Првата група на Академијата за Data Science штотуку го заврши модулот Stats & Maths. По 6 недели решавање задачи, полека влегуваме во процесот на интеграција на сè што е научено досега и се подгoтвуваме за преодот во Python. Затоа, пред да го затвориме “бизнис“ делот од програмата, решивме да ги провериме впечатоците со учесниците што веќе имаат искуство или работат во овој домен.
Со долгогодишно искуство во финансискиот и банкарскиот сектор, Мартина и Габи се покажаа како совршен фит за Академијата и идеално се вклопија во динамиката и предизвиците што произлегуваат од истата. Покажаа одлични перформанси на модулите за Business Intelligence, Статистика, SQL и Data Warehouse, па малку поразговаравме околу тоа што претстои на Академијата, нивните очекувања и плановите за понатаму.
Уписите за третата група на Академијата за Data Science се во тек. Фати си место на време и започни со подготвителна програма што ќе трае до почетокот на наставата. Аплицирај тука.
Најпрво, збор-два за вас и од каде мотивацијата за Data Science?
Мартина: Aнализа на податоци и работа со големи бази се дел од моето работно секојдневие. Растејќи професионално и развивајќи ги своите аналитички способности низ 13-те години работа во банка се јави суштинска потреба за примена на пософистицирани алатки за анализа и интерпретација на податоци и најзначајно, предвидување на идни трендови. Tоа е причината за што се одлучив за Data Science како кариерен развој, а идејата тлееше во менe неколку години се додека не се случи средбата со тимот на Brainster. Во тој момент ја подготвуваа Академијата за Data Science и тоа беше совршена можност за мене.
Габи: Влезот во Data Science беше чиста инспирација и спонтана акција. Разговаравме со Мартина за академијата која ја подготвува Brainster и знаев дека треба тоа да го направам за да не дозволам професионална стагнација.
Според мене е единствено логично продолжение на 16-годишното практичното искуство во финансии (сметководство, финансиско известување, анализа и планирање) во услови на брз технолошки напредок. Верувам дека е една од најдобрите одлуки во мојот живот.
Data Science стана неизоставен дел од финансискиот сектор преку доменот на Business Intelligence. Имајќи предвид дека и двете работите во финансии, колку е важно да се поседуваат BI вештини во вашата работа моментално?
Мартина: Секаде каде што постојат големи бази на податоци се јавува потреба од Business Intelligence. Поседувањето на овие вештини е значајно за брза и квалитетна обработка, анализа и визуелизација на податоци. Користењето на BI озвоможува брзо да се реагира на промените на пазарот и антиципирање на истите.
Габи: Институциите кои работат во финансискиот сектор ги користат податоците од сопствените бази како алат кој им овозможува сеопфатни анализи, идентификување на ризици, ефикасно известување (reporting), креирање на нови производи, водење на кампањи. Само користењето на BI го прави се споменато возможно при огромни количини на податоци кои се генерираат на дневна основа.
Покрај бизнис делот на Академијата ќе навлеземе и длабоко во Python, Маchine Learning и Big Data – технологии што буквално “палат-гасат“ во моментов. Какви амбиции имате по совладувањето на овие модули во однос на нивната примена и кариерните опции што произлегуваат од нив?
Мартина: Точно тоа е делот кој претставува најголем предизвик за мене. Но, искрено се надевам на успех во совладувањето на овие технологии имајќи предвид декa веќе навлегуваме во калкулус, статистика, веројатност што е основата на Мachine Learning. Исто така, високата стручност на предавачите и нивната способност да го пренесат знаењето на едноставен и разбирлив начин ми дава за право да очекувам високи резултати и во овие модули . Примената на овие технологии во работењето сметам дека е голем чекор напред во градење на модели и алгоритми при што особен предизвик е градење на предиктивните модели кои овозможуваат да се биде носител на промени на пазарот.
Габи: Во Маchine Learning, да се извлече заклучок од одреден dataset се користат статистички и математички методи кои тековно ги изучуваме. Совладаниот материјал ме уверува дека подготвена ќе пристапам на новиот предизвик.
