Добрият анализатор на данни не просто обработва числа. Той открива модели, задава правилните въпроси и превръща сложността в ясни наблюдения. И най-вече знае как да извлича смисъл от нещо, което на пръв поглед изглежда като таблици, графики и хаос.
Но какво е нужно, за да стигнеш до това ниво?
За да разберем как се развива тази сфера, разговаряхме с Росен Ранков, Data & Analytics Manager в MentorMate, и Златка Стайкова, специалист по данни с докторска степен от University of Hamburg. И двамата са водещи треньори в Upskill Data Analyst програмата на Telerik Academy, където помагат за развитието на следващото поколение специалисти по данни.
Кратко представяне и професионален опит
Росен: Казвам се Росен и ръководя Data & Analytics екипите в MentorMate. Аз съм технически човек с над 15 години опит в управление на данни, ETL/ELT процеси, архитектури на данни, проблеми с производителността, както и миграции към публична облачна среда.
Работя с данни още от ученическите си години. Харесваше ми да разбирам бизнес решенията и да откривам нови потенциални възможности чрез данни. По-късно завърших Техническия университет в София и магистратура в Софийския университет „Св. Климент Охридски“.
Едно от най-големите ми вдъхновения беше един от най-мотивиращите преподаватели, които съм имал - Георги Георгиев от ФМИ, който ми помогна да развия потенциала си още повече. По време на магистратурата имах възможност да уча от едни от най-опитните технически хора в индустрията за данни и веднага да прилагам наученото в компанията, в която работех тогава.
Като цяло учех и работех, експериментирах в тестови среди и получавах огромна подкрепа от колеги, преподаватели и приятели. Година-две по-късно в HP срещнах някои от най-добрите си приятели (тогава бяхме просто колеги), с които и днес сме част от един и същи екип. Минали сме през всичко заедно - безсънни работни уикенди, критични сривове на среди, проблеми с производителността, ескалации, но също и дълги вечери навън (не може само да се работи) и празненства.
Злати: Аз съм Златка и работя с данни повече от две десетилетия. Обичам да мисля за себе си като за ентусиазиран и енергичен човек. Опитвам се да остана любопитна и от време на време да слагам „очилата на начинаещия“, защото начинаещите често забелязват неща, които другите пропускат.
Докторантурата ми всъщност ме въвлече дълбоко в анализа на данни. Ускорителите и детекторите на частици генерират огромни обеми от данни (по-късно наречени големи данни, или Big Data). А статистическият анализ е това, което разкрива „частицата“. Там наистина започна пътят ми като анализатор на данни. Единствената разлика е с какъв вид данни работиш - дали са подчинени на законите на природата, или на законите на частния сектор: продажби, маркетинг, социология... Всичко е вълнуващо. Всеки набор от данни носи смисъл и енергия.
Какъв съвет би дал на човек, който днес иска да започне кариера в анализа на данни?
Росен: Съветът ми е прост: времето ти е най-ценният ресурс. Вече закъсняваш - не губи още един ден в мечтаене или обсъждане. Седни и започни да учиш.
Заедно с Telerik Academy създадохме много ефективна програма за бързо изграждане на практически умения в света на данните - Upskill Data Analyst. Тя е базирана на реален индустриален опит и ясна визия за бъдещето. Да, има много курсове и академии. Но къде другаде ще срещнеш треньори с толкова практически опит, толкова натрупано знание и стратегическо разбиране накъде ще се развива индустрията след пет години?
Ние сме в бизнеса с IT консултиране и знаем точно от какво има нужда пазарът.
Злати: Бих казала две неща:
Първо - никога не губи любопитството си. Онова детско любопитство, което те кара да задаваш въпроси и да търсиш по-дълбоко.
Второ - не се страхувай. Това са просто числа, а дълбоко в себе си числата винаги имат смисъл.
Какво те мотивира да преподаваш в Telerik Academy? Какво ти дава работата с курсисти?
Росен:
Това е третата ми поредна година като водещ треньор и знам, че няма да е лесно, но удовлетворението в края на програмата е невероятно. Да видиш как хората израстват само за три месеца, докъде са стигнали, какво са научили... това е безценно.
Защо Telerik Academy? Получавам силна подкрепа, за да се случи програмата; подборът на кандидатите е отличен и работя с хора, които наистина искат да учат. Пием по нещо заедно, обменяме идеи, а понякога дори откриваме бъдещи колеги за екипа си. В този бизнес доверието и отговорността са всичко.
Най-много харесвам колко отворени са курсистите: задават въпроси, споделят опита си и искрено искат да навлязат по-дълбоко в света на данните. Програмата не се води само от мен. Тя е изградена върху колективната експертиза на цял екип за данни. Синхронизирани сме отлично, а лекциите и упражненията са структурирани професионално.
Злати:
Преподаването винаги ме е привличало. Дори в академичния свят помагах на научните си ръководители в обучението на нови студенти. Вярвам, че пътят към един по-добър свят минава през постоянно, безкомпромисно учене.
А да преведеш някого през „страшния свят“ на статистиката и после да го видиш как излиза от него любопитен, уверен и обогатен - това е прекрасно чувство. Затова, когато Росен ме покани да се включа, не се поколебах нито за секунда. Дори нямах нужда да преспя с решението. Бях готова да започна още на следващия ден.
Кои умения ще отличават успешните анализатори на данни през следващите 3-5 години?
Росен:
Успешните анализатори на данни ще могат да „говорят“ с данните. Както казва един мой колега: „Гледам данните и продължавам да ги гледам... докато не ми кажат това, което трябва да чуя.“
Не става дума за избор между бизнес и технически умения. Става дума за правилната комбинация и за познаване на инструментите, които ти позволяват да откриваш и създаваш бизнес стойност. Най-добрите анализатори ще бъдат силни в съвременни технологии, AI и разбиране на бизнес нуждите. Това са хората, които не просто анализират данни, а помагат на организациите да вземат по-добри решения.
Злати:
Вечните качества: колегиалност, добро възпитание, любопитство (да, повтарям се, но хора без интерес просто нямат място в тази сфера) и умението да слушаш.
Огромна част от работата ни е да превеждаме езика на бизнеса в числа. Ако можеш наистина да разбереш бизнес нуждата зад въпроса, ще се научиш как да я изразиш на езика на данните. Това е.
