За време на обуката за Data Analytics in Finance, Димитар Карапанчев успеа да ја пренасочи својата кариера и од работа со мрежни технологии да се пренасочи во полето на Data Science. Иако работата со податоци отсекогаш му била во полето на интереси, обуката на академијата на Data Masters го поттикнала да направи кариерна промена.  

Со Димитар разговаравме за неговото искуство во нашата академија и како новите знаења му помогнаа да ја промени работната позиција и да работи како Data Engineer.

Од мрежни технологии до Data Science. Што е она што Be привлече кон работата со податоци?

Работата со податоци отсекогаш ми била интересна. Кога започнав со студиите, Data Science како научно поле не беше популарно како што е во последните неколку години и се одлучив за изучување на мрежни технологии, каде наместо обработка на податоци, се учи за пренос на истите. Кога слушнав за обуката Data Analytics in Finance, си реков зошто да не пробам, со оглед дека имав и претходни познавања за темата и со тоа ми се отвори потполно нова врата.

Какви предзнаења имавте пред да се запишете на обуката за Data Analytics in Finance?

Пред да се запишам на обуката веќе имав претходни предзнаења со дел од модулите вклучени во програмата. На факултет го имав изучувано програмскиот јазик SQL и имав мало искуство и со програмскиот јазик Python.

Kои се предностите на овој вид на обуки и колку практичниот дел на решавање на задачи Ви помогна при совладување на материјалот?

Практичниот дел игра многу голема улога за успешно учење на материјалот и треба да се посвети повеќе внимание на него. Оваа обука го доловува токму тој момент, учење со постојани практични вежби и со тоа полесно го совладувавме материјалот. Лично многу ми помогна заедничкото решавање на задачите каде заедно со колегите имавме можност да ги надополнуваме своите решенија.

Која од алатките или некој од модулите Ви беше посебен предизвик да го совладате?

Бидејќи имам претходни предзнаења од модулите SQL и Python, мене лично најголем предизвик, а воедно и најинтересен, ми беше модулот за Power BI. Визуелизацијата на податоците која ги овозможува оваа алатка е многу опширна и ми беше многу интересно да ги испробам нејзините можности. Од голема корист беа задачите кои ги решававме за време на часовите на кои имавме можност да ги увидиме различните функционалности.

Каква методологија на учење и кои дополнителни алатки ги користевте за да ги совладате модулите на обуката?

Постојаното вежбање и повторување ми беа клучни за совладување на материјалот, меѓутоа исто така ги користев tutorialspoint и w3schools, како и документациите на pandas, numpy кои се изградени во програмскиот јазик Python.

Data Science има огромна примена во многу сектори. Во кои домени вас Ви е најинтересна примената на Data Science?

Data Science има широка примена во многу полиња, но можам да истакнам дека мене лично ми е најинтересна онаа во автомобилската индустрија и во Формула 1 трките. Со помош на Data Science, Ф1 возачите и тимовите имаат увид на сите податоци и параметри за подобрување на болидите. Тие во реално време ја следат состојбата на болидите преку многубројните сензори, со цел да бидат подобри од противниците и да остваруваат нови рекорди на патеките. Од друга страна автомобилските компании користат Dаta Science за подобрување на ефикасноста на моторите, безбедноста на патниците и во многу други аспекти.

Кои кадри или студенти според Вас би имале наголем бенефит од ваков тип на обука?

Според мене, од оваа обука би имале придобивка сите типови на кадри, особено тие што се занимаваат со податоци, без разлика на нивната професија. Со дигитализацијата на секое поле во општеството и постојаното зголемување количините на податоци кои се генерираат кои подоцна треба да се обработуваат, станува клучна потребата за кадри кои ќе можат да го применат тоа што се изучува на обуката. Секако, целта е најефикасно да можат да ги обработат и претстават податоците.

Кој е Вашиот совет за оние коишто сакаат да изучуваат Data Science во иднина?

Во секојдневието постојано се среќаваме со области кои имаат потенцијал за подобрување преку Data Science. Верувам дека сите кои се заинтересирани за изучување на оваа област, без разлика на својата професија, можат да ги усовршат своите домени на работа за подобра иднина.