in

გიგია აფციაური: „21-ე საუკუნის განძის მაძიებლები ვართ“

მონაცემთა მეცნიერების მნიშვნელოვანი ნაწილია აკადემიური განათლება მათემატიკაში, მაგრამ ასევე, აუცილებელია: გამჭრიახობა, კრეატიულობა და შრომისმოყვარეობა.

ინტერვიუების სერიით: „აი, როგორ ვმუშაობ“ , გვინდა, მარკეტერის მკითხველს სხვადასხვა პროფესიაზე უფრო მკაფიო წარმოდგენა შევუქმნათ. ამისთვის გადავწყვიტეთ, სხვადასხვა სფეროს პროფესიონალებისთვის თავიანთი სამუშაო პროცესის გაზიარების საშუალება მიგვეცა: 

გიგია აფციაური, მონაცემთა მეცნიერი.

M: გიგია, დავიწყოთ თქვენი პროფესიის განმარტებით… რას აკეთებს მონაცემთა მეცნიერი?
მონაცემთა მეცნიერება საკმაოდ რთული აღსაწერია. თითქოს 21-ე საუკუნის განძის მაძიებლები ვართ. ყოველდღიურად ვცდილობთ, სხვადასხვა მეთოდით დაგროვებულ მონაცემებში ის მცირედი pattern/insight ვიპოვოთ, რომელიც ამოცანის ამოხსნაში დაგვეხმარება.

M: და რა არის ამ საქმიანობის მთავარი სირთულე?
მთავარი სირთულეა, შეძლო და მონაცემთა გროვაში დამალული შინაარსი აღმოაჩინო, რომელიც მთლიანი სურათის აღწერისა და ხშირად წინასწარ განჭვრეტის საშუალებას მოგცემს.

M: რა ფორმალურ თუ არაფორმალურ გამოცდილებას ეყრდნობა პროფესიონალი მონაცემთა მეცნიერი?
მონაცემთა მეცნიერების მნიშვნელოვანი ნაწილია აკადემიური განათლება მათემატიკაში (კალკულუსი, წრფივი ალგებრა და ანალიზური გეომეტრია, სტატისტიკა), მაგრამ ასევე, აუცილებელია: გამჭრიახობა, კრეატიულობა და შრომისმოყვარეობა. Პროგრამირების სწავლა ყოველთვის მოესწრება.

M: თქვენ შესახებ გვიამბეთ… როგორია თქვენ მიერ განვლილი გზა ონაცემთა მეცნიერების სფეროში?
მონაცემთა მეცნიერებით, ჯერ კიდევ, თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტში სწავლისას დავინტერესდი. Რამდენიმე წელი კვლევაზე ვმუშაობდი და ვერც კი ვხვდებოდი, რომ იმ საქმის უდიდესი ნაწილი, რომელსაც ვაკეთებდი, სწორედ მონაცემთა მეცნიერის პროფილში გადიოდა. ამის შემდეგ, გერმანიაში, იულიხის სამეცნიერო ცენტრში გავაგრძელე კვლევა, სადაც ჩემი უნარები კიდევ უფრო მეტად დავხვეწე. მოგვიანებით, Yelp-ში Software Engineer Internship-ზე მიმიწვიეს, სადაც ასევე, Big Data-სთან მუშაობა მომიწია. საქართველოში დაბრუნების მერე მივხვდი, რომ ამ პროფესიის არჩევის შემთხვევაში ვერასდროს მოიწყენ, რადგან ყოველთვის იქნება საინტერესო გამოწვევა. ამიტომაც, მუშაობა საქართველოს ბანკში, მონაცემთა მეცნიერის პოზიციაზე დავიწყე.

M: რამდენად შეძლო პანდემიამ თქვენს სამუშაო სპეციფიკაზე გავლენის მოხდენა?
სიმართლე გითხრათ, დიდად არ შეცვლილა. ლეპტოპითა და სტაბილური ინტერნეტით ნებისმიერი ადგილიდან შეძლებთ მონაცემთა მეცნიერის საქმის კეთებას. უბრალოდ, თანამშრომლებთან მეტი დროის გატარება მომენატრა. 

