Duomenų mokslas – tai nauja, pasaulyje ypač sparčiai besivystanti duomenų analizės sritis, jungianti modernius ir klasikinius statistinius metodus su pažangiomis informacinėmis technologijomis. Vilniaus universitetas šiemet kviečia į duomenų mokslo studijas. Apie jas pasakoja programos dėstytojai – Matematikos ir informatikos fakulteto strategijos ir bendrųjų reikalų prodekanė doc. dr. Jurgita Markevičiūtė ir doc. dr. Viktoras Skorniakovas.

Kodėl duomenų mokslas vadinamas XXI amžiaus specialybe?

Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė: XXI amžius yra duomenų amžius. Naujos technologijos suteikia galimybę rinkti ir kaupti vis didesnius duomenų kiekius. Tačiau vien duomenų turėjimas dar nesuteikia pranašumo verslo ar valstybės įmonėms. Reikia mokėti duomenis apdoroti ir iš jų „ištraukti“ tinkamą informaciją. O informacija apie save ir aplinką jau gali suteikti pranašumo prieš konkurentus.

Sukauptą informaciją galima efektyviai panaudoti optimizuojant organizacijų veiklą, tad nenuostabu, kad su augančiais informacijos srautais auga ir ją gebančių analizuoti specialistų poreikis. Netgi Jungtinių Tautų Organizacija yra įtraukusi didžiųjų duomenų panaudojimą tvariam vystymuisi į globalių žmonijos problemų sąrašą ir aktyviai dirba, kad akumuliuojami duomenų srautai būtų panaudojami visos žmonijos gerovei.

Kokių darbo pasiūlymų ir kokiose srityse gali tikėtis studijas baigęs absolventas?

Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė: Duomenų analitikas ar duomenų mokslininkas reikalingas kone kiekvienoje įmonėje. Mažesnėse galbūt dirbs vienas ar keli asmenys, o didesnėse yra skyriai ar departamentai. Pavyzdžiui, jei įmonė nori planuoti savo pirkimus ar pardavimus, nori stebėti reklamos poveikį rinkoje, sekti socialinių tinklų vartotojų vartojimo įpročius ir siūlyti produktus, reikalingas duomenų mokslininkas. Jei valstybinio sektoriaus įmonės nori optimizuoti savo veiklą, prognozuoti šalies raidą, priimti racionalius politinius sprendimus, paremtus turimais duomenimis, būtinas duomenų analitikas.

Doc. dr. Viktor Skorniakov: Pritariu Jurgitai. Žvelgiant tiek į Lietuvos, tiek į pasaulio rinkų tendencijas, akivaizdu, kad duomenų analitikai reikalingi visose srityse, kuriose įmanoma panaudoti sukauptus duomenis optimizuojant vykdomą veiklą. Be jau įvardytų sričių (telekomunikacija, verslas, logistika, įvairios kitos e. paslaugos, valstybės valdymo aparatas), galima paminėti sveikatos, finansų, robotikos ir dirbtinio intelekto sektorius. Baigęs studijas absolventas gali įsidarbinti tiek specializuota veikla užsiimančioje organizacijoje, turinčioje savo analitikų padalinį (banke, prekybos tinkle ar holdingo, robotikos įmonėje), tiek kompanijoje, teikiančioje duomenų analizės paslaugas, leidžiančias optimizuoti tikslinių užsakovų veiklą.

Kaip pavyzdžius galiu išskirti tokias įmones kaip „Nielsen“, kuri specializuojasi rinkodaros sprendimų srityje, Lietuvoje veiklą sėkmingai pradėjęs ir sparčiai užaugęs startuolis „Exacaster“, kuris siūlo dirbtinio intelekto technologijomis grįstus sprendimus telekomunikacijų ir mažmeninės prekybos įmonėms, teikia didelių duomenų srautų valdymo paslaugas, ar „Scope International“, kuri analizuoja klinikinių tyrimų duomenis, teikia medicininių duomenų tvarkybos paslaugas, turi savo padalinį Vilniuje.

Kokių gebėjimų turi turėti duomenų analitikas? Ar įgytos žinios turi būti nuolat atnaujinamos?

Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė: Duomenų mokslininkui būtinos išsamios statistikos ir duomenų analizės žinios, jam reikia mokėti gerai dirbti su įvairiomis duomenų bazėmis, jis turi gebėti programuoti. Taip pat reikalingos tos srities, kurioje jis dirba (ekonomikos, rinkodaros, medicinos, neuromokslų, politikos ir kt.), žinios, kad galėtų interpretuoti gautus rezultatus. Be to, labai svarbu kūrybiškumas. Kiekviena situacija yra unikali, reikia gebėti į ją įsigilinti ir pritaikyti turimas žinias arba suprasti, ką naujo būtina išmokti, kad būtų galima pasiekti rezultatą. Ne mažiau svarbu gebėti pristatyti rezultatus ne tik specialistams, bet ir nespecialistams. Tinkamai ir etiškai pateikti rezultatus yra gero duomenų mokslininko požymis.

