Nuo loginio mąstymo iki mašininio mokymosi
Jau pirmame kurse E. Bujokas pasakoja suvokęs, kad mažai žino apie matematiką ir kad mokyklinė matematika – labai lengva. „Pirmame kurse supratau, kokio aukšto lygio yra Lietuvos matematikai ir kaip man pasisekė, kad ekonometriją studijavau MIF, nemokamai galėjau semtis žinių“, – pasakoja jis.
Pasak E. Bujoko, studijos išugdė loginį mąstymą, išmokė kurti mašininio mokymosi modelius, taip pat ir savarankiškai mokytis naujų dalykų, todėl ekonometrijos studijos yra labai universalios. „Baigęs studijas esu kūręs ir prižiūrėjęs duomenų bazes, programavęs, kūręs mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto modelius. Taip pat esu rengęs ir prezentacijas, jas pristatęs, kalbėjęs ant scenos. Esu susidūręs ir su kompiuterinių programėlių kūrimu nuo A iki Z, administravęs kompiuterių debesyse esančias virtualias mašinas“, – savo patirtimi dalijasi duomenų mokslininkas.
E. Bujoko nuomone, ateityje šis įgytos patirties sąrašas tik plėsis ir taps dar spalvingesnis dėl to, kad gavo puikų pagrindą – matematinį išsilavinimą. Anot VU MIF alumno, norint būti išskirtiniu duomenų mokslininku būtina išmanyti tiek aukštąją matematiką, tiek optimizacijos algoritmus, tiek tvarkingą programavimo kodo rašymą, tiek statistiką.
„Visų studijų metu venkite sunkių papildomų darbų ir kuo labiau gilinkitės į mokslus. Žinau, kad nėra labai lengva 4 metus gyventi bendrabutyje ar pas tėvus, kai aplinkui žmonės gali sau leisti nuomotis butą centre, bet tie 4 metai prabėgs greitai. Išnaudokite šiuos metus darydami klaidas, daug mokydamiesi, eksperimentuodami, susiraskite keistuolių bendraminčių, kurie rašys su jumis kodą savaitgaliais net iki 4 ryto“, – patarimais dalijasi VU MIF alumnas.
Duomenų mokslininko darbas – modelių kūrimas, prognozės ir karjera
„Duomenų mokslininko darbe įprastos dienos nelabai egzistuoja. Rutina gali atsirasti kai tam tikras projektas tęsiasi ilgai, bet gavus naują užduotį daug kas pasikeičia kardinaliai“, – sako E. Bujokas.
Šiuo metu įmonėje „Scorify“ VU alumnas dirba su „Python“ programavimo kalba ir tokiais įrankiais kaip „Docker“ ir GIT: „Bandau į pasaulį paleisti modelį, kuris prognozuotų įmonės rizikingumą iš tokių duomenų kaip paspaudimai internete nuorodų apie įmonę, įmonės peržiūros „Google“, iš kokio įrenginio buvo domimasi apie įmonę ir pan.“
Pasak E. Bujoko, kiekvienas karjeros etapas ir patirtis yra svarbi. „Kai esi pradedantis, yra puikus jausmas, kad už tavęs dar stovi keletas žmonių ir tau yra leidžiama eksperimentuoti bei iki tam tikro lygio klysti. Smagu suvokti ir tai, kiek dar nežinai ir kiek dar reikia pasitempti, kad taptum nepakeičiamas savo darbe“, – pasakoja duomenų mokslininkas.
Jis tvirtina, kad augant patirčiai smagu jausti, kaip augi kaip specialistas, nes tai pradeda suvokti savo vertę. „Dažniau įsiveli į debatus ir taip tavo darbą pradeda labiau pastebėti vadovai. Kiekvienu karjeros etapu reikėtų džiaugtis“, – sako VU MIF alumnas E. Bujokas.
