Baiba Vaišle uzsāka mācības Latvijas Universitātes (LU) Inovāciju centra LUMIC un Microsoft digitālo prasmju kursos, izvēloties apgūt uzreiz divas tēmas – datu analīzi un bezkoda/mazkoda programmēšanu. Motivācija Baibai bija ļoti vienkārša – vēlme uzlabot savu konkurētspēju darba tirgū, kurā ir arvien lielāks pieprasījums pēc speciālistiem ar zināšanām IT jomā.

Būt mājās un vienlaikus mācīties

Baiba sarunā uzsver, ka pandēmijas radītā situācija tieši mācību jautājumā viņai nākusi par labu. “Es noteikti nebūtu varējusi apmeklēt mācības klātienē, jo pašlaik mans galvenais pienākums ir ģimene. Attālinātās mācības ļauj apgūt sev nepieciešamās zināšanas jebkurā vietā un laikā. Es varēju būt ne tikai mamma, bet arī studente un iemācīties to, kas mani patiesi interesē,” stāsta mācību dalībniece.

Baiba strādā uzņēmumā, kas ražo bērnu mēbeles un pārdod tās galvenokārt starptautiskajā tirgū. Viņa uzskata, ka spēja apkopot un analizēt datus ir spēcīga prasme, tādēļ, esot bērnu kopšanas atvaļinājumā, vēlējās izmantot iespēju attīstīties un iegūt priekšrocības darba tirgū.

“Lai arī mēs veidojam un izmantojam datu analīzes grafikus, mēs joprojām varam darīt lietas labāk, lai, vēl vairāk balstoties tieši uz datiem, pieņemtu biznesam svarīgus lēmumus. Šī ir tā prasme, kas ir ļoti noderīga visos uzņēmumos”, saka Baiba. “Ja mēs skatāmies uz lielajiem uzņēmumiem, tad tajos secinājumi tiek izdarīti un nākamie soļi biznesā tiek sperti, vadoties tieši no datiem. Man gribējās arī pašai strādāt šādi”. 

Baiba darbā gan plānojusi ražošanas darbu, gan bija atbildīga par loģistikas jautājumiem. “Mums bija Excel, kurā mēs visu sākām plānot ražošanā. Mans nākamais solis bija paaugstināt zināšanas Excel programmā, tā automatizācijā, pēc tam jau nāca datu analīze.”

Mēnesis virtuālajā praksē – ar “mazuma piegaršu”

Baiba iesaistījās virtuālajā praksē, ko piedāvāja uzņēmums Digital Mind. “Mēs, trīs praktikanti, veidojām robotiņu, kurš šķiro e-pasta pielikumus. Ja e-pasta pielikums ir rēķins, tad šis palīgs to saglabā vajadzīgajā vietā, izveido mapes pa gadiem un mēnešiem un spēj sašķirot, kuri ir tie sūtītāji, kas drīkst sūtīt rēķinus. Līdz ar to nav risks, ka tiks pieņemts viltus rēķins, turklāt pēc vēstules apstrādes robots spēj atzīmēt, ka vēstule ir izlasīta, vai neatbilstību gadījumā spēj nosūtīt ziņu e-pasta turētājam par iztrūkstošo informāciju, stāsta B.Vaišle.

Programmai, kuru veidoja praktikantu komanda, bija jāspēj atpazīt e-pastā tieši rēķina pielikumu, kā arī bija jāspēj atvērt tīmekļa vietni, kurā pieejams rēķins. “Programmai bija jāspēj nodrošināt, ka robotiņš var autentificēties šajā vietnē, nokļūt vietā, kur atrodas rēķins, lejupielādēt to un noglabāt PDF formātā vajadzīgajā mapē. Attiecīgi grāmatvedis var vienkārši atvērt vajadzīgo mapīti un strādāt ar saņemtajiem rēķiniem, bet e-pasta turētājam nevajag šķirot e-pastus, glabāt pielikumus”.

Projekts bija izaicinājums visiem, tai skaitā bija jāiemācās, kā attālināti sastrādāties ar vēl diviem praktikantiem. Uz mēneša beigām esot jau izveidojusies laba sadarbība, ka bijis tīri vai žēl, ka prakse beidzas. “Jutu, ka uz mēneša beigām jau bijām kā komanda, tāpēc tagad varētu teikt, ka pat pietrūkst šīs sadarbības. Ar mēnesi bija par maz! Vajag vismaz divus, ja ne trīs!” atzīst Baiba.