Šioje srityje mokomasi visą gyvenimą, kadangi technologijos nuolat tobulėja, analizės metodų daugėja ir neužtenka vien tik baigti universitetą. Aukštoji mokykla padeda išmokti mąstyti ir jaustis gerai nuolat kintančioje aplinkoje, suteikia bazinių ir tam laikotarpiui aktualių naujausių žinių ir gebėjimų. Aukšto lygio mokslininkai taip pat turi žinių, kurios dar nėra plačiai taikomos darbo rinkoje, bet ateityje jų prireiks. Baigus universitetą tobulėti privaloma, priešingu atveju po kelerių metų galima labai smarkiai atsilikti darbo rinkoje ir prarasti konkurencingumą.

Doc. dr. Viktor Skorniakov: Duomenų analitikas turi gerai išmanyti statistinį modeliavimą, mašininį mokymą, optimizavimą, algoritmų teoriją, objektinį ir funkcinį programavimą, suprasti duomenų bazių organizavimo ir tvarkymo principus, skaičiavimo kompiuterių telkiniuose principus. Tai –  tarpdisciplininė specialybė. Mokymasis visą gyvenimą – neatsiejama šios specialybės dalis. Be išvardytų matematikos ir informatikos sričių, reikalingos ir specifinės srities, į kurios problematiką gilinamasi, žinios. Jų paprastai suteikia užsakovas, tačiau duomenų analitikas turi gebėti integruoti savo turimas ir užsakovo suteiktas žinias, todėl sisteminis mąstymas ir gebėjimas integruoti įvairių sričių pasiekimus – ne mažiau svarbios savybės.

Doc. dr. Viktor Skorniakov. E. Kurausko nuotr

Ar studijos vyks tik Lietuvoje? Kokiomis žiniomis ir patirtimi praturtėjama studijuojant užsienio universitetuose?

Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė: Visi Vilniaus universiteto studentai turi galimybę išvažiuoti semestrui ar dviem studijuoti į užsienį pagal „Erasmus+“ arba dvišalių mainų programas. Universitetas turi sudaręs per tūkstantį „Erasmus+“ sutarčių su 431 aukštąja mokykla ir apie 170 dvišalių tarptautinių sutarčių.

Studijos užsienyje padeda susipažinti su įvairiomis kultūromis ir mokymosi sistemomis. Be to, užsienio universitetuose gali pasirinkti studijuoti dalykus, kurių galbūt nėra mūsų universitete. Studentų įgyta patirtis praverčia vėliau dirbant tarptautinėse kompanijose, kai reikia bendrauti su įvairių kultūrų atstovais.

Svarbu įgyti ne tik teorinių, bet ir praktinių žinių. Ar studentai atliks praktiką įmonėse?

Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė: Ketvirtame kurse visi studentai privalo atlikti trijų mėnesių praktiką, kuri leidžia pritaikyti studijų metu įgytas žinias įmonėse. Be to, atskiruose kursuose studentai spręs praktinius uždavinius, mokysis analizuoti ir pateikti rezultatus. Ypač daug dėmesio skiriama praktiniams uždaviniams spręsti atliekant kursinius darbus. Temos kursiniams darbams bus skiriamos iš mūsų dėstytojų ir mokslininkų, socialinių partnerių ir kitų fakultetų dėstytojų suformuluotų aktualių uždavinių.

Kas parengė duomenų mokslo programą? Ar planuojate kviesti dėstytojus iš užsienio?

Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė: Duomenų mokslo programą rengė Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto dėstytojai ir mokslininkai – statistikos, tikimybių teorijos, duomenų analizės ir informatikos specialistai. Dėstytojai, dirbdami mokslinį darbą šiose srityse, vykdami mokslinių ir dėstymo vizitų į užsienį, nuolat tobulėja, kuria naujus metodus, kurie dar tik bus taikomi ateityje.

Be to, į mokymosi procesą ketinama įtraukti socialinius partnerius, kurie galėtų pateikti praktinių problemų, su kuriomis susiduria įmonės, pavyzdžių.

Planuojama kviesti trumpiems vizitams dėstytojus iš užsienio universitetų pagal „Erasmus+“ programą.

Doc. dr. Viktor Skorniakov: Duomenų mokslo studijų programą rengę Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto dėstytojai aktyviai domisi savo tikslinėmis sritimis, dalyvauja tarptautinėse konferencijose, spausdina straipsnius užsienio mokslo leidiniuose, turinčiuose aukštą tarptautinį reitingą, seka bendras šio mokslo tendencijas. Kadangi programa bus vykdoma pirmus metus, konkrečių užsienio dėstytojų vizitų anonsuoti negalime, tačiau kviestiniai dėstytojai (ypač praktikai, dirbantys įmonėse, ir teoretikai) – vienas prioritetinių šios programos tikslų.