AZ

Data elminin əsasını statistika və optimallaşdırma üsulları təşkil edir – MÜSAHİBƏ  

data-analtikası
13.02.2020 14:30

Texnologiyanın inkişafı ilə böyük həcmli məlumatlar artıq kağızlarda deyil, elektron yaddaşda, yəni DATA-larda saxlanılır. Bəs data nədir və ondan necə istifadə edilir? Bu haqda TED.az-a Bakı Dövlət Universitetində İqtisadiyyat üzrə doktorantura təhsili alan, gənc data analitik Turqut Abdullayev danışıb.

 

Data Analitikası banklarda maliyyə itkilərinin qarşısını alır...

 

Turqut bəy, “Data Science”ın bir qolu sayılan Data Analitikası haqqında məlumat verə bilərsiniz?

Data Analitikası məlumatlar arasındakı mümkün qanunauyğunluqları müxtəlif müasir texnologiyaları tətbiq edərək, müəyyənləşdirən elmdir. Bu elmin əsasını Statistika və Optimallaşdırma üsulları təşkil edir. Data Analitikasını bilməklə siz istənilən sahədə ən optimal qərarları verə bilə,  proqnozlaşdırıcı modellərdən istifadə edə və gələcəkdə baş verməsini istədiyiniz  və ya istəmədiyiniz hadisələrə təsir gücünə malik ola bilərsiniz. Tutaq ki, banklar kredit verməklə məşğuldur. Onlar istəyir ki, krediti vaxtında ödəyə biləcək müştəriyə kredit verilsin ki, sonra bank maliyyə itkiləri yaşamasın. Bu problemi Data Analitikası vasitəsilə həll etmək sadədir. Data analitik elə bir model hazırlayır ki, kredit üçün müraciət edən şəxsin məlumatları həmin modelə daxil edildikdə, bu şəxsə nə qədər kredit verilə biləcəyini təyin edə bilir. Data Analitikası dünyada əsasən 3 istiqamətdə istifadə edilir. Bizneslər, Universitetlər və Tədqiqat mərkəzləri, Dövlət qurumları. Hər bir müəssisənin Data Analitikasını istifadə etməkdə məqsəd eynidir. 21-ci əsrdə sosial şəbəkələr, rəqəmsal alətlər və digər  texnologiyalar vasitəsilə yaranan böyük həcmli məlumatları təhlil edərək, biznes gəlirlərini artırıb xərclərini azaldır. Dövlət qurumları daha hesabatlı nəzarət mexanizmləri formalaşdırır, Universitetlər isə tədqiqatlar aparıb elmə yeni töfhələr verir. Bununla da, aydın anlamaq olur ki Data Elmi və Data Analitikası nə qədər vacib sahədir.

 

 

Azərbaycanda Data Elmi ilə bağlı müasir təhsil verən bir fakültə belə yoxdur...

 

Dünyada və Azərbaycanda “Data Science”-ın inkişafını necə qiymətləndirirsiniz?

 

