Александар Размовски, тренер на Академијата за Data Science на SEDC, открива што треба да имате за да станете Data Scientist

Александар Размовски, тренер на Академијата за Data Science на SEDC, открива што треба да имате за да станете Data Scientist

Александар Размовски е Senior Business Intelligence Analyst на Seavus и тренер на Академијата за Data Science на Seavus Education and Development Center. Со него разговараме за да ни ги доближи предизвиците на неговата професија. 

Како се станува Senior Business Intelligence Analyst и кoe e Вашето работно секојдневие? Со кои предизвици се соочувате на дневно ниво?

- Титулата што ја носам е малку комплексна и несекојдневна. Ја добив со првиот проект во Seavus

и можам да речам дека е тешко да се опише, односно сублимира сето она што го работам во една краток опис. Моментално не работам директно на комерцијални проекти, туку R&D на сите полиња поврзани со Data, како Bussiness Inteligence, Data Analytics, Data Science, Data Engineering, Machine Learning, Artificial Intelligence...

Која е поврзаноста на Вашата професија со Data Science?

- Како што напоменав и претходно, сето она што го работам е поврзано со Data. Science делот доаѓа во/од истражувањата што ги правиме тука во Seavus на повеќе полиња, во повеќе индустрии и на голем број платформи, системи и околини.


Може ли да ни дадете еден практичен пример?

- Секако. Во април со моите колеги поставивме платформа чија цел е да ја следи целата ситуација поврзана со Ковид-19 и согласно тековната Data да ни дава идни прогнози и очекувања.

Овој пример ги содржи сите елементи на еден Data Science проект:

• Data Engineering & Data Gathering - да се обезбедат податоци од екстерни извори и да се направат reliable pipelines;
• (Exploratory) Data Analysis - да се визуализираат податоците, односно да се прикажат најразлични graps & dashboards;
• Data Modeling – правилно да се измоделираат податоците, односно да се направат добри модели;

• Predictions & Forecasting – базирано на моделите да се предвидат идните случувања.


Ако сумираме, кој може за себе да каже дека е Data Scientist?

- Data Scientist по дефиниција од „Оксфорд“ гласи: „Личност вработена да анализира и интерпретира комплексни дигитални податоци, на пример, статистики за искористеноста на website, посебно со цел да помогне и да придонесе за донесување бизнис-одлуки“. Сликата подолу исто така дава добар преглед:

Накратко, треба да работите со Data која не може да биде разбрана во еден поглед и на крајот резултатот од вашата работа треба да е применлив некаде.

Во програмата од Академијата назначени се можностите за работа. Тука се споменуваат професиите: Data Scientist, Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer, Data Consultant. Колкави се шансите да најдете работа во овие полиња тука кај нас, но и во светот?

- Повеќе од деценија наназад постои мантра дека светот веќе се дави во Data (меѓу другото). Сите овие професии што ги наведовте се поврзани, односно директно работат со Data. Ако ги споиме овие две премиси, ќе разбереме дека потребата за ваков кадар, односно профил само ќе расте во годините што доаѓаат. И ние сме дел од светот, нели? 


Што треба да поседува еден човек за да сфати дека ова е професијата на неговиот живот?

- Страст за Data и бројки и голема желба да се оптоварува „органот за мислење“. И по можност GPU.

(Комерцијална објава)