Kāda pievienotā vērtība ir šādai programmai – robotam? Baiba skaidro – kamēr robotiņš strādā, cilvēks var veikt citus pienākumus, nav jātērē laiks e-pastu pielikumu šķirošanai, pārbaudei. “Cilvēks var kļūdīties, bet dators nekļūdās, ja ir iestatīti pareizie parametri. Šādā veidā var paaugstināt produktivitāti. Tas arī palīdz raisīt domas, piemēram – ko vēl es viņam varu  uzticēt, lai atvieglotu savu ikdienu? Platformas iespējas ir ļoti lielas, šis jau bija tikai tāds mazs nieciņš, ko mēs savā praksē veidojām,” stāsta virtuālās prakses dalībniece.

Baiba jau ir pieteikusies nākamajiem kursiem, dalībai kuros ir izturējusi nopietnu konkursu, un ir gatava nākamajam izaicinājumam, lai savas zināšanas papildinātu vēl vairāk.

 

Šogad martā vairāk nekā 700 cilvēki veiksmīgi nokārtoja eksāmenu Digitālo prasmju pilnveides kursā “Biznesa un datu analīze”. Mācības organizēja Latvijas Universitātes Inovāciju centrs LUMIC sadarbībā Microsoft. Loģisks turpinājums mācībām bija piedāvājums kursu dalībniekiem iespēju jauniegūtās zināšanas izmēģināt praksē. Ilva Kauliņa virtuālās prakses laikā analizēja Nodarbinātības valsts aģentūras (NVA) datus, kas deva iespēju pat lauzt dažu labu sabiedrībā iesīkstējušu stereotipu. Turklāt, kā norāda Ilva – virtuālā mācīšanās un dalība praksē viņai bijis papildu ieguvums un pozitīvisma lādiņš pandēmijas laikā.

Sapnis par datu analīzi

“Es jau sen vēlējos studēt programmēšanu un datu analīzi. Ar matemātiku un cipariem esmu uz “tu” jau kopš bērnības. Man ir bakalaura grāds uzņēmējdarbības vadībā, plus vēl kādu laiku es dzīvoju ārzemēs un apguvu angļu valodu, bet datu analīzes apgūšana bija tāda sena vēlme. Un šis piedāvājums digitālo prasmju pilnveidei nāca tieši laikā,” stāsta Ilva.

Turklāt mācības attālināti pandēmijas laikā bijušas ļoti izdevīgas, jo Ilva atzīst – izbraukāt no Siguldas uz Rīgu uz klātienes mācībām viņa diez vai būtu varējusi. “Katrā situācijā ir jāatrod pozitīvais,” saka Ilva, “manā gadījumā tā bija iespēja apgūt tieši to, ko vēlos, man izdevīgā vietā un laikā. ”

Vai Latgalē algas tiešām ir mazākas?

Pabeidzot teorētisko kursu, Ilva saņēmusi piedāvājumu piedalīties virtuālajā praksē Nodarbinātības valsts aģentūrā (NVA). Viņa saņēma datu kopu ar 29 000 rindiņu. Vai tas ir daudz? Ilva norāda – diez vai mums mājās glabājas datorā Excel tabula kaut ar 1000 rindiņām, tādēļ apjoms pirmajā brīdī šķiet liels, bet mācībās apgūtās datu analīzes programmas Power BI limits esot 10 miljoni rindiņu. “Tā kā 29 tūkstoši tai programmai tāds nieks vien ir,” viņa piebilst.

Viņas uzdevums bija salīdzināt 2020. un 2021. gada datus par pieejamajām vakancēm dažādās NVA filiālēs, par piedāvāto atalgojumu un tā salīdzinājumu Latvijas reģionos. “Tie bija īsti, “dzīvi” dati, ar kuriem var darboties, testēt, skatīties, kas sanāk un nesanāk, ja nesanāk – kāpēc nesanāk,” stāsta I.Kauliņa.