Məncə, Data elmi həm ölkəmizdə, həm də dünyada çox sürətlə inkişaf edir. Bu zamanın tələbidir və inkişaf növbəti on ildə öz sürətini qoruyacaq. Hətta daha da artacaq. Müasir Data elmi üsullarından istifadə edən tanıdığım dövlət qurumları sırasına Asan Xidməti, Azərbaycan Dəmir yollarını, Kənd Təsərrüfatı Nazirliyini nümunə çəkmək olar. Özəl şirkətlər arasında Access Bank, Beynəlxalq Bank, Paşa Bank və Azercell bu istiqamətdə keyfiyyətli işlər görürlər. ADA Universitetində Big Data Mərkəzi mövcuddur və mütəmadi olaraq müxtəlif seminarlar və konfranslar həyata keçirir. Əbəttə ki, bu da sahənin inkişafına ciddi töfhə verir. Çalışdığım QSS Analytics şirkəti də Data Ekosisteminin ölkədə yaranmasına və inkişafına böyük töhfə verib. QSS şirkəti komanda ruhu və biliyi paylaşma ənənələri üzərində qurulmuş şirkət olduğuna görə, qısa müddətdə böyük nailiyyətlər əldə edə bilib. Bu ənənələr innovasiya sahəsində uğur əldə etməyin zəruri şərtidir. Təsəvvür edin ki, şirkət hər semestr 15 tələbəni təmənnasız bu sahədə yetişdirir. Şirkətin bütün təlimləri universitet müəlimlərinə və tələbələrə çox böyük endirimlərlə və hətta bəzi hallarda tam ödənişsiz təqdim edilir. QSS-in dəstəyi ilə mütəmadi olaraq Data Elmi  ilə bağlı konfranslar təşkil edilir. QSS-in YouTube kanalından Azərbaycanda keçirilən Data Talks tədbirini izləyə və Azərbaycanda Data elminin vəziyyəti haqqında daha geniş məlumat əldə edə bilərsiniz. Şirkətin nəzdində Data Science Lab fəaliyyət göstərir. Şirkət indiyə qədər on min azərbaycanlını Data sahəsində məlumatlandırıb. Təlimləri bitirən məzunların sayı 1500-ə yaxınlaşır. Burada təhsilini bitirib ölkənin ən qabaqcıl dövlət və özəl müəsisələrində çalışan mütəxəssislərin sayı onlarladır. Şirkət məzunlarından xeyli sayda xarici ölkələrdə Data sahəsi üzrə işləmək üçün gedənlər də var. Bəli, ölkəmizdə Data sahəsində belə müsbət hallar var. Lakin problemlər də mövcuddur. Azərbaycanda Data Elmi ilə bağlı müasir təhsil verən bir fakültə belə yoxdur. İllərdir belə fakültənin yaradılacağı bildirilsə də, hələ də reallaşmayıb. Bu sahədə  ixtisaslar yaradılmalıdır.  Azərbaycanda dövlət səviyyəsində Data Elminin inkişafı üçün bir mərkəzin yaradılması zəruridir. Bu mərkəz Data sahəsinin bazardakı oyunçularını bir araya gətirməli və onlar arasında əlaqələrin inkişafını stimullaşdırmalıdır. Əməkdaşlıq və yardımlaşma fərdlər arasında məhdudlaşmamalı müəssisələr də innovasiya sahəsində daha böyük uğurlar əldə etmək üçün bu iki meyarı əsas götürməlidirlər. Bütün bunlar ölkədə inkişafa təkan verə biləcək addımlardır.

 

Ağıllı gəncləri Data sahəsində yetişdirmək və bu sahədə yerli peşəkar şirkətlərin kompetensiyalarını qlobal bazara çıxarmaq üçün mərkəz qurulmalıdır...

 

Vurğuladınız ki, xarici ölkələrə Data sahəsi üzrə işləmək üçün gedənlər çoxdur. Sizcə, Azərbaycan şirkətləri beyin axınının qarşısını almaq üçün nə etməlidir?

 

Beyin axınının olmasının əsas səbəbi xaricdə ekosistemin daha çox inkişaf etməsidir. Məncə, oxşar ekosistemi Azərbaycanda yaratsaq, problem öz həllini tapacaq. Proqramlaşdırma və ya Data Elmini öyrənmək və tətbiq etmək, bu sahədə biznes qurmaq istəyənləri və ən sonda bu istiqamətdə xidmət göstərən şirkətləri idarə edən vahid mərkəzin qurulması beyin axınının qarşısını almağa kömək edə bilər. Data sahəsi elə bir sahədir ki, sərhəd tanımır. Siz Bakıda oturub Google və ya Feysbuk kimi şirkətlər üçün işləyə bilərsiniz. Qurulacaq mərkəzin missiyası ağıllı gəncləri Data sahəsində yetişdirmək və bu sahədə yerli peşəkar şirkətlərin kompetensiyalarını qlobal bazara çıxarmaq olmalıdır. Data elminin müxtəlif istiqamətləri üzrə ixtisaslaşmış ayrı-ayrı çalışan yerli şirkətlər var. Lakin onlar koordinasiya edilərək birlikdə çalışa bilərlərsə, həm ölkəmiz, həm də həmin şirkətlər bundan böyük qazanc əldə edə bilər. Bu mərkəzin yaradılmasına ölkəmizdə və dünyada data istiqamətində fəaliyyət göstərən şəxslərə səlahiyyət verməklə nail olmaq mümkündür. Bu beyin mərkəzi biznes modeli əsasında olmalıdır. Təbii ki, tələbə və həvəskarların rahat inkişaf edə biləcəyi və biznes maraqları güdməyən sistem qurmaq olar. Amma mərkəz dayanıqlı olmalı və qazanc əldə edə bilməlidir. Peşəkar biznes idarəçilərinin prosesə cəlb edilməsi əhəmiyyətlidir. Lakin fəaliyyətin əvvəlində mərkəzin qazancı ilə bağlı çox böyük gözləntidə olmaq lazım deyil. Ümumiyyətlə, ölkədə “Data elminin vəziyyəti haqqında və inkişaf üçün nələr edilməlidir” mövzusunda QSS-də çox müzakirələr edirik. Bu yaxınlarda QSS-in və Azərbaycan Dövlət İqtisad Unviersitetinin təşəbbüsü ilə Data Analitikası sahəsində magistratura proqramı başlayıb. Bu ölkə üçün bir ilk idi. QSS bu proqramın uğurlu olması üçün bütün gücünü səfərbər etdi. Təəssüf ki, bəzi səbəblərə görə, proqramı davam etdirə bilmədik. QSS-in rəhbəri Etibar Hüseynli innovasiyalar sahəsində elmi tədqiqatlar aparır. O, hər çıxışında qeyd edir ki, dünyada bütün innovasiya və data ilə əlaqəli təşəbbüslərin inkişafında birbaşa dövlətin dəstək və rolunun əhəmiyyəti böyükdür. Biz Data sahəsinə dövlətin dəstəyini əldə etməyi bacarmalıyıq. Hər vəchlə bu sahənin əhəmiyyəti barədə maarifləndirmə işlərini həyata keçirməliyik ki, dövlət Data sahəsini prioritet elan etsin.

