Kako postati Data Scientist bez iskustva?
Kako postati Data Scientist bez iskustva? Vaš kompletan vodič za uspjeh na Balkanu.
Zamisli da je petak popodne. Sjediš za stolom, gledaš u ekran i osjećaš da ti posao, iako stabilan, više ne pruža onu iskru uzbuđenja. Sanjaš o karijeri koja je na raskrsnici tehnologije, matematike i biznisa – o poslu koji oblikuje budućnost, rješava kompleksne probleme i gdje su tvoje analitičke vještine na cijeni. Sanjaš o poziciji Data Scientista. Ali onda te preplavi misao: ‘Kako je to moguće kad nemam nikakvo prethodno iskustvo u IT-ju ili analitici podataka? Je li to samo za “genijalce” koji su od malih nogu kodirali?’ Apsolutno ne! Ovaj sveobuhvatni vodič je tvoj putokaz. Ne samo da ćemo razbiti mitove i strahove, već ćemo ti pružiti konkretan plan, korak po korak, kako da se transformišeš iz potpunog početnika u traženog Data Scientista, spremnog da ostavi trag na tržištu rada, pa čak i ovdje na Balkanu. Do kraja ovog teksta, nećeš imati samo viziju, već i jasne alate i strategije za tvoje putovanje.
Šta je Data Science i zašto svi pričaju o tome?
Data Science, ili nauka o podacima, je interdisciplinarno polje koje koristi naučne metode, procese, algoritme i sisteme za izdvajanje znanja i uvida iz struktuiranih i nestruktuiranih podataka. To je u suštini umjetnost pretvaranja sirovih podataka u mudrost koja donosi odluke. Zamisli je kao onog iskusnog trgovca na Baščaršiji, ili možda stariju gospođu iz Crne Gore koja prodaje sir i pršut na pijaci. Ona ne koristi kompjutere, ali zna tačno koji sir ide u koje doba godine, ko su joj stalni kupci, koje cijene prolaze, a koje ne. Ona ‘osjeća’ podatke, prepoznaje obrasce i na osnovu toga donosi odluke koje joj osiguravaju opstanak i profit. Data Scientist radi isto, samo sa mnogo većim, složenijim skupovima podataka i uz pomoć sofisticiranih alata i algoritama.
Zašto je ovo polje eksplodiralo u popularnosti, posebno sada i ovdje na Balkanu? Jednostavno: živimo u eri podataka. Svaka interakcija koju imamo online, svaka kupovina, svaki lajk, svaka temperatura koju mjeri senzor – sve to generiše podatke. Kompanije, od malih startupa u Beogradu do velikih proizvodnih pogona u Sarajevu, shvataju da ti podaci kriju ključ za optimizaciju poslovanja, razumijevanje kupaca, predviđanje trendova i sticanje konkurentske prednosti. Na Balkanu, gdje se tech sektor ubrzano razvija, a digitalizacija zahvata sve sfere poslovanja, potražnja za stručnjacima koji mogu ‘čitati’ te podatke eksponencijalno raste. Postati Data Scientist danas znači pozicionirati se u samo srce digitalne ekonomije, u profesiju koja ne samo da dobro plaća, već nudi i neizmjerno zanimljive izazove.
Primer iz prakse: Kako ovo koristi Petar, diplomirani ekonomista iz Banja Luke?
Upoznajte Petra iz Banja Luke. Petar je diplomirao ekonomiju, radio je nekoliko godina u banci na poziciji analitičara, gdje se bavio kreiranjem izvještaja u Excelu. Osjećao je da radi mehanički posao, duboko u sebi znajući da ti podaci kriju mnogo više potencijala nego što se koristi. Želio je da pronađe skrivene uvide, da predvidi trendove, ali nije znao kako. Nije imao nikakvo formalno IT iskustvo, niti je ikada ozbiljnije programirao.
Petrova frustracija je rasla. Svaki ponedjeljak je donosio nove zahtjeve za “ad hoc” izvještaje, koje je satima kompajlirao, često ponavljajući iste operacije. Jednog dana, dok je pretraživao internet, naišao je na članak o Data Science-u. Zaintirgiran, počeo je da istražuje. Prvo je shvatio da njegove analitičke sposobnosti i razumijevanje biznisa nisu mana, već ogromna prednost.
Odlučio je da krene korak po korak. Prvo je naučio Python osnove, zatim SQL za rad sa bazama podataka. Shvatio je da može automatizovati mnoge svoje Excel zadatke pomoću Pythona, štedeći sate sedmično. Zatim je prešao na statistiku i mašinsko učenje, učeći kako da gradi modele koji predviđaju rizik klijenata ili optimizuju marketinške kampanje. Nije išao na fakultet, već je koristio online kurseve, knjige i aktivno učestvovao u online zajednicama.
Njegov prvi