Ar kada susimąstėte, kaip „Netflix“ atspėja, koks filmas jums gali patikti, o „Spotify“ sukuria tobulą grojaraštį? O galbūt pastebėjote, kad batai, kuriuos kartą peržiūrėjote internetinėje parduotuvėje, dabar atkakliai „persekioja“ jus socialinių tinklų reklamose? Šie procesai nėra atsitiktiniai – tai sprendimai, gauti pritaikius duomenų analizės technologijų žinias.
Kiekvienas naršymo veiksmas, paspaudimas ar pirkinys internete sugeneruoja didžiulius kiekius skaitmeninių duomenų. Būtent duomenų mokslo specialistai, paverčiantys juos vertingomis įžvalgomis, kurios padeda priimti tikslius sprendimus versle ir technologijose, šiuo metu yra vieni paklausiausių darbo rinkoje.
Nuo kiaušinių už centą iki valstybės strategijos
Duomenų mokslą galima apibrėžti kaip tarpdisciplininę mokslo kryptį, jungiančią matematinę statistiką ir informacines technologijas. Spartų šios duomenų analitikos srities vystymąsi pastaruoju metu lemia didėjantis dažnai nestruktūrizuotų duomenų kiekis. Todėl kyla poreikis gebėti spręsti su tuo susijusias problemas, kurioms nepakanka vien tradicinės statistinės analizės metodų taikymo, pasakoja VILNIUS TECH Duomenų mokslo ir statistikos magistro studijų programos alumnė Ieva Burakauskaitė.
„Duomenų mokslininko kompetencijos apima darbą su duomenimis visuose etapuose – nuo jų gavybos, apdorojimo, tinkamumo patvirtinimo ir analizės naudojant įvairias programines priemones iki apdorotų duomenų susisteminimo, agregavimo, išvadų parengimo ir pristatymo suinteresuotiems asmenims. Pasinaudoję gautais duomenų analizės rezultatais, bankai, valstybinio sektoriaus įstaigos, verslas priima sprendimus, kuria strategijas“, – tęsia duomenų mokslo specialistė.
VILNIUS TECH Duomenų analizės technologijų bakalauro studijų programos alumnas Mantas Urbonas pateikia pavyzdį iš savo darbo praktikos. „Gavome užsakymą iš vieno parduotuvių tinklo ir tyrėme, kaip tam tikros akcijos veikia pardavimus: kokie produktai ir jų kategorijos labiausiai atsiperka, kokia akcija sugeneruoja geriausią maržą, o kokie produktai, pritaikius jiems akciją, pritraukia didžiausią žmonių srautą ir pajamas. Pavyzdžiui, parduotuvė gali paskelbti akciją, kad apsipirkęs už tam tikrą kainą, pirkėjas kiaušinių pakuotę gaus už 1 centą. Šie kiaušiniai tuo laikotarpiu neatneš jokių pajamų ir teoriškai gali tapti nuostoliu. Tačiau, atėjęs pirkėjas išleis pinigų, pirkdamas kitas prekes, kurios ir sugeneruos parduotuvei pagrindines pajamas.“
Analitiko kasdienybė – daugiau nei tik skaičiai
Šiuo metu abu VILNIUS TECH alumnai dirba pagal specialybę: Mantas – aviacijos sektoriuje duomenų inžinieriaus ir analitiko pareigose, o Ieva – Metodologijos ir duomenų mokslo grupės patarėja Valstybės duomenų agentūroje (VDA). Nors abu alumnai yra duomenų analitikai – jų atsakomybės darbe skiriasi, tačiau pats darbas niekada nėra nuobodus.
„Projektai, su kuriais dirbu, yra labai įvairūs. Vieną dieną gali dėlioti duomenų struktūrą, kitą – ieškoti klaidų duomenyse ir jas tvarkyti, trečią – kurti interaktyvias vizualizacijas (angl. dashboards), kad kiti galėtų lengvai suprasti įžvalgas. Dar kitą dieną tenka ruošti prezentaciją ir „sukramtyti“ rezultatus vadovams. O kartais tiesiog automatizuoji procesus, kad žmonėms nebereikėtų valandų valandas rankomis vesti duomenų“, – vardija M. Urbonas. Jis pabrėžia, kad pati „grynoji“ analizė sudaro gal tik 10–15 proc. darbo laiko, visa kita – tai duomenų paruošimas, logikos kūrimas ir problemų sprendimas.