Примената на Маchine Learning на економски податоци е најблиска за мене имајќи го во предвид долгогодишното искуство во анализа на финансиски податоци и предвидување на идни трендови. Се вели дека со помош на Маchine Learning, економските податоци можат да се претворат во пари. И навистина компаниите кои се потпираат на Маchine Learning можат да го зголемат задоволството на своите клиенти и да ги намалат трошоците од работењето.
Во кој домен планирате да се насочите по завршувањето на Академијата?
Мартина: Сега фокусот ми е на совладување на предизвиците што ги носи академијата. Искуството во банкарскиот сектор ни помага да ги препознаеме областите каде што може да се примени Data Science. Но, од друга страна широката примена на оваа област во голем број на индустрии ќе биде мотивација за истражување на нови можности каде што ќе можам да дадам значаен придонес.
Габи: Засега логично ми е да и помогнам на компанијата во која работам да напредува и остварува компетитивна предност така што би ги употребила методите на data science на податоците со кои компанијата располага. Економските податоци се мојата комфорна зона. Но, ќе дозволам љубопитноста да ме води и да навлезам и во други области. Низ годините сфатив дека дека продор во нови области не мора да биде тежок и потребна е само промена на перспектива.
Бранот на дигиталната трансформација што постана неопходна во последниве години, на големо се должи на Data Science и автоматизирање на процесите. Ако можете да се вратите неколку години на назад, каков совет би си дале сами на себе за да го пречекате овој период спремни? Тој совет сега би можеле да го искористат новите генерации.
Мартина: Со отворен ум да се гледа на новите технологии, бидејќи колку порано истите се применат во работењето толку резултатите се поголеми. Евидентно е дека сите порано или подоцна ќе бидат приморани да ги имплементираат Data Science технологии како во делот на оптимизација на процеси (намалување на трошоци) така и во делот на изнаоѓање на нови клиенти преку осознавање на нивните желби и потреби.
Габи: Производството на податоци е во постојан пораст. Базите на податоци кријат вредни информации. Ако правилно се искористат податоците може да се идентификуваат нови можности, имплементираат попаметни деловни активности, оптимизираат процеси….и да се оствари поголем профит и посреќни клиенти. Тоа да се постигне брзо и паметно треба да се користат Big Data Analytics. Со користење на Machine Learning може да го извлече најдоброто од Big Data и да се антиципираат идните трендови. Затоа мој совет би бил користење на сите алатки кои овозможуваат минимално време за екстракција и обработка и повеќе време за нови идеи, предлози и решенија.
Како си поминувате на Академијата? Впечатоци, предизвици, очекувања?
Мартина: Одлични предавачи, квалитетно изработена програма, кохерентна и интересна група на учесници. Со задоволство одам на секој час
Габи: На Академијата го добивам тоа што го сакав – многу знаење едноставно пренесено од професионалци во областа. Многу информации, нови сознанија, различен пристап, посветена работа, многу завршени задачи, учење на час и дома, но ме одржува чуството дека ја правам вистинската работа. Очекувам (сакам и верувам) дека ќе останам максимално фокусирана на академијата. Предизвик ќе бидат реалните проекти, но во духот на постојан само-предизвик отворена сум за нови искуства.
Кoja е вашата порака за секој што размислува за кариерен развој во Data Science?
Мартина: Секој кој првенствено има желба за континуирано учење, поседува аналитички способности и гледа предизвик во решавање на комплексни проблеми би го охрабрила да се насочи во областа на Data Science. Секако дека совладувањето на оваа дисциплина бара голема посветеност и напорна работа, но сметам дека ќе се здобиете со вештини кои се релевантни и високо ценети во ова високо ниво на технолошка развиеност.
Габи: Data Science е професија на иднината. Затоа не чекајте на совршени околности или вистински момент, не оставајте други да Ве уверуваат, откријте сами каков вреден придонес може да дадете за компаниите и општеството во целост преку изучување на Data Science. Одлична вест за луѓето што сакаат да влезат во областа е дека Data Science има огромни перспективи да се развива во текот на следната деценија.