 

 

 

 

Bütün dövlət və ya özəl müəssisələr data əsaslı yanaşmanı özlərinə bələdçi təyin etməlidir.

 

Bank sektorunda “Data Science” necə istifadə olunur?

Bank sektorunda Data elmindən daha çox skorinqdə, yəni müştərilərin kredit ödəyə bilmə qabiliyyətinin ölçülməsi və iqtisadi vəziyyəti simulyasiya etmək üçün geniş istifadə olunur. Təbii ki, tətbiqlər çoxdur. Marketinq şöbəsində müştərilərin davranışları təhlil edilərək seqmentasiya modelləri qurula bilər və ya çörn analizləri aparıla bilər. Siyahını uzatmaq mümkündür. Bank hansı problemini həll etmək istəyirsə, o həllə data əsaslı yanaşma ilə nail olmaq lazımdır. Nəinki banklar, bütün dövlət və ya özəl müəsisələr də data əsaslı yanaşmanı özlərinə bələdçi təyin etməlidirlər.

 

Siz bu dilləri bilsəniz, istənilən şirkətdə data elmini tətbiq etmək imkanına maliksiniz...

 

Bu gün insanlar  data ilə işləmək üçün nələri  bilməlidir?

Statistikanı bilmək zəruridir. Vizuallaşdırma üçün istifadəsi və öyrənməsi nisbətən rahat olan Tableau və ya Power BI öyrənmək düzgün seçim olardı. Əgər analtik modellər qurmaq və statistika testlərini icra etmək istəyirsinizsə, yenə də istifadəsi nisbətən rahat olan SPSS və ya SAS alətlərini tövsiyə edərdim. Hər şirkət bu infrastruktura malik deyil. Bu zaman bu alətlərin etdiyi hər şeyi icra edə bilən açıq mənbəli (open source) və pulsuz olan R və ya Python proqramlaşdırma dillərini tövsiyə edərdim. Bu dillər bəzi şəxslərə nisbətən çətin gəlsə də, əslində həm maraqlı, həm də daha çox tələb olunandır. Siz bu dilləri bilsəniz, istənilən şirkətdə data elmini tətbiq etmək imkanına maliksiniz. Çünki hər şey pulsuz və əlçatandır. Əlavə olaraq, insanlar kaggle, github və başqa onlayn Data platformalarından aktiv şəkildə istifadə etməlidirlər. Çünki onlar bu üsulla dünyada Data elmi üzrə baş verən yeniliklərdən xəbərdar ola bilərlər. Əks halda, yalnız onlayn kursların və yerli bazardakı təlimçilərin fikirləri ilə məhdudlaşacaqlar. QSS olaraq, biz adətən gənclərə bu platformadan aktiv istifadəni tövsiyə edirik. Təlim bitdikdən sonra onlar həmin platformalar vasitəsilə öz inkişaflarına davam edə bilərlər.

 

İnternet istifadəçisi olaraq hər gün yüzlərlə datanın yaranmasına səbəb oluruq. Bəs bu dataların təhlükəsiziliyi necə təmin olunur?

 

Google, Feysbuk, Apple kimi şirkətlər yaratdığı encryption, anti tracking və digər təhlükəsizlik metodlarından istifadə edərək qismən də olsa insanların şəxsi məlumatlarının toplanılmasının qarşısını alır. Amma vəziyyət ideal deyil. Təhlükəsizliklə bağlı çox risklər və problemlər var. Bu məqam bütün dünyanı narahat edir və bu istiqamətdə böyük işlər gedir. Avropa Birliyinin GDPR (General Data Protection Regulation) Ümumi Data Təhlükəsizliyi ilə bağlı qaydaları özündə əks etdirən əsasnamələr hazırlanır. Bu əsasnamələri yaxından izləmək lazımdır. Şirkətlər və qurumlar üçün bu əsasnamələri bilən hüquqşünaslar və Data idarəçiləri yetişdirilməlidir. İşin əvvəlində maariflənmə və təhsil dayanır. Data Elmi çox yeni sahə olduğu üçün bu sahədə bir çox qayda hələ yeni formalaşır. Təsəvvür edin GDPR 2018-ci ilin mayında təsdiqlənib. Bu, hətta dünya üçün belə yenicə baş verən prosesdir. Amma Azərbaycan bu prosesləri sürətli şəkildə izləməlidir. Dövlət dəstəyi ilə Data elmi təlimləri ilə yanaşı GDPR, Data təhlükəsizliyi ilə bağlı təlimlər keçirilməli və Azərbaycan müəsisələrində Data təhlükəsizliyi ilə bağlı yarana biləcək riskləri minimallaşdırılmalıdır. Məncə, yaradıla biləcək beyin mərkəzi, həm də bu missiyanı həyata keçirə bilər. Əslində bu mövzuların bir çoxunu biz QSS-də mütəmadi müzakirə edirik. Bu mərkəzin qurulmasında QSS-in imkanlarından istifadə etmək lazımdır. QSS çox güclü kadrlar yetişdirir. Orada böyük komanda var. Təəssüf ki, tədricən onlar da ölkəni tərk edir. Lakin yeni mütəxəssislər yetişməyə davam edir.

 

 

Bildiyim qədərilə Data sahəsi üzrə təlimlər də keçirsiniz. Gənclərin bu sahə üzrə potensialı, marağı necədir?

Gənclərin Data elminə marağı böyükdür və getdikcə maraq artır. 5 il əvvəl Data ilə əlaqəli vakansiyalara bazarda rast gəlmək mümkün deyildi. Amma bu gün belə vakansiyaların sayı kifayət qədər çoxdur. Bu gün gənclər araşdırır və müasir yeniliklərdən xəbərdardır. Təlim verməyə Data Analitikasını öyrəndiyim QSS Analytics şirkətində başlamışam. Hazırda isə həm də Data Science Academy-də təlimlər keçirəm. Hər iki istiqamətdə tələbat  və maraq tədricən artır.

 

Bu yaxınlarda “Google” şirkəti yaratdığınız layihəni təsdiqlədi. Layihə haqqında ətraflı məlumat verə bilərsiniz?

Google daima müxtəlif Data elmi alətləri yaratmaqla məşğuldur. Bizim onların missiyasını başqa proqramlaşdırma dillərində də davam etdirməyimiz Google tərəfindən müsbət qarşılandı. Yəni Python üçün mövcud olan kitabxananı R proqramlaşdırma dili üçün hazırlamışıq. Kitabxanadan istifadə etmək üçün bu linkə daxil ola bilərsiniz. Hələ ki, test mərhələsindəyik. Kitabxana daha da inkişaf etdirildikdən sonra kütləvi istifadə üçün R-a təqdim ediləcək. Layihə dərin öyrənmə, yəni süni zəka ilə bağlıdır. Yaratdığımız kitabxana bu sahədə Süni Zəkaya müxtəlif hiperparametrlərin asanlıqla verilməsini təmin edir.  R dünyada data elmi üzrə ən məşhur iki proqramlaşdırma dilindən biridir. Bizim işləri elə RStudio-un (R üçün) öz rəsmi saytından da izləmək mümkündür. 

 

 

Zeynəb ƏKBƏR

 

 

#EVDƏQAL bölməsindən digər xəbərlər

Daha çox