Ievos darbas VDA atskleidžia kitą, ne mažiau svarbią duomenų mokslo pusę. Viena pagrindinių jos atsakomybių – integruoti alternatyvius duomenų šaltinius (pvz., administracinius, iš interneto surinktus) į oficialiosios statistikos rengimą, siekiant didesnio tikslumo ir operatyvumo. „Tradiciniai statistiniai tyrimai leidžia daryti išvadas apie visą populiaciją, o alternatyvūs duomenys dažnai apibūdina tik jos dalį. Jei į tai neatsižvelgsi, rezultatai gali būti klaidinantys ir netgi tapti dezinformacijos įrankiu. Kita atsakomybė – tai statistinių rodiklių vertinimas mažose populiacijos srityse. Tam, kad būtų išlaikytas norimas rezultatų tikslumas, tenka klasikinius statistinius vertinimo metodus derinti su statistiniu modeliavimu, kurio dėka panaudojama turima papildoma informacija iš administracinių ar kitų alternatyvių duomenų šaltinių“, – itin atsakingo darbo subtilybes aiškina Ieva.
Kantrybė darbe – būtina
Tiek Mantas, tiek Ieva save vadina „tiksliukais“ – nuo mokyklos laikų juos traukė matematika, fizika, logika. Tačiau motyvacija gilintis į duomenis kilo iš skirtingų paskatų, kurios puikiai atspindi šios profesijos įvairiapusiškumą.
Mantą visuomet žavėjo klausimas „kodėl?“. „Man buvo įdomu, kodėl mes priimame vienokius, o ne kitokius sprendimus. Dažnai tai atrodo intuicija, tačiau ji vis tik gali būti logiškai paaiškinama – tai rizikos vertinimas, pelno siekis. Duomenų analizė yra mokslas, kuris leidžia struktūrizuotai ir argumentuotai paaiškinti, kodėl vienas pasirinkimas yra objektyviai geresnis už kitą. Mane sužavėjo tas tiesos ieškojimas, optimizavimas“, – savo pasirinkimą aiškina Mantas.
Ieva į šią mokslo sritį atėjo matematikos studijų metu susidomėjusi statistikos taikymu ir galimybe padrikus duomenis paversti prasminga statistine informacija. Atlikusi praktiką Lietuvos socialinių mokslų centre, vėliau specialistė įsidarbino tuometiniame Statistikos departamente (dabar – Valstybės duomenų agentūra). „Čia susipažinau su oficialiosios statistikos rengimo procesu ir supratau, kokia svarbi ji yra įstatymų leidėjams, savivaldos institucijoms ir kiekvienam gyventojui. Noras gilinti žinias ir suprasti, kaip padrikus duomenis paversti prasminga informacija ir pastūmėjo mane į Duomenų mokslo magistrantūros studijas VILNIUS TECH universitete“, – pasakoja Ieva.
Vis dėlto, duomenų analitikui neužtenka vien smalsumo. Mantas pabrėžia, jog šiame darbe itin svarbi kantrybė, kadangi kartais su vienu projektu gali tekti dirbti net keletą mėnesių, todėl norintiems rezultato „čia ir dabar“ gali būti sunku jo išlaukti.
Abu alumnai pasakoja, jog duomenų mokslininko darbas reikalauja analitinio ir kritinio mąstymo, gebėjimo nuosekliai, greitai spręsti problemas, tačiau ne mažiau svarbu mokėti gautus rezultatus interpretuoti, apibendrinti, aprašyti bei pristatyti, tad svarbūs ir komunikaciniai įgūdžiai.
Studijos ir karjeros perspektyvos
Vienas didžiausių šios srities privalumų – didelė paklausa rinkoje, kadangi kiekviena didesnė įmonė turi IT arba duomenų analizės skyrių, padedantį įmonei analizuoti ir optimizuoti veiklos procesus bei didinti įmonės pelną.
„Duomenų analitikos specialistų ieško įvairios įmonės ir įstaigos, todėl darbo rinka yra pakankamai didelė, suteikianti šiems specialistams laisvę rinktis patraukliausią darbo poziciją bei įgyti darbo patirties skirtingų sričių darbovietėse. Be to, kadangi duomenų mokslas yra tarpdisciplininė mokslo kryptis, tokie specialistai geba dirbti ir orientuodamiesi į vieną iš sudedamųjų dalių – taikomąją statistiką ar informacines technologijas“, – pasakoja Ieva.
Kalbinti VILNIUS TECH Fundamentinių mokslų fakulteto Matematinės statistikos katedros absolventai teigia, kad studijų metu įgytos žinios suteikė tvirtą pagrindą jų profesinei karjerai. Be fundamentalių matematikos, statistikos ir duomenų analizės žinių, studentai įgijo ir praktinių įgūdžių, reikalingų darbui su duomenimis: išmoko programuoti SQL, R ir Python kalbomis bei išsiugdė šios srities specialistui reikalingą intuiciją.
„Ši studijų programa išmoko interpretuoti gautus rezultatus, juos pristatyti ir apginti savo nuomonę, o tai yra labai svarbu: šiame darbe tenka susidurti su įvairiomis žmonių nuomonėmis ir jų teiginiais, todėl reikia mokėti juos paneigti arba pagrįsti, paaiškinti, kodėl taip yra. Taip pat studijų metu puikiai ugdoma intuicija, kurios prireikia įžvelgti įvairius rezultatų niuansus“, – pasakoja Mantas.
Galerija