M: როგორ გამოიყურება თქვენი სამუშაო გარემო? აქვს თქვენი პროდუქტიულობისთვის რაიმეს არსებობა-არარსებობას გადამწყვეტი მნიშვნელობა?
ჩემთვის უმნიშვნელოვანესია, რომ სამუშაო გარემო იყოს მეგობრული და გუნდის წევრები ერთმანეთს პატივისცემით ეპყრობოდნენ. ვგულისხმობ როგორც ერთ დონეზე მყოფ თანამშრომლებს, ასევე ზემდგომებს. Საბედნიეროდ, გამიმართლა და ჩემს გუნდში ეს პრობლემა არასდროს წამოჭრილა. Სხვა მხრივ, სწრაფი ლეპტოპი და ინტერნეტი საკმარისია. Ხშირად Big Data-სთან მუშაობისას გვჭირდება მძლავრი სერვერები გარკვეული სპეციფიკაციებით და ჩემს შემთხვევაში, საქართველოს ბანკი ამ ყველაფერს თავად უზრუნველყოფს. 

M: მონაცემთა მეცნიერის სტატუსით, კონკრეტულად, რა შემთხვევა იქცა თქვენს საუკეთესო გამოცდილებად?
როგორც იცით, ყოველ წელს, Datafest Tbilisi იმართება. ამ ღონისძიებას მუდმივად ვესწრებოდი, მაგრამ ჩემს თავს სპიკერად ვერასდროს წარმოვიდგენდი. წელს, საბედნიეროდ, საშუალება მომეცა, ვირტუალურ გარემოში ერთ-ერთი გამომსვლელი მეც ვყოფილიყავი და შესანიშნავი ადამიანების გვერდით, ჩემთვის ერთ-ერთ საყვარელ ტექნოლოგიაზე მომეყოლა. 

M: რას გვეტყვით თქვენს ორიგინალურ სამუშაო მეთოდზე? როგორ აღწერთ სისტემას, რომლითაც თქვენთვის დასმული ამოცანების გადაჭრას იწყებთ?
დავალებები, რომელთანაც მუშაობა მიწევს, ძირითადად, ერთმანეთისგან ძალიან განსხვავდება. შესაბამისად, ზოგადი მეთოდის შედგენა რთულია, მაგრამ რამდენიმე ტაქტიკას მაინც ვიყენებ: Პირველ რიგში, ახალი პროექტის მიღების შემდეგ ვნახულობ, კომპანიის მასშტაბით, ვინმეს მსგავს თემაზე ხომ არ უმუშავია, ვინაიდან არავის უნდა ველოსიპედის ხელახლა გამოგონება. Შემდეგ, მონაცემებში ვერკვევი, რამდენად ვარგისი და feature rich არის. Მოგვიანებით, შეხვედრას საინტერესო ხალხთან ვნიშნავ და Brain Storming სესიას ვაწყობთ. ამ ეტაპისთვის, როგორც წესი, უკვე მზად ვარ, კონკრეტულ ამოცანას შევეჭიდო და წარმატებული შედეგი დავდო.

M: რის გარეშე ვერ გადარჩება მონაცემთა მეცნიერი? (აქ იგულისხმება როგორც აპლიკაციები, ონლაინ თუ ოფლაინ საგანმანათლებლო რესურსები თუ დამოკიდებულება საქმიანობის მიმართ და სხვ.)…
მონაცემების არარსებობა დავალების შესრულებას, რა თქმა უნდა, შეუძლებელს ხდის. ამის გარდა, ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა: Python, SQL, Spark ძალიან გვეხმარება საქმის შესრულებაში. საბოლოოდ, მაინც კრეატიული აზროვნება და რაღაც მაგარის შექმნის სურვილი არის ის, რის გარეშეც ვერ გადავრჩებით.

M: დაბოლოს, მათთვის, ვინც შესაძლოა, თავს მონაცემთა მეცნიერებაში ხედავს, რა რეკომენდაცია გექნებათ ასეთი ადამიანებისთვის? საიდან დაიწყონ ამ პროფესიაში გზის გაკვალვა?
პირველ რიგში, საბაზისო ცოდნა არის საჭირო მათემატიკაში. ამის შემდეგ, ცოტაოდენი Python. Საბოლოოდ კი, შეიძლება როგორც Kaggle გამოწვევებზე ასპარეზობა, ასევე პერსონალური პროექტების კეთება, რაც რეზიუმეს გაგიმდიდრებთ და რეკრუტერებისთვის საინტერესო კანდიდატად გაქცევთ.

Cricut – მოწყობილობა, რომელიც ხელნაკეთი ნივთების შექმნაში დაგეხმარებათ

პირველი “NFT ციფრული სახლი” იყიდება!