Zəmanə işinin sirrləri

Bugünkü mövzumuz zamanın tələbini qarşılayan peşələrdən biri olan Data Science-dır. Data Science nədir, nə üçün zamanın tələbini qarşılamaq gücündədir, bu sahədə olanlar kimlərdir və s. kimi sualların cavabını tapmaq  istəyənlər, bu yazımız məhz sizin üçündür.

Bu sahəylə bağlı ən dolğun və dəqiq məlumatları elə bu sahəyə illərini vermiş mütəxəssis Etibar Əliyevdir. Biz suallarımızı verdik, o isə ən xırda detalına qədər cavabladı.

- Etibar bəy, ümumiyyətlə, Data Science nədir və Data Science dedikdə nə nəzərdə tutulur?

- Data Science müxtəlif texniki, statistik vasitələrdən istifadə edərək datadan mənalı əsaslandırma və bilik çıxarmağa nail olan multidisiplin sahəsidir. Bu sahə data toplama, təmizləmə, təhlil və interpretasiya kimi prosesləri özündə əhatə edir və çox zaman statistika və maşın öyrənmə metodlarından istifadə edir. Məsələn, sağlamlıq sektorunda Data Science xəstə qeydlərini təhlil edərək xəstəlik tendensiyalarını proqnozlaşdırmaq və ya müalicə planlarını optimal hala gətirmək üçün istifadə edilə bilər. E-ticarətdə isə müştəri datasını, şəxsi məhsulları tövsiyə etmək üçün istifadə edə bilər. Bu da istifadəçi təcrübəsini və satışları yaxşılaşdıra bilər. Data Science maliyyə sektorunda da əhəmiyyətli bir rol oynayır, burada bazar datasını təhlil edərək risk qiymətləndirməsi və alqoritmik ticarəti təmin edir və məlumatlı investisiya qərarları vermək üçün istifadə olunur. Ümumi olaraq Data Science müxtəlif sahələrdə təşkilatları dataya əsaslanan qərarlar vermək, rəqabətqabiliyyətli inkişafı təmin etmək üçün imkan verir.

- Bəs bu sahə nə zamandan bəri həyatımıza daxil olmağa başlayıb?

- Data Science 2017-ci ildən əvvəl böyük bir sahə olaraq fəaliyyət göstərir, amma mənim bu sahə ilə tanışlığım 2017-ci ildən başlayır. Bank sektorunda çalışarkən Prosseslərin Avtomatlaşdırılmasında (Robotics Process Automation) iştirak edirdim və bu zaman işin müəyyən bir hissəsini həll etmək üçün Data Science vasitələrin istifadəsinə şahid oldum. Müəyyən qədər bu işlə məşğul olduqdan sonra Amerikanın Şimali Karolina Universitetində bu sahə üzrə magistratura təhsili almağa qərar verdim. Məhz bu təhsilin köməkliyi ilə müxtəlif sektorlarda Data Science metodologiyasını tətbiq etməyə başladım. Hazırda bu sahə üzrə konsultant kimi fəaliyyət göstərirəm.

- Hazırda bu sahənin olması bizim həyatımızda nələri dəyişir, varlığının gətirdiyi müsbətləri nələrdir?

- Data Science həyatımızda əhəmiyyətli dəyişikliklərə səbəb olub və bir çox müsbət töhfələr verib. Bu sahə insanların fərdi istəklərinə əsasən hansı tip məhsulun alıcılar üçün lazım ola biləcəyini təxmin etməyə kömək edən sistemlərin (rekomendasiya sistemləri) qurulmasına kömək edir. Bu, e-ticarət, yayım xidmətləri və onlayn reklam kimi sahələrdə şəxsi tövsiyələrə gətirib çıxarıb, istifadəçi təcrübələrini yaxşılaşdırır. Data Science sağlamlıq sektoruna böyük inkişaf gətirib. Bu sahədə fəaliyyət göstərən mütəxəssis big data dediyimiz böyük data sistemlərində xəstə məlumatlarını təhlil etmək, xəstəlikləri proqnozlaşdırmaq, müalicə planlarını təkmilləşdirmək və öncədən qarşısını almaq imkanına sahibdir. Data Science eyni zamanda vaksin inkişafı, kliniki sınaqlar və dərman axtarışında əhəmiyyətli rol oynayıb. Maliyyə, marketinq və təchizat idarəetmə kimi müxtəlif sahələrdə Data Science datalara əsaslanan qərarlar vermək üçün güclü alətlər təqdim edir. Bu, daha effektiv əməliyyatlar, azalmış xərclər və artmış mənfəətlik təmin edir. Data Science-dan istifadə edən tətbiq və xidmətlər insanların maliyyələrini daha yaxşı idarə etmələrində kömək edir, büdcə məsləhətləri, investisiya tövsiyələri təklif edir. Data Science-a əsaslanan təhsil platformaları təhsil təcrübələrini fərdiləşdirir, tələbələrin irəliləyən prosesini izləyir və tələbələrin əlavə dəstəyə ehtiyac duyduğu sahələri müəyyənləşdirir, təhsil nəticələrini yaxşılaşdırır. Data Science ağıllı şəhərlərin yaradılmasında əhəmiyyətli rol oynayır, nəqliyyatı təkmilləşdirir, enerji istifadəsini azaldır və ümumi şəhər infrastrukturunu yaxşılaşdırır. Qısacası, Data Science datalara əsaslanan qərar verməyə, effektiv təchizata və sahələr üzrə innovasiyaya nail olaraq həyatımızın müxtəlif aspektlərində müsbət təsir göstərib, nəticədə individual şəxslər və cəmiyyət üçün yaxşılaşdırılmış təcrübələr və nəticələr təmin edir.

