Co všechno by měl znát datový analytik?

Základem je teorie, ať už jde o matematiku nebo hlavně o statistiku a ekonometrii. Datový analytik by se měl zaměřit i na programování. Někteří jsou vysoce specializovaní, ale chybí jim všeobecný základ, který je potřeba k flexibilnímu řešení problémů. Tak se na práci datového vědce dívá Tomáš Matyska, který je Absolventem měsíce Institutu ekonomických studí.  Co obsahuje jeho práce? A co je z pohledu dat největší challenge?

Tomáši, v kariéře se věnujete datům. Jak byste nyní postupoval, kdybyste měl možnost znovu nastoupit na IES a už měl představu, jakou kariérní cestou se budete ubírat?

Asi bych nic moc neměnil. Výhoda IES je, že dává dobrý teoretický základ, ať už jde o matematiku nebo hlavně o statistiku a ekonometrii, které jsou při datové analýze důležité. Pokud bych se v rámci studia měl zaměřit ještě na něco dalšího, pak by to byly určitě základy programování. Schopnost používat programovací jazyky, především python, je v dnešní době už standardem pro datového vědce.

Co on-line vzdělávání? U datových analytiků je běžné, že si doplňují a rozšiřují vědomosti právě díky on-line kurzům. Je pro datového analytika vysoká škola důležitá?

Vysoka škola je rozhodně důležitá, protože poskytuje ucelené vzdělání, které je základ. V poslední době je čím dál častější se setkávat s kandidáty na pozici datového vědce, kteří mají velmi specifické a detailní znalosti například neuronových sítí, ale chybí jim ten všeobecný základ o tom, jak funguji algoritmy jako rozhodovací strom nebo logistická regrese. Tato znalost je ale důležitá a umožňuje flexibilitu při řešení různých druhů problémů. Ale samozřejmě člověk se musí pořád učit novým trendům, aby je byl dále schopný aplikovat a používat při řešení určitých problémů a pro toto jsou různé online kurzy vhodné.

A v neposlední radě se pochopitelně učím novým věcem a technologiím v rámci práce. S kolegy sdílíme své znalosti a poznatky interně, neboť pracujeme na různých problémech a používáme tak jiné postupy a techniky. A samozřejmě obecně sledujeme trendy a nejnovější technologie, abychom zůstávali na špičkové úrovni.

Nyní pracujete v KBC, v Belgii, cesta tam vedla pře ČSOB. Byl transfer v rámci „matky“ a „dcery“ náročný? Na co by se zájemci o podobnou zkušenost měli připravit? Vidíte svou budoucnost i jinde v rámci skupiny, nebo jste spokojeně zakotvil v Belgii?

Já měl tu výhodu, že jsem sel do Belgie jako expat, takže se spoustou věci jako třeba s bydlením mi banka pomohla. Nicméně stěhovat se do nové země je vždycky výzva a je nutné se připravit na to, že každé prostředí, i když je to v rámci jedné skupiny, má svá specifika. Za sebe můžu říct, že zahraniční zkušenost rozhodně doporučuji, protože rozšiřuje obzory a přináší nové zkušenosti, takže být zpět studentem, a tím se vracím k první otázce, tak bych se asi snažil určitě vycestovat na studium do zahraničí.

V Belgii jsem už skoro 7 let a jsem zde velmi spokojen, takže se v rámci skupiny nikam jinam nechystám. Náš tým v KBC je svým způsobem unikátní, protože je velmi různorodý. A to ať už se týká vzdělaní, kdy jsou v týmu kolegové vzdělaním fyzici, softwaroví inženýři nebo třeba i sociologové, tak i národnostní, kdy máme kolegy ze všech koutu světa od Japonska po Kolumbii.

Vedete nyní tým zaměstnanců, jak moc se změnila práce oproti Vašim začátkům na pozici analytika? Co nyní tvoří jádro vaší práce?

Když jsem začínal, tak jsem pracoval na konkrétních projektech, za které jsem byl zodpovědný. Jakožto tým lídr jsem měl na starosti především koordinaci projektů dohromady s kolegy z byznysu a IT, plánování kapacit a domluvu v rámci týmu, jak které projekty řešit. Jedním z důležitých aspektů pak je diskutovat případné problémy spolu s ostatními data scientisty, IT a byznysem tak, abychom se dobrali společného řešení.

Druhou důležitou složkou je mentoring členů týmu. To znamená dávat zpětnou vazbu, pomáhat jim růst a diskutovat s nimi problémy a možné postupy. Je důležité jim postupně umožňovat pracovat na komplexnějších problémech, aby byli čím dál samostatnější. V poslední době se pak mnohem vice dostávám do pozice, kdy se snažíme řešení z jedné země skupiny implementovat v ostatních zemích (KBC je přítomná vedle Belgie a Česka i na Slovensku, v Maďarsku, v Bulharsku a v Irsku). To znamená především zevšeobecnění daného řešení, např. spolu s IT definovat datový model a zpracování dat, standardizovat přístup při vyvíjení a nasazování modelu a poté koordinovat kapacity data scientistů z různých zemí tak, abychom byli schopni efektivně dané řešeín nasadit.

Momentálně jsem zodpovědný i za náborový proces pro belgický tým. Takže pokud by některý ze studentů měl zájem začít kariéru datového vědce u nás, může mě určitě kontaktovat.

Největší challenge u dat z Vašeho pohledu? Je něco, na čem chcete pracovat, co vás láká, zajímá, nějaký trend?

Pokud bychom se bavili o určitých konkrétních problémech, tak se v poslední době snažím dostat blíže k nestrukturovaným datům (text, obrázky) a učit se, jak s nimi pracovat, protože toto má velkou budoucnost a velké pole využiti. Pokud jde o obecné trendy, tak je to cloud computing, na který naskakuje čím dal více firem a i v KBC se díváme tímto směrem.

Co koníčky, co děláte ve volném čase? Je bankovní work-life balance vyhovující?

Obecně si na work-life balance nemůžu stěžovat. Mam pocit, že v Belgii, a v KBC obzvlášť, je na to kladen poměrně velký důraz. A i když náš tým je specifický a často máme práce až nad hlavu, tak čas na odpočinek si vždy najdu.

Nejvíce tady chodím sám nebo s kolegy jezdit na kole, i když zatím jsem nepropadl silničním kolům, která jsou v Belgii téměř národním sportem. Zrovna letos v září bylo ve Flandrech mistrovství světa v silniční cyklistice a silniční závod končil v Lovani. Toto byla velká akce a celá země ji prožívala. A pokud to není kolo, tak rád cestuji a fotím.