fbpx

„Секој економист треба да ги владее Python, SQL и Power BI“

јасмина груевска божиновска

Јасмина Груевска - Божиновска е навистина инспиративна личност која ја запознавме преку Data Analytics for Business Decision Making, обука што опфаќа изучување Python, SQL & Power BI. Таа особено може да ве мотивира доколку размислувате дали е потребно да направите професионална надградба, бидејќи нејзиниот став е дека човек постојано треба да учи нешто ново за како професионалец да може да биде конкурентен на пазарот на труд. 

Доколку погледнете во нејзината богата професионална биографија, ќе согледате дека таа е магистер по економски науки и работи во Одделението за регистрација и утврдување на даноци во УЈП, а наскоро истата ќе биде збогатена и со сертфикат од Академијата на Data Masters.

Со неа поразговаравме за нејзиниот професионален пат, неопходноста од познавање на Python, SQL и Power BI, како и мотивацијата да се запише на обуката.

За себе велите дека сте имале недоумица во моментот кога требало да одберете правец во кој ќе се насочувате во високото образование. Помеѓу програмирањето и економијата, второто поле сепак на некој начин победило. Зошто го одбравте токму него?

По завршувањето на математичката гимназија Раде Јовчевски - Корчагин очекувано, а и моја желба беше да се запишам на некој од техничките факултети, пред сè програмирање, меѓутоа бидејќи нашата земја во тој период сè уште се наоѓаше во транзиција изборот падна на Економскиот факултет со кој во тоа време можеше најлесно да се најде вработување. Искрено, после толку години изучување и работење како економист ја засакав економијата која е една навистина убава наука, а сега со оваа обука можам да кажам дека моите две пасии, програмирањето и економијата, се спојуваат во едно.

Вие сте и магистер на економски науки. Што беше мотивацијата да одберете тема поврзана со Европската Унија за магистерскиот труд?

Имајќи во предвид дека Република Македонија во 2005 година доби кандидатски статус и се очекуваше дека многу брзо ќе ги започне преговорите со Европската Унија, немав дилеми каде треба да го продолжам моето образование и затоа ги избрав Европските студии на Економскиот факултет при Универзитетот „Св.Кирил и Методиј“ во Скопје. Се разбира, огромна беше и желбата по стекнувањето на стручното знаење да се даде и придонес во успешното водење и завршување на преговарачкиот процес.

Кои се задолженијата на еден самостоен даночен советник во Одделението за регистрација и утврдување на даноци во УЈП?

Задолженијата на моето работно место пред сè се однесуваат на навременото и правилно утврдување на даноците  и се разбира на анализа на податоците за утврдување на состојбите. 

Вашето предвидување е дека за некоја година секој економист ќе мора да ги владее Python, SQL & Power BI. Како гледате на нивната реална примена во секојдневното работење?

Користењето на Python и SQL како и алатката за визуелизација Power BI, пред сè ја олеснуваaт работата и нудат најразлични видови на анализи, широки можности за продлабочување на анализите како и  можност за квалитетна визуелизација на податоците и извештаите. Сето тоа овозможува согледување на состојбите, носење на квалитетни бизнис одлуки како и можност за краткорочно и среднорочно предвидување на работењето на компаниите. Mое лично мислење е дека идните економисти задолжително ќе мора да ги познаваат Python и SQL за да можат да одговорат на предизвиците на своите работни места. Потребата за нивно познавање постои и сега, а во иднина ќе биде изразено уште повеќе. 

На светско ниво во огласите за работа за економски профили сè почесто се споменуваат токму погоре споменатите алатки. Што би ги советувале идните економисти кај нас? Како подготвени да го дочекаат овој тренд?

Следењето на светските трендови кога е во прашање пазарот на труд неизбежно наметнува потреба да ги поседувате сите квалификации и образование за да бидете конкурентни на тој пазар. Компаниите во настојувањето да ги максимизираат резултатите  од работењето од економистите веќе не бараат тие само да го познаваат бизнисот, туку и да ги користат Python и  SQL, како и алатките за визуелизација за да можат да ги следат состојбите и да ги анализираат податоците сè со цел да умеат да предложат најдобри можни решенија за самата компанија. 

Во таа смисла ги охрабрувам економистите покрај познавањата од својата област, преку обуки како што е Data Analytics for Business Decision Making да го збогатат своето професионално портфолио за да може да ги следат барањата на пазарот и да бидат успешни во градењето на својата кариера.

Со оглед на тоа што вашата работа опфаќа обработка на податоци, какво предзнаење имавте пред да се запишете на обуката Data Analytics for Business Decision Making и што всушност ве мотивираше да се пријавите?

Во моето досегашно работење се имам сретнато со користење на SQL при добивање на податоци од база. Работењето беше со помош на колегите од Секторот за информатичка технологија во УЈП, кои барањата за податоци преку примена на SQL ги преточуваа во табели кои потоа беа предмет на анализа. 

Желбата за континуирано учење и надградба на веќе стекнатото знаење како и  следење на она што се бара во моментот како квалификација и знаење од економистите беа мотив  да се запишам на обуката.

Континуираното учење и надградбата бараат посветеност и време. Како вие лично успевате да најдете баланс помеѓу работните обврски, домот и дополнителната надградба на знаењето?

Одржувањето на баланс помеѓу овие нешта, знае да биде предизвик, но во таа смисла јас себеси се сметам за среќен човек, бидејќи најблиските отсекогаш биле тука за мене. Мојот успех и професионален  развој не би биле возможни без помошта и поддршката на мојот сопруг и син и на моите родители на кои сум им бескрајно благодарна за разбирањето и можноста да се реализира мојата желба да напредувам.

Кој дел од предавањата од досегашниот дел ви беа најинтересни? 

Досега го поминавме изучувањето на Python и морам да бидам искрена дека не очекував самата синтакса и самиот јазик да бидат едноставни и да нудат толку многу можности за анализа на податоци. Импортирањето на табели во Python, средувањето на податоците во нив и нивна анализа, ми е најинтересен дел од обуката. Голема благодарност до нашиот обучувач за Python, Катерина Јангеловска, која во првите недели од обуката ни овозможи многу лесно да навлеземе во него и да научиме како истиот да го применуваме.

Кому, односно на кои работни профили би ја препорачале обуката Data Analytics for Business Decision Making?

Обуката Data Analytics for  Business Decision Making  пред сè би ја препорачала на економисти кои во своето работење се занимаваат со анализа на податоци, предвидување на трендови и виузелизација на извештаи. Потоа, на менаџери кои учествуваат во подготовка на бизнис одлуки, како и на сите оние профили чиј делокруг на работење опфаќа работа со бази на податоци. Воедно, обуката Data  Analytics for Business Decision Making овозможува вложување во своето образование и е моќна алатка за создавање на квалитетен кадар кој е лесно препознатлив и баран од секоја компанија.