Никола од Академијата за Data Science се вработи во словaчката AI компанија i.ERP!

Најчесто поставуваните прашања во врска со Академијата за Data Science се однесуваат на комплексноста и интензитетот на програмата. Одговорот на овие прашања лежи во еден блок на самиот сајт на Академијата со назив “No bullshit approach”. Односно, програмата изгледа така како што изгледа, не за да биде лесна, туку за да дава резултати.

И резултатите пристигнаа. Август го одбележавме со завршните проекти на студентите од група 1 и секако, стартот на група 4. Но, септември ќе го затвориме уште потриумфално бидејќи и официјално го имаме првото вработување на наш студент од Академијата за Data Science!

Запознај се со Никола Настев кој неодамна го потпиша својот прв професионален договор со словaчката компанија i.ERP што работи во доменот на AI powered Business Predictions.

 

Академијата за Data Science ќе ти обезбеди кариерни можности преку нашите партнери за вработување. Уписите за следната група се во тек и бројот на места е ограничен, затоа фати си го твоето на време!

 

Никола, за точно една година, од студент на Академијата за Data Science до Junior Data Scientist во i.ERP. Честитки за новото работно место! Како би го опишал целиот овој процес што почна на 1-ви септември 2019 и сега се конкретизира со вработување во интернационална компанија?

Ви благодарам на убавите зборови! Процесот за мене почна со самата апликација за Академијата за Data Science. Иако беше прва институција за ваков тип на едукација во државата, една од причините да се запишам се позитивните препораки за Brainster што ги добив од прва рака. Другата причина беше networking. За да почнеш кариера во било која дигитална вештина, најпрво треба да се опкружиш со професионалци од таа област, колеги, инструктори и на крај, компании. За мене тоа беше пресудно.

По интервјуто со координаторите на Академијата се здобив со големи очекувања кои на крајот морам да потврдам дека ми се целосно исполнети. Самиот начин на предавањата и нивното темпо се навистина интензивни, но менторите беа секогаш тука да ни помогнат да ги надминеме и најтешките предизвици. Особено сум задоволен од online начинот на работа каде снимањето на предавањата би го издвоил како најголема придобивка.

 

Познато е дека програмата на Академијата е тешка и интензивна, но дали реално очекуваше толку брз напредок во Data Science имајќи предвид дека покрај новата работа веќе имаш и неколку проекти во своето портфолио?

Ако на првиот час некој ми кажеше дека после една година ќе се вработам во интернационална компанија, немаше да му верувам. Но, од оваа перспектива, со целиот труд што го вложив во предавањата и проектите, искрено – не сум изненаден. Напротив, дури и ова е сосема очекуван исход. 

Тука пак би се навратил на предавачите на Академијата кои беспрекорно и максимално ни го преносоа нивното знаење, но на крајот на краиштата, се е во рацете на студентот. Неопходна е максимална посветеност. Мојот систем се базираше на поставување реалистични цели низ текот на програмата и тоа што ме изненадуваше е очигледниот напредок од модул до модул. Кога ќе се потсетам на програмата во целост, горд сум на сe што постигнав за само една година. 

 

 

i.ERP е компанија од Братислава која изработува софтвер платформа за Ai Powered Business Predictions и работи за клиенти како Coca-Cola и Wurth. Како првично стигна до оваа можност да влезеш во конкуренција за вработување во компанија од ваков калибар?

По завршувањето на финалните проекти, бев исконтактиран од менаџментот на Академијата, од каде што ми ја понудија шансата да имам интервју со i.ERP. Знам дека во Brаinster работат на многу партнерства со компании што ќе обезбедат кариерни можности за студентите од оваа Академија, но не очекував дека јас ќе бидам првиот. Затоа сум многу благодарен на Brainster и на шансата што ја добив бидејќи без нив немаше да се наоѓам во оваа позиција кај што сум денес.



Никола, ти си студент на ФИНКИ со предзнаење во програмирање кое верувам ти помогна во учењето на Python. Од таа перспектива, колку Python е потежок или полесен за совладување во споредба со другите програмски јазици?

