S doc. dr.sc. Martinon Žagarom, predavačem i višim znanstvenim suradnikom na RIT Croatia razgovarali smo o razlikama u obrazovanju u Hrvatskoj i SAD-u, važnosti interdisciplinarnosti i ulozi podatkovne znanosti u budućnosti.

Što je u američkim standardima učenja i obrazovanja neusporedivo bolje naspram hrvatskih?
Mislim da je bitno primijetiti da su sustavi različiti. Osnovna razlika vidljiva je u pristupu studentima – u američkom sustavu obrazovanja je pristup puno individualniji, grupe su manje i od prvog sata se radi na hands-on primjerima.  Nadalje, ne može se dogoditi da se neki predmet ne promijeni 5 ili 10 godina, pogotovo kada pričamo o području IT obrazovanja gdje se stvari vrlo brzo mijenjaju. Isto tako, studenti na RIT Croatia primjerice moraju odraditi ukupno 800 sati stručne prakse kroz svoj preddiplomski studij što im daje dodatno iskustvo, ali i proširuje stvarna znanja. Općenito, kroz taj naglasak na učenje kroz stvarne primjere smatram da su studenti puno bolje pripremljeni za buduće poslovne izazove.

Za koja područja STEM-a studenti pokazuju zapažen interes?
Danas studenti sve više generalno pokazuju interes za STEM, što me posebno raduje, jer su inženjeri pokretači razvoja u svakom društvu. IT tehnologije tu prednjače. Svakim danom se u ovom području stvaraju novi tipovi radnih mjesta jer se tehnologije neprestano mijenjaju, kao i zahtjevi tržišta.  Trenutno su "kul" ključne riječi tipa Big Data, Blockchain, umjetna inteligencija, strojno učenje, virtualna i proširena stvarnost, ali bitno je u tome predvidjeti i budući razvoj i u edukacijskom smislu ići u korak s vremenom. 

Je li u obrazovanju važno stavljati naglasak na interdisciplinarnost?
U današnjem svijetu, svakako da. Interdisciplinarnost je nužna kad želite razviti aplikaciju koja će imati primjenu u nekoj drugoj grani industrije. Na primjer, područje e-zdravstva i mobilnog zdravstva gdje je za uspješan dizajn i implementaciju aplikativnih rješenja potrebno dobro razumjeti poslovne procese i zahtjeve medicinskih specijalista. Zapravo, svaki poslovni softver nosi sa sobom svoje specifičnosti.

Kako biste opisali novi studijski program 'MS in Information Sciences and Technologies'? Kome je namijenjen?
Naš novi studijski program Master of Science in Information Sciences and Technologies je nastao u suradnji s matičnim kampusom RIT u Rochesteru, NY kao odgovor na zahtjeve tržišta u području Big Data gdje želimo tržištu ponuditi inženjere koji imaju znanja i iskustva u trenutno vrlo značajnom, a u budućnosti vjerojatno i još značajnom području IT tehnologija.  Uz vrlo vrijedna znanja, nije naodmet naglasiti da studenti po završetku dobivaju američku diplomu i da je studij organiziran modularno te da je moguće studirati uz rad. Studij je namijenjen studentima koji imaju određeno predznanje u području IT tehnologija s ciljem produbljivanja znanja u području podatkovnih znanosti, s naglaskom na analizu, obradu i vizualizaciju podataka.

U odnosu na realni sektor, kakva je potražnja za stručnjacima iz tog područja, i po čemu bi se studenti RIT-a mogli izdvojiti?
Naši IT studenti su specifični i prepoznati po tome što imaju primijenjena znanja. Danas su studenti koji trenutno završavaju studije u dosta povoljnoj situaciji jer zapravo mogu birati posao, bilo u Hrvatskoj, bilo negdje u inozemstvu jer je potražnja za IT stručnjacima  puno veća od ponude.  Spomenuto samo naglašava koliko je važno pametno ulagati u obrazovanje koje se odnosi na buduće rastuće tehnologije i područja koja se tek razvijaju. Naš odgovor na to je uvođenje novog studijskog programa ove godine, ali i pažljivo osluškivanje potreba tržišta za budućnost.

Informacijske znanosti i tehnologije, zašto znanost bez tehnologije ne ide, i obratno?
Znanost bez stvarne primjene nema smisla. Sustav znanosti bi trebao biti usmjeren ka istraživanju novih tehnologija o kojima ćemo pričati i koristiti ih kroz 5 ili 10 godina. Potrebno je razvijati koncepte i dokazati njihove primjenjivosti, te se nakon toga povezati s industrijom da bi se te nove tehnologije mogle primijeniti i popularizirati. Naravno, znanost je ta koja će neke tehnologije okarakterizirati kao zanimljive, ali potencijalno neprimjenjive, ili potpuno nezanimljive. Međutim, čak i za tehnologije koje su sa znanstvenog aspekta zanimljive i primjenjive, tek poslovna primjena diktira ukupnu uspješnost pojedine tehnologije. 

Zašto je danas sve važnije poznavati terminologiju iz područja podatkovnih znanosti? Govorimo li o znanjima koja postaju dio 'opće kulture'?
Ne tako davno je bio problem doći do bilo kakve informacije jer jednostavno podaci nisu bili on-line, a danas je osnovni problem filtrirati korisne informacije i kroz analizu Big Data doći do korisnih podataka. U svakoj firmi kad pričamo u analizi poslovne uspješnosti, zapravo pričamo o području koje se zove Business Analytics, a koje se upravo temelji na analizi (korisnih) podataka. I da, zato smatram da su podatkovne znanosti apsolutno postale dio opće kulture.

Impact poduzetništvo

Olakšavaju život pacijentima: Hrvatske tvrtke napravile čuda od tehnike, prvi prototipi već se testiraju

Employee Wellbeing

Od pripravnika do lidera: ‘Ovdje se ne bojimo pitati, tražiti pomoć i rasti’

Što čini jednog stručnjaka u tom području?
Stručnjak u području podatkovnih znanosti bi samostalno trebao moći pronaći i analizirati ključne podatke specifične za neko područje ili poslovnu analizu, obraditi ih i po potrebi prikazati (vizualizirati). Zato su naši predmeti orijentirani upravo na stjecanje takvih znanja, počevši od analitičkog razmišljanja, strojnog učenja, dizajna i analize uspješnosti i efikasnosti algoritama, obrade i prikaza podataka, skladišta podataka i tehnika vizualizacije, kao i projektnog menadžmenta.

O kojim tržišnim trendovima možemo govoriti, a da iziskuju potrebu za jednim ovakvim studijskim programom?
Europska komisija predviđa otvaranja novih 100.000 radnih mjesta u području podatkovnih znanosti do 2020, IBM predviđa da će u istom periodu čak 28% svih poslova u IT-u biti iz podatkovnih znanosti kao i da će plaće u tom području biti značajno više od prosjeka. Slično je i s kretanja na domaćem tržištu radne snage. Mislim da ne mogu pogriješiti ako kažem da nam budućnost donosi generiranje još većih količina podataka i donošenje još važnijih odluke baziranih na analizi podataka, tako da s tog aspekta podatkovni stručnjaci imaju svijetlu budućnost.