Ilva teic, ka NVA bijuši ļoti apmierināti ar viņas paveikto. Iestāde izmanto citu datu apstrādes programmu – Data studio, līdz ar to bija iespējams salīdzināt, kādus datus un to vizualizācijas iespējams sagatavot ar katru no programmām. “Man ļoti patīk veidot datu vizualizācijas un jāatzīst, ka Microsoft Power BI iespējas bija desmit reizes jaudīgākas.”

Ilvas paveikto NVA tālāk var izmantot, lai analizētu vakanču skaita izmaiņas un atalgojuma līmeni reģionos. Pati Ilva dalās ar pirmajiem secinājumiem, ko izdevies gūt datu analīzē: “Ziniet, ir stereotips, ka Latgalē algas ir krietni zemākas nekā citur Latvijā, taču datu analīze rāda, ka situācija atalgojuma ziņā dažādos reģionos nav nemaz tik atšķirīga.”

Rudenī plāno pievienoties datu analītiķiem

Pašlaik Ilvas galvenā rūpe ir ģimene, taču rudenī viņa plāno pamazām atsākt darba gaitas un noteikti meklēs darbu tieši datu analīzes jomā. Nozarei neesot būtiskas nozīmes, galvenais – lai darbā praksē varētu izmantot kursos apgūtās teorētiskās zināšanas.

Ilva saka atzinīgus vārdus arī par savu prakses devēju NVA un mentori, kas viņai palīdzējusi prakses laikā. Tiesa, viņa cerējusi, ka prakses devēja pusē būs cilvēks, kas labāk par viņu pārzina apgūto programmu, tomēr lielāko daļu praktiskās puses esot nācies apgūt pašas spēkiem. “Tas ir vēl viens stereotips, ka valsts iestādēs viss ir slikti, viss novecojis un nevienu nekas neinteresē. Viss atkarīgs no cilvēkiem. Es varu teikt tikai visu labāko par sadarbību ar NVA,” teica Ilva

Sindijai Strazdiņai profesionālajā dzīvē ir divas galvenās interesējošās jomas – skaitļi un organizatoriskais darbs. Viņa cenšas tās abas apvienot un piekrīt, ka datu analīzi savā ziņā var uztvert kā “skaitļu un citu datu jēgpilnu organizēšanu”. Datu analīzei kā uzņēmējdarbības sastāvdaļai Sindija saskata milzīgu potenciālu, turklāt Latvijā šī joma tikai vēl attīstās, tādēļ jebkuras iespējas to apgūt ir jāizmanto.

“Manā gadījumā viss bija vienkārši – es jau sen raugos datu analītikas virzienā, pati sāku par to padziļināti interesēties pirms vairāk kā gada, lasīju informāciju, mācījos vairākos kursos, tādēļ, uzzinot par LUMIC organizētajiem kursiem, man nebija nekādu šaubu, ka jāpiesakās,” stāsta S. Strazdiņa, kura tikko pabeigusi mācības Latvijas Universitātes Inovāciju centra LUMIC sadarbībā ar Microsoft organizētajos kursos, kuru laikā interesentiem bija iespēja apgūt datu analīzes programmas PowerBI iespējas. Sindija turklāt ir beigusi virtuālo praksi uzņēmumā, kur viņa praksē pielietoja kursos iegūtās zināšanas.

Pieņemt lēmumus biznesā, balstoties uz datiem, nevis intuīciju

Kā pauž Sindija – biznesā intuīcija ir laba lieta, tomēr svarīgu lēmumu pieņemšanā svarīgi balstīties datos. “Uzņēmumā, kur es iepriekš strādāju kā projektu vadītāja, pietrūka tieši datu analīzes kompetences. Uzņēmumā to neviens nedarīja. Un es sapratu, ka tas ir nenoklātais lauciņš, kur mums steidzami ir jāattīsta kompetences, jo šo prasmju iztrūkums kavēja biznesa attīstību,” saka S. Strazdiņa.

Viņa sākusi interesēties par datu analīzi, sākot ar “visiem labi zināmo Excel, ko joprojām daudzi Latvijas uzņēmumi izmanto datu analizēšanai”. Pēc tam iepazinusies ar Microsoft piedāvāto programmu PowerBI un mēģinājusi ar to darboties, veidojot savas pirmās datu analīzes atskaites. LUMIC piedāvātie kursi šīs programmas apgūšanai “bija īstajā laikā un vietā”.

