Duomenų mokslininkas M. Lukauskas: šioje srityje visada jautiesi tarsi mokinys

Sparčiai augant duomenų kiekiui ir jų įvairovei poreikis analizuoti duomenis ir juos panaudoti veiklos vystymui šiuo metu tik didėja. Duomenys tapo itin svarbia „žaliava“, o duomenų mokslas – jau neatsiejama modernaus verslo ir mokslo pasaulio dalis. „Šioje srityje kasdien galima rasti vis kažką naujo – nuolat kintančių, modernėjančių, inovatyvių metodų, todėl visada jautiesi tarsi būtum mokinys“, – sako KTU doktorantas, „Zyro“ duomenų mokslininkas Mantas Lukauskas.

Iš Marijampolės kilęs vaikinas tikina, kad dirbant duomenų mokslo srityje, kasdien tobulėji ir pats, o atliekami darbai niekada nebūna „tas pats per tą patį“.

– Studijų pradžioje pasirinkote medžiagų mokslo ir nanotechnologijų studijas Kauno technologijos universitete (KTU), nuo antro kurso kartu studijavote ir gretutines studijas – ekonomiką. Magistrantūroje pasirinkote Didžiųjų verslo duomenų analitikos studijų programą, doktorantūroje – informatiką. Iš pradžių studijos labiau siejosi su fizika ir matematika, vėliau nukrypote į informatikos sritį. Kaip taip nutiko? Kas lėmė jūsų pasirinkimą kiekviename studijų etape?

– Mokykloje gana neblogai sekėsi visi tikslieji mokslai. Atėjus studijų pasirinkimui turėjau nemažai idėjų, todėl buvo ne taip lengva išsirinkti, kur norėčiau stoti. Dabar atrodo keista, tačiau tuo metu sunkiai įsivaizdavau, ką galima veikti pabaigus matematikos studijas – atrodė, kad bus galima dirbti tik su finansais. Tikriausiai dėl praktiškumo pasirinkau medžiagų fizikos ir nanotechnologijų studijas.

Studijos iš tiesų patiko, todėl dėl savo pasirinkimo nesigailėjau. Tačiau visai netikėtai pamačiau, kad kitose studijų programose galima pasirinkti gretutines bakalauro studijas. Nors tuo metu mano studijų programoje tokios galimybės nebuvo, tačiau pavyko viską susiderinti ir kartu studijuoti gretutines ekonomikos studijas. Kodėl būtent šios studijos? Turbūt dėl to, kad norėjosi dar platesnių žinių ne tik apie pačias technologijas, tačiau ir apie ekonominį technologijų vertinimą, įvairius finansinius skaičiavimus. Keturi bakalauro studijų metai, kurie nebuvo lengvi, buvo tikrai smagūs, nes suteikė daug žinių, galimybę susipažinti su skirtingų sričių dėstytojais.

Atėjus laikui rinktis tolimesnes studijas nusprendžiau, kad medžiagų mokslas ne visai man – supratau, kad nenoriu tik atlikti tyrimus laboratorijoje, dirbti su daug mechaninių ir kitų prietaisų. Tuo metu radau kitas studijas, kurios kur kas labiau atitiko tai, ko tuo metu norėjau – didžiųjų verslo duomenų analitika. Kadangi tiek mokykloje, tiek bakalauro studijose teko programuoti, tai ši studijų dalis negąsdino. Galima sakyti, kad taip grįžau prie to, kas mokykloje sekėsi geriausiai – matematikos.

Šiuo metu toliau tęsiu studijas KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakultete. Nors studijos ir vadinasi informatikos, tačiau galima sakyti, kad tai vis tiek didžiąja dalimi yra matematikos studijos – juk bet kokiu atveju dirbtinis intelektas prasideda nuo matematikos.

– Kokie buvo pirmieji metai iš Marijampolės atvykus studijuoti į Kauną? Su kokiais iššūkiais susidūrėte? Kas buvo kitaip negu įsivaizdavote?

– Net sunku prisiminti, kaip atrodė pirmieji metai atvykus studijuoti – viskas vyko labai greitai. Įdomu tai, kad kartu studijavo ir vienas buvęs klasės draugas (nors prieš tai nežinojau, kad jis čia studijuos). Manau, kad tai tikrai prisidėjo prie to, kad pavyko kur kas lengviau adaptuotis. Iš pradžių buvo baimė galvojant, su kokiais žmonėmis teks studijuoti, tačiau atvykus čia iškart pajutau, kad su visais iš tiesų labai lengva bendrauti.

Atvykus į didesnį miestą taip pat tenka priprasti ir prie tokių, dabar atrodytų paprastų, dalykų kaip viešasis transportas. Juokinga prisiminti, kad tuo metu išmokdavau kelis troleibusų ir autobusų numerius, kurie veža ten, kur reikia, ir laukdavau būtent jų. Nesvarbu, kad prieš tai pravažiuodavo daug kitų, vežančių ten, kur reikia.

– Kas lėmė pasirinkimą atvykti studijuoti būtent į KTU?

– Renkantis, kur studijuoti, pasitelkiau daug skirtingų vertinimo metodų. Tuo metu dauguma draugų nusprendė studijuoti Vilniuje, o pagrindinis to pasirinkimas – didesnis miestas. Pats rinkdamasis studijas nusprendžiau, kad tai ne visai gali būti pagrindinis pasirinkimo faktorius, nes studijuojant ne tai svarbiausia. Todėl vertinau atskiras studijų programas, tačiau ne pagal tai kaip gražiai jos skamba, o pagal tai, ką jose mokys, kokie bus moduliai. Visa tai įvertinus, studijos KTU man pasirodė kur kas labiau tinkamos.

– Nuo ko prasidėjo jūsų veikla darbo rinkoje? Koks buvo pirmasis darbas?

– Manau, reikia vertinti ne tik pirmąjį darbą, tačiau ir įvairias praktikas, kurios iš tiesų prisideda prie integravimosi į rinką. Visus studijų metus stengiausi kiek įmanoma labiau priimti įvairias atsirandančias galimybes, tokias kaip praktika universitete, įmonėse. Pats pirmasis darbas buvo dar nebaigus bakalauro studijų – toje pačioje įmonėje, kurioje atlikau praktiką. Darbas buvo susijęs labiau su bakalauro studijomis, tačiau greitai toje pačioje įmonėje pradėjau dirbti duomenų analitiku – ši pozicija jau buvo susijusi su magistrantūros studijomis.

– Kasdien susiduriame su didžiuliu duomenų kiekiu, todėl duomenų mokslas šiandien ypač svarbus bet kuriam verslui. Duomenų mokslininkai rinkoje – itin paklausūs. Ar sunku studijuoti šioje srityje ir įgyti specialybę? Ko reikia, norint sėkmingai įsilieti darbo rinkoje?

– Labiausiai viskas priklauso nuo noro ir įdedamų pastangų. Man renkantis bakalauro studijas apie šią mokslo sritį net nebuvau girdėjęs. Dabar, pavyzdžiui KTU, yra net speciali studijų programa, ruošianti šios srities specialistus, todėl įgyti tokią specialybę yra kur kas lengviau nei anksčiau. Ar mokytis bus sunku? Greičiausiai lengva tikrai nebus, tačiau tai galioja visiems tiksliesiems mokslams. Bet jei ši sritis tikrai patinka ir jauti malonumą ją studijuojant – tai tikrai bus kur kas lengviau.

Norint sėkmingai įsilieti į darbo rinką svarbu žinoti savo norus ir tikslus, kadangi yra ne viena skirtinga duomenų mokslo srities pozicija, kurios skiriasi reikiamais įgūdžiais. Beje, šią sritį gali išbandyti kiekvienas – nemaža dalis skirtingų įrankių yra laisvai prieinami, todėl su jais galima mokytis dirbti. Tam net nebūtinai reikia galingiausių kompiuterių, todėl kiekvienas gali pradėti eksperimentuoti, ką nors kurti – tai leis įgyti dar daugiau patirties ir supratimo, kaip viskas vyksta.

– Dirbate ir universitete, ir privačiame sektoriuje. Kokius išskirtumėte pagrindinius darbo skirtinguose sektoriuose skirtumus? Kuris darbas jums mielesnis?

– Galbūt kitose darbo pozicijose šis skirtumas būtų daug didesnis, tačiau dirbant duomenų mokslininku darbas tiek universitete, tiek privačiame sektoriuje yra gana panašus. Ir vienu, ir kitu atveju reikia rasti sprendimus tam tikroms problemoms spręsti, išnaudoti atsiradusias galimybes. Vienas iš skirtumų tas, kad privačiame sektoriuje reikia greitesnio rezultato, jo praktinio pritaikymo. Tuo tarpu universitete dauguma tyrimų vykdomi ilgesnį laiką, daugiau eksperimentuojant, išbandant skirtingus variantus.

Negaliu pasakyti, kuris darbas mielesnis. Jie papildo vienas kitą: be universiteto žinių būtų sunku rasti įvairius naujus metodus, juos kur kas greičiau pritaikyti, o tuo tarpu be privataus sektoriaus žinių galbūt nemokėčiau to realizuoti praktikoje.

– Esate įmonės „Zyro“ duomenų mokslininkas. Kaip atrodo jūsų darbo diena? Ar tai sunkus darbas? Kokių žinių jis reikalauja?

– Sunku apibūdinti darbo dieną, nes ji kiekvieną dieną gali būti skirtinga. Kai ši sritis nuolatos tobulėja, turbūt per daug tuo stebėtis ir nereikėtų. Pagrindiniai darbai gali būti įvairūs: nuo reikiamų duomenų išgavimo, jų transformavimo, valymo, analizės iki tam tikro dirbtinio intelekto įrankio kūrimo, pavyzdžiui, teksto ar logotipų generavimo įrankio.

Didžioji šio darbo dalis – programavimas ir matematika, todėl šių žinių reikia daugiausia. Vertinant, ar tai sunkus darbas, turbūt kiekvienas pasakytų skirtingai, remdamasis savo vertinimo perspektyva. Man tai yra ir darbas, ir hobis, todėl tikrai nejaučiu, kad jis būtų sunkus. Tuo labiau, kad tokia darbo pozicija suteikia daug galimybių mokytis.

– Su kokiais iššūkiais susiduriate dirbdamas duomenų mokslininku?

– Kylantys iššūkiai tokie patys, kokie yra visame duomenų moksle: duomenų gavimas, tvarkymas, užtikrinimas, kad duomenys būtų kokybiški. Tai užtrunka tikrai nemažai laiko. Ne veltui yra sakoma, kad šiame darbe 80 proc. laiko užima užduotys, susijusios su duomenų apdorojimu. Taip pat kaip iššūkį galima būtų įvardinti tai, kad naudojame daug skirtingų metodų atliekant įvairias užduotis, todėl svarbu greitai mokytis, suprasti, kaip kas veikia, tam, kad galėtum išspręsti kylančias problemas.