- Belə anlayıram ki, bundan sonrakı həyatımızı datalarsız təsəvvür etmək mümkün deyil. Bəs ölkədə və təbii ki, dünyada yetəri qədər mütəxəssis varmı?

- Əslində optimist cavab vermək istəsəm də, reallıqlar var. Son illər sertifikatlı Data Science mütəxəssislərinə olan tələbat çoxalıb və bir çox təşkilat öz ehtiyaclarını qarşılayacaq kifayət qədər sertifikatlı mütəxəssisləri tapmaqda çətinlik çəkir. Ölkədə yetərli mütəxəssis sayı nisbətən azdır, ancaq gələcək perspektivdə bu boşluq müəyyən qədər doldurula bilər.

- Bəs bu boşluqların doldurulması üçün hansı addımlar atılır və ya hansı addımlar atılmalıdır?

- Bir çox ölkələrdə bu boşluğu aradan qaldırmaq üçün müəyyən addımlar atılır. Xüsusilə də, xarici mütəxəssislərin işlərə cəlb olunması üçün xarici ölkələr həmin şəxslərin ölkədə işlə təmin olunmasını asanlaşdırır. Məqsəd isə mövcud boşluqları doldurmaqdır. Ölkədə bir çox təhsil müəssisələrinin, sertifikasiya kurslarının Data Science üzrə təhsil proqramları hazırlaması olduqca vacibdir.

- Deyirsiniz mütəxəssis yetəri qədər deyil. Bu sahəyə yönəlmək istəyən insanların hansı keyfiyyətləri olmalıdır?

- Data Scientist olmaq üçün təhsil, texniki bacarıqlar və praktiki təcrübə kombinasiyasına ehtiyac var. Kompüter elmi, riyaziyyat, statistika, fizika, mühəndislik, iqtisadiyyat kimi müvafiq sahədə bakalavr dərəcəsi əsas tələb ola bilər. Lakin bir çox Data Scientist yüksək dərəcələr, məsələn, magistr və ya doktor dərəcələri əldə edirlər ki, bu da avantaj təmin edə bilər. Riyaziyyat, o cümlədən xətti cəbr, ali riyaziyyat və ehtimal elmi ilə yaxından tanışlıq olduqca vacibdir. Python və R kimi proqramlaşdırma dillərində bacarıqlı olmaq datanın manipulyasiyası, təhlili və vizuallaşdırılması üçün lazımdır. Həmçinin, data bazalarından sorğu çəkmək üçün SQL bilmək ümumilikdə tələb olunur. Maşın öyrənilməsi konseptlərini və alqoritmlərini başa düşmək önəmlidir. Data Scientist-lər statistik modellər, vizuallar yaratmaq üçün bir çox Python dilində istifadə olunan kitabxanalardan istifadə edə bilməlidirlər. Hansı sahədə işlədiyinizə bağlı, özünəməxsus biliyə sahib olmaq faydalı ola bilər. Bu, datadan daha mənalı təhlillər çıxarmağınıza kömək edir.

- Yaxşı, indi gələk hər kəsə maraqlı olan suallardan birinə. Bu sahə üzrə çalışanların aylıq və ya iş başına qazandığı minimum və maksimum məvacib aralığı nədir?

- Data Scientist-lər üçün maaş aralığı yer, təcrübə, təhsil, sənaye kimi amillərdən asılı olaraq dəyişir. Lakin 2021-ci ilin sentyabr ayına qədər mövcud olan məlumatlara əsasən, dünya üzrə Data Scientist-lər üçün maaş aralığına baxsaq, bu digər sahələrdə çalışan mütəxəssislərin məvacib aralığı ilə müqayisədə olduqca yüksəkdir.

- Son suala gəldik. Bu sahə üzrə ideal karyera qurulacaq ölkə haradır? Yoxsa karyeranı əlaqələr vasitəsi ilə uzaqdan da qurmaq olarmı?

- Məncə, bu suala bir qədər ümumi cavab vermək lazımdır. Hər bir ölkə data yarışında bu sahəyə olduqca böyük önəm verir. Bununla yanaşı COVID19-la əlaqədar olaraq onlayn işlərin ortaya çıxması onlayn iş tapmağı demək olar ki, hər bir ölkədə real etdi. Kifayət qədər təcrübəli mütəxəssislər yalnız evdə işləməklə daha yaxşı karyeraya nail ola bilərlər.

Etibar bəyə təşəkkür edib müsahibəni sonlandırırıq. Son olaraq bir xatırlatmanı edib sizinlə sağollaşırıq. Edilən son araşdırmalarda məlum olur ki,dünyadaki məlumatların 90%-i son iki ildə yaranıb. Nəzərə alanda ki, datalar sürətlə artmağa davam edir, deməli sahənin mütəxəssislərə də ehtiyacı yaranır. Data Science üzrə karyera qurmaq istəyirsinizsə, vaxt itirmədən elə indi hərəkətə keçin.

Şəbnəm Fərmanlı