јас сум Ивана Атанасовска. Живеам во Холандија и сум мајка на двегодишно девојче. На оваа Академија се запишав поради мојот долгогодишен интерес и страст кон работата со податоци, но и поради свое лично и професионално развивање.
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?
Ивана Г: Пред да се запишам на Академијата за Data Science, немав никакво искуство во областа на анализата на податоци или машинско учење. Мојата страст кон оваа област и желбата да научам нешто ново ме поттикна да се запишам. Со упорен труд и ангажман, успеав да ги стекнам основните вештини и да развијам знаење во Machine Learning, што резултираше со успешен напреден проект во оваа област.
Маргарета: И јас, како и Ивана, немав никакво предзнаење за машинско учење. Но, имавме многу добар ментор – Бошко Колоски, што сето тоа ни го приближи да може да го совладаме.
Стево: Исто како Ивана и Маргарета, немав предзнаење од работите кои ги изучувавме на Академијата, меѓутоа благодарение на професорите и проектите на кои имавме можност да работиме, можам да кажам дека после една година успешно работиме со анализирање, обработка, визуелно претставување на податоци и креирање на модели за машинско учење со помош на SQL, Python и PowerBI.
Ивана А: Пред да се запишам на Академијата за Data Science имав мало искуство во областа на анализа на податоци со Excel, но немав никакво предзнаење во доменот на Machine Learning. Се запишав на Академијата за Data Science со цел да ги стекнам и развијам потребните вештини и искрено сум презадоволна од постигнатиот успех и совладаното знаење.
Што точно беше вашата задача и кој е мотивот зад овој проект. Каде сé ја гледате неговата примена?
Стево: Секој во тимот согласно своите квалитети работеше напорно во остварување на целта за креирање на успешен модел за Predictive eye tracking. Моделот има примена во различни области: психологија, когнитивна наука (Cognitive science), интеракција човек-компјутер (HCI), истражување на пазарот, рекламирање и сл.
Ивана А: Најпрво мора да кажам дека имавме прекрасен инструктор кој ни ја разбуди радозналоста и љубовта кон машинското учење. Следствено на ова, мотивот доаѓа од желбата да го искористиме стекнатото знаење и да си докажеме пред сѐ себеси како може да го искористиме стекнатото знаење за решавање на еден реален проблем. Бошко Колoски, ти благодарам за сѐ! Задачата на проектот беше да се направи успешен модел за predictive eye tracking со кој ќе можат да се предвидат координатите во кои испитаниците гледаат.
Која фаза од проектот ви претставуваше најголем предизвик?
Ивана А: Најголем предизвик ни беше да престанеме да го усовршуваме моделот бидејќи сакавме да постигнеме совршенство. 🙂
Стево: Нашиот професор Бошко да ни посвети 5 минути хаха 🙂. За време на сесиите додека го работевме проектот се случуваше Бошко да влезе кај нас во соба да види до каде сме и да каже: „топ сте, терајте – идам јас кај другите“ . Огромна благодарност до Бошко кој несебично се трудеше да ни го пренесе своето знаење и сметам дека во голем дел успеа во тоа, што се гледа и од самите модели што ги направивме сите тимови од Група 9.
Како успеавте да се справите со сите предизвици кои ви застанаа на патот додека да стигнете до финалното решение?
Маргарета: Како тим бевме многу компатибилни. Секој во својот сегмент учествуваше во изработката. Но, морам да признаам дека како група 9 која составена од ентузијасти и како тим кој повеќе од година дена соработуваше меѓу себе – немавме никаков проблем.
Стево: Се служувам со Маргарета, како група сме одлични, секогаш си помагаме еден на друг и сметам дека тимскиот дух што владее кај сите нас беше клучен фактор за надминување на секоја препрека.
Ивана А: Како група бевме многу сложни, се надополнувавме еден со друг и секој беше слободен да го искаже своето мислење. Токму поради тоа успеавме заеднички да ги совладаме предизвиците и да се надминеме себеси.
Дали овој подем на автоматизација уште повеќе ќе ја зголеми побарувачката на Data Scientists и Machine Learning инженери?
Ивана Г: За време кога автоматизацијата се шири во многу индустрии, користењето на алгоритми и машинско учење станува неопходно за оптимизација на бизнис процесите и одлуките. Data Scientists и Machine Learning инженерите се клучни за развојот и управувањето. Со тоа се создава потреба за повеќе стручњаци во таа област кои можат да ги разберат, развијат и надградат овие автоматизирани решенија.
Маргарета: Во идеален свет. Инаку моменталната состојба за побарувачка на Data Scientists и Machine Learning инженери се соочува со стагнација. Но, секако треба да се инвестира во знаење.
Стево: Сметам дека побарувачката за Data Scientists и Machine Learning инженери кои можат успешно да ја искористат автоматизацијата ќе продолжи да расте.
Ивана А: Со зголемувањето на обемот на достапните податоци се зголемува и потребата од Data Scientists и Machine Learning инженери за да ги развијат, тренираат и одржуваат моделите за машинско учење и анализата на податоци.
И за крај, кој е вашиот совет за сите идни студенти кои сакаат да направат кариерна трансформација во областа на Data Science?
Ивана Г: Да се биде што повеќе посветен на учење и вежбање. Да се искористат ресурси како онлајн курсеви и проекти co цел да се зголемат практичните вештини и да се поработи што повеќе со реални податоци. Придружување на заедници и форуми за Data Science, каде може да се поврзе со луѓе кои имаат ист интерес и да се добие совети, поддршка и можност за споделување на искуства. И најважното, постојаноста и практиката се клучни за успехот, зошто ништо не е недостижно.
Маргарета: Да размислат сериозно дали Data Science ќе им е доволно, за да направат кариерна трансформација. Ако одговорот е позитивен, потребно е да знаат дека во тој период ќе треба целосно да се посветат на учење, и ќе немаат многу слободно време.
Ивана А: Најпрво би го истакнала моментот дека ова е доста интензивна Академија која бара откажување од слободното време и целосна посветеност. Доколку се чувствувате спремни и подготвени, тогаш мојот совет е редовно учење, следење на предавањата, задолжително решавање на домашните задачи и завршните проекти за секој модул бидејки само со “hands-on experience“ ке ги совладате предизвиците.
Направи чекор кон високоплатена кариера и придружи се на Brainster заедницата од 11.500 студенти. Аплицирај сега и искористи поволни услови за плаќање од 90€ рата без камата!
На Академијата за Data Science учиме преку работа 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!