“Latvijā uzņēmumos datu analīzi lielākoties neviens neveic vai arī, ja veic, tad tas ir vai nu grāmatvedis vai arī pats uzņēmuma vadītājs, ja viņam ir šādas zināšanas, bet kompetentu datu analītiķu joprojām ir ļoti maz. Datu analīze Latvijā tiešām vēl ir bērna autiņos. Šī ir joma, kurai ir milzīgs attīstības potenciāls. Skatoties darba sludinājumus, mēs redzam, ka pieprasījums dienu no dienas aug, jo visi lielie uzņēmumi meklē datu analītiķus. Šajā virzienā ir jāiet, te ir milzīgs izaugsmes potenciāls,” tā apgalvo S. Strazdiņa.

Prakses uzdevums – ar nopietna pētījuma potenciālu

Virtuālajā praksē Sindija “devās” uz uzņēmumu ZoomCharts. Mentors piedāvājis nevis strādāt ar uzņēmuma datiem, bet pašai izvēlēties tēmu, ko pētīt. Sindija izvēlējusies atvērtajos datos pieejamo informāciju par informācijas un komunikāciju tehnoloģiju (IKT) studijas absolvējušo sieviešu skaitu periodā no 2010. līdz 2019. gadam. “Man ļoti interesēja, vai IKT studijas absolvējušo meiteņu skaits palielinās, ņemot vērā, ka jau vismaz gadus piecus gan valsts, gan nevalstiskajā sektorā tiek runāts par to, ka mums ir pārāk maz sieviešu IKT sektorā – gan studijās, gan darba vidē. Man bija interesanti izpētīt, vai šajā ziņā kaut kas ir mainījies. Diemžēl man nācās secināt, ka nē,” stāsta Sindija.

Ja analizējam katru gadu augstskolas absolvējušo sieviešu skaitu kopā pa visām studiju programmām Latvijā, tad redzam, ka tikai 3% no absolventēm ir IKT studiju absolventes. Ja analizējam tikai IKT absolventus, tad apmēram 27% no viņiem ir sievietes. Un šī proporcija gadu gaitā īpaši nav mainījusies. Absolūtajos skaitļos visaugstākais sieviešu – IKT studiju absolvenšu, skaits bijis 2013. gadā.

“Tā kā mēs nestrādājām ar uzņēmuma datiem, tad jāsaka, ka šī uzņēmumam bija lieliska iniciatīva – uzņemties papildu pienākumus un veltīt savu laiku praktikantiem. Man katru nedēļu bija sarunas ar mentoru par jau paveikto, par ieplānoto, viņš sniedza ļoti labus ieteikumus, vienlaikus ļaujot pašai pieņemt lēmumu par tālāko rīcību. ZoomCharts ir izstrādājis ļoti saistošas, interaktīvas PowerBI vizualizācijas. Tās ir ļoti informatīvas, jo datus ir iespējams pētīt dažādos līmeņos - skatīt vispārīgi vai arī padziļinātos līmeņos. Darboties ar ZoomCharts vizualizācijām bija liels prieks! Mans uzdevums bija izprast šīs dažādās vizualizācijas iespējas un mācēt šīs iespējas izmantot,” par pieredzi sadarbībā ar prakses devēju stāsta Sindija.

Pēc noslēguma prezentācijas Sindija ar prakses devēju apsprieduši, ko vēl varētu izdarīt ar pieejamajiem datiem, kādus secinājumus izdarīt. “Ņemot vērā, ka mana tēma bija tāda, kuru var analizēt dziļāk un meklēt cēloņus, es pat teiktu, ka šī tēma ir vesela pētījuma vērta. Mūsu mērķis, protams, bija apgūt PowerBI un vizualizācijas, nevis veikt padziļinātu pētījumu, taču tēma tiešām ir plaša,” norāda virtuālās prakses dalībniece.

Noteikti neapstāties pie jau apgūtā

Sindijas plānos ir turpināt izglītību datu analīzes jomā, tādēļ jau šobrīd viