fbpx

„Никогаш не е доцна за промена на кариерата“

даниел петковски интервју

Даниел Петковски е личност со многу животни улоги - сопруг, татко на две деца, правник, основач на невладина организација и иден Data Scientist. Ентузијазмот што го има за изучување на нови нешта лесно го пренесува во разговорот и во неговиот случај, возраста воопшто не му претставувала пречка за да направи чекор кон ново поле кое како што вели е предизвик, но и огромна прилика за иднината. 

Со него поразговаравме за одлуката да го изучува ова поле, како успева да излезе на крај со обврските и зошто ја одбра Data Masters Academy за да го усовршува знаењето.

Data Science е поле кое е доста просперитетно и нуди огромни професионални можности, но не толку често се наидува на правник кој одлучил да се насочи кон него. Која беше твојата мотивација да го направиш овој чекор?

Отсекогаш сум бил фасциниран со бројките како јазик на универзумот и лично мислам дека во секој хаос постои ред односно дека сè што на прв поглед изгледа како општ хаос, сепак има некоја шема односно редослед на одвивање на работите. Причинско - последичните врски (според мое мислење) секогаш постојат и истите најлесно и најпрецизно можат да се утврдат со помош на Data Science. 

Првин сакам еднаш засекогаш да ја демаскираме стигмата дека правниците бегаат од математика - повеќето правници и адвокати како и судии со кои сум имал некаков облик на соработка, доста добро се снаоѓаат во полето на математиката односно сметководството и економијата воопшто. Математиката е многу широк поим и мислам дека правниците доста добро ја користат.

Пресудно за мене е пасијата кон полето на изучување на Data Science, односно наоѓање на pattern (шема) во податоците, можноста за анализа на “однесувањето“ на податоците согласно историските записи како и (најинтересниот дел) изготвувањето на предиктивни модели со чија помош ќе може да се прогнозираат идните случувања.

Велиш дека љубопитноста за предвидување и согледувањето дека сè има ред, односно тоа што бројките колку и да изгледаат како хаос сепак функционираат по правила, те привлекла кон Data Science. Како изгледаа почетоците и од каде го црпеше знаењето?

Искрено за Data Science како посебно поле (наука), дознав пред неколку години и тоа се случи кога низ интернет пребарував на кој начин веб страните прават прогнози за исходот на некој спортски натпревар, како и за методите кои ги користат метеоролозите за да го предвидат времето. Кога почнав да навлегувам во оваа проблематика видов дека со помош Data Science и на Machine Learning (ML) се создадени предиктивни модели кои доста точно врз основа на историските податоци можат да укажат, на пример, кои се шансите некој човек да заболи од некоја болест или со помош на предиктивни модели да се реконструира снимка со слаб квалитет од некоја сигурносна камера, да не зборуваме дека со помош на ML автоматски се управуваат авионите или колите без возач или вселенските летала. Примери има безброј и како истражував повеќе видов дека употребата на Data Science и ML наоѓа примена во секоја сфера на животот.

На почетокот почнав да разгледувам туторијали од разни веб страни креирани за оваа намена, па потоа и преку видеа на YouTube и курсеви за Data Science и ML на веб. 

Со какво предзнаење ја започна Академијата и дали тоа ти помогна за да ги совладаш основите на почетокот?

Иако, по мое мислење поприлично се стекнав со некаква основа низ мини проектите кои сам ги креирав, увидов дека имам голема празнина која тешко можам да ја пополнам без да ме научи некој кој веќе го поминал тој пат.

Мислев дека поприлично спремен ја почнувам оваа Академија, но гледајќи на она што досега го поминавме согледувам дека едвај сум ја допрел површината на тематиката. Од оваа сегашна перспектива гледам дека моите досегашни предзнаења се површински и дека како го поминуваме материјалот тука, се стекнувам со подлабоки знаења.

Што те мотивираше да ја одбереш Data Masters Academy за да изучуваш Data Science?

Искрено, првите од Македонија на кои налетав пред едно две, две ипол години се дечките од Data Masters, претходно немав сретнато дека некој нуди ваков тип на образование во Македонија.

За мене пресудно е што оваа Академија е специјализирана за Data Science и ML и тоа ми укажува на фактот дека овие луѓе го пренесуваат тоа што го работат односно тоа што ним им е пасија, штом го избрале како поле на кое ќе работат. Логично е да ме заинтересира Академијата каде обучувачите (предавачите) и предаваат и работат како Data Science и ML инженери - тоа значи дека делиме иста пасија. Според мене тоа е пресудно за тие кои сакаат да учат да се трудат повеќе да научат, а оние што предаваат да се трудат што повеќе да пренесат од своето знаење.

Како гледаш на она што го нуди неформалното образование, како надополнување на формалното? Дали и како едното му помага на другото за на крајот да се создаде кадар кој може да одговори на новите предизвици?

Јас мислам дека неформалното обрзование е исто така битно како и формалното. Формалното образование нуди основни познавања од повеќе области додека на неформалното образование се стекнуваат знаења, а најчесто и пракса за една одредена област. На факултет, на пример, нема да ве научат до сите ситници како и проблеми на кои ќе наидете во текот на работата, туку ќе добиете претежно теоретски познавања од одредена област кои после тоа ќе треба да ги усовршите низ пракса заедно со сите ситници и трикови кои се составен дел на секоја работа. 

Најдобра комбинација според мене е формално и неформално обрзование и секако пракса и мислам дека тоа е она што на младите денес највеќе им треба за да бидат конкурентни на пазарот на трудот.

Животот ни се одвива со брзо темпо и немањето време често се посочува како причина поради која се одложува личната надградба. Како човек кој работи, е сопруг и татко, како ти се справуваш со ова и што би им порачал на оние кои се двоумат дали токму сега да се надградат и да стекнат нови знаења?

Никогаш не е доцна за промена на кариерата односно за преквалификација или доквалификација. Ако сакаш да се предизвикуваш себеси и ако сакаш да постигнеш нешто повеќе во животот, како за себе така и за своето семејство, секогаш ќе најдеш време и можности. Искрено, без  да се залажуваме, времето кое го имаат луѓето со семејство е доста ограничено, односно најчесто ќе одвојувате по малце од времето што треба да го поминете со семејството и по повеќе од времето за одмор. Но, токму нивното разбирање е основа и е пресудно за успехот.

На пример, кај мене токму поддршката од сопругата да се запишам на Академијата и да се доквалификувам или ако сакате преквалификувам, беше пресудно за да се нафатам на овој предизвик. На овој начин им давам и пример на моите деца дека со упорност и со работа човек може секогаш да постигне повеќе.

Дигиталната трансформација е исклучително важна за опстанокот и напредокот на компаниите и секако влијае врз тоа како и во колкав обем ќе се применува Data Science во Македонија. Каков е твојот впечаток, дали успешно се носиме со дигиталната трансформација?

Дигиталната трансформација кај нас според мене е во самиот зародиш, но мислам дека во наредниот период ќе почнеме да грабаме со големи чекори напред. Ова го велам од причина што, ако сакаат компаниите да останат конкурентни односно да не ги прегази времето ќе мораат да се дигитализираат и да користат во поголем обем ИТ технологии. Ова истото подеднакво важи и за целото општество, ако сака државата да ги подобри услугите и сервисите кон граѓаните, дигитализацијата е една од алатките кои секако ќе придонесат да се случи тоа. 

Дигитализацијата е неминовен процес кој според мене допрва ќе се спроведува во целото општество.

Кому би ја препорачал Академијата за Data Science?

Јас лично веќе имам идеја како да применам некои техники од Data Science за некои проекти што сакам да ги започнам во иднина во областа на правните науки, во насока на усовршување на компаративната анализа и унифицирање на правната пракса. Па оттука, по мое мислење, како што наведов и претходно Data Science и ML може да се примени во секоја струка.

Академијата им  ја препорачувам на сите кои сакаат да учат, да се надградуваат и усовршуваат со нови практитки и вештини, без разлика дали се студенти или вработени и без разлика на нивната професија, како и на оние кои сакаат да напредуваат на лично и на професионално ниво. Data Science е наука која секако ќе можат да ја применат во својата работа.

Со оглед на тоа дека Data Science сè повеќе се применува како во светот така и кај нас, побaрувачката на пазарот на труд за ваков профил на кадри сè повеќе расте, а во исто време платите се навистина солидни и сите оние кои ќе се вложат себеси во изучување на Data Science, според мое мислење на крајот покрај личен бенефит секако ќе имаат и финансиски.