Најатрактивната одлика на Python, посебно за почетници, е неговата синтакса, високото ниво на апстракција и огромниот број на библиотеки. Без никакво предзнаење за програмирање, во Python многу е лесно да се започне ефективно да се програмира без да се грижиш за сите inner-workings и за се што се одвива во позадина. За луѓе што се запознаени со програмирање, или веќе се програмери, и никогаш немаат испишано една линија код  Python, прелесно ќе го совладаат. Како што реков, истото важи и за почетниците. “Проблемот” нема да биде програмскиот јазик кои што ќе се користи, туку самиот мaјндсет и сосема различниот вид на проблеми со кои што секојдневно ќе се соочуваш. Затоа, тврдам дека секој што е добар во математика, статистика или калкулус, одлично ќе се снајде со програмирање во Python.



Што точно подразбира опсегот на твоите задолженија на новото работно место? На што точно ќе работиш?

Ќе работам на различни проекти за кои што ќе треба да се изградат решенија од Step 1 па се до готов алгоритам кои што ги задоволува барањата на клиентот. Целиот процес од анализирање на добиените податоци, препроцесирање според добиениот insight од анализата, и потоа градење на соодвентен Machine Learning алгоритам. Програмата што ја поминав на Академијата ќе ми биде директно применлива на новото работно место.

 

Работата во реална продукција доаѓа со доста специфики и предизвици. Колку сметаш дека работата на реални проекти на Академијата ќе ти помогне да се справиш со овие предизвици понатаму?

Мислам дека највредниот дел од Академијата се работилниците што се одржуваат секоја сабота. Дури и сметам дека се малку потценети. Иако тие не се конкретни проекти, таму работевме на подкатегории ил иделови од еден проект што ни помагаше да ја повторувиме и извежбаме содржината изучена за таа недела. Секако овие вежби се само подготовка за вистинскиот проект на крај. Затоа кога дојдоа завршните проекти се чувствував спремен за проблемите со кои што би можел да се соочам. Откако го поделивме проблемот на соодветни категории и задачи, ние сите тие задачи  ги имавме поминато на работилниците. Тоа што преостануваше е да ги комбинираме во еден целосен проект.

 



Во Македонија се уште како да владее некоја скепса за работните можности во Data Science. Но, еве твојот случај го докажува спротивното. Според тебе, на што се должи оваа перцепција дека нема многу работа за Data Scientists?

Скепсата за Data Science мислам дека се должи поради тоа што нема доволно број на кадар и самите компании до пред некое време не се впуштаа да инвестираат во овие позиции. Но во последно време, согласно западните трендови, се повеќе и повеќе гледам како се зголемува побарувачќата од која произлегуваат работни можности. Тука би додал дека Data Science е се уште во рани фази како дисциплина во Македонија и се создава конфузија и меѓу компаниите и потенцијалните кадри. Имам видено многу огласи каде што стои дека се бара Data Scientist, но во суштина бараат Data Analyst. Со зголемениот кадар созрева и побарувачка за Data Scientists, и компаниите почнуваат да инвестираат и да имаат убаво издефинирани позиции.

 

Ајде да направиме уште еден краток осврт на програмата. Модулот по Machine Learning е веќе со консензус усвоен како најтежок. Но, со оглед на тоа што ML е најбарана вештина на пазарот во моментов, колку се исплати “да се убиеш од учење“ последните 6 месеци на Академијата? 🙂

Гледајќи каде се наоѓам сега после “убивање од учење”, би рекол дека дефинитивно се исплатеше :). Сепак, ML е огромна сфера на изучување и далеку од тоа дека сум завршил, ме чекаат уште многу саати учење.

 

Никола, пред да се одјавиме, уште еднаш, ти посакуваме успех и продуктивност на новото работно место. За крај, што би им порачал на сите што размислуваат да почнат обука во Data Science и за кариерните можности што ги нуди оваа област?

Ако имате аналитички ум и сакате нови предизвици, топло би ви ја препорачал оваа Академија. Ќе изучите многу интересни работни, кои што натаму би можеле да ги примените во еден куп различни сфери, од медицина до финансиски сектор и се измеѓу, дури и во секодневниот живот. 😀 Data Science е поле што ќе ви понуди избор, да се насочите поаналитичарски или попрограмерски. Освен тоа, еден често превиден бенефит е тоа што како Data Scientist можеш да си ги анализираш сопствените навики, како на пример трошоците. 🙂

Резервирај го твоето место за следната група на Академијата за Data Science и почни веднаш со подготвителна програма!

 

 

Аплицирањето за ваучер заврши!