Во денешно време сѐ повеќе го среќаваме терминот „Data Science“ во ИТ индустријата. Но, што навистина значи овој термин? Наједноставно кажано, Data Science претставува дисциплина каде што со примена на статистика, математика и програмски јазик се анализираат огромен број на податоци со цел да се најде одговор на комплексни прашања. Сложените прашања можат да бидат од најразлична природа: „Колку профит ќе остварам следната година? Бројот на клиенти кои ќе ги добијам/изгубам во следната година? Колку е оптималниот број на продукти на залиха? Кој е оптималниот начин да се мотивираат вработените?“ Клучниот збор во Data Science терминот не е Data, туку Science, затоа што при практична примена на Data Science, всушност треба да се дознае што претставува секој податок кој го имаме и истиот да се протолкува.
Data Science како и многу други ИТ професии, се смета за брзорастечка професија на иднината. Доволно е да се направи едно пребарување на LinkedIn или други сајтови каде што се објавуваат огласи за вработување и ќе се види дека еднo од најбараните работни места е Data Scientist. LinkedIn минатата година објави извештај во кој се анализираат податоците од САД во периодот од 2012 до 2017 година каде бројот на огласи во кои се бара data scientist пораснал за 6.5 пати, што ја прави оваа позиција да биде во топ 5 најбарани професии. Ова е вака поради неколку факти: Зголемениот број на податоци кои се генерираат (анализата на огромниот број на податоци бара посебни вештини и знаења кои се карактеристика на Data Scientist-ите); одлуките кои се базираат на податоци се попрофитабилни (за повеќето компании, податоците не се корисни доколку немаат бенефит од нив. Според една студија на Харвард, компаниите чии одлуки се донесени врз база на расположливите податоци се 6 пати попрофитабилни од оние чии одлуки се базираат на инстинкт или искуство); Data Scientist-те го подобруваат работењето на една компанија и овозможуваат да се предвиди нејзиното работење во секој поглед.
Еден од предавачите кај нас кои имаат искуство со Data Science, Дејан Вакански, е долгогодишен тренер во Семос Едукација, тренинг центар за ИТ едукација каде што се одржуваат сертифицирани курсеви од оваа област. Тој вели дека ситуацијата со побарувачката и понудата на оваа професија кај нас засега не е иста како и во другите земји низ светот, но тоа веќе започнува да се менува во подобра насока: „На светско ниво, сѐ повеќе се бараат Data scientist-ите и нивната вредност сѐ повеќе расте. Ако се погледнат истражувањата, може да заклучиме дека дури има и недостаток од таков кадар. За жал Македонија е, би рекол назад во оваа област. Ме радува фактот што според мои сознанија, неколку странски компании кои работат во Македонија, почнуваат да се занимаваат со оваа проблематика, па се надевам дека во следниот период ќе има некое раздвижување во поглед на ова прашање.“ – вели Дејан Вакански, долгогодишен тренер во Семос Едукација.
На прашањето што ќе научат слушателите од посетувањето на курсот за Data Science и како ќе им помогне тоа во развој на понатамошната кариера, Дејан Вакански вели дека Семос Едукација како официјален тренинг центар на Microsoft нуди палета на официјални курсеви со кои слушателите можат да се стекнат со потребните знаења за да може да работат како Data Scientist. Листата се состои од неколку курсеви: Querying Data with Transact-SQL; Analyzing Data with Excel; Analyzing Data with Power BI; Analyzing Big Data with Microsoft R; Perform Cloud Data Science with Azure Machine Learning; Performing Data Engineering on Microsoft HD Insight; Performing Big Data; Engineering on Microsoft Cloud Services.
„Со курсевите споменати погоре, слушателите дефинитивно ќе се стекнат со неопходните знаења за да ја започнат нивната кариера како Data Scientist. Но, како што велат, знаењето е моќ а сертификатот е доказ за ваквата моќ, па по завршувањето на овие курсеви слушателите ќе можат да се стекнат и со неколку меѓународни сертификати признаени низ целиот свет, меѓу кои: MCSA: Machine Learning; MCSA: Data Engineering with Azure; MCSA: BI Reporting.“ – додаде Дејан Вакански.
Успешниот Data Scientist треба да поседува неколку технички знаења и вештини, и тоа: програмирање (секој Data Scientist мора да познава барем еден од најчесто користените програмски јазици во оваа област); статистика (статистички тестови, дистрибуција, maximum likelihood estimators, итн); Machine Learning (методите како што се k-nearest neighbors, random forests, ensemble methods и др.); Hadoop (ова е една од најчесто користените платформи за Big Data); визуaлизација (визуaлизацијата како и користењето на алатки за визуализација се особено важни). Покрај ова, треба да се земат предвид и нетехничките карактеристики како што се: комуникациски вештини, тимска работа и добро познавање на бизнис процесите кои ги генерираат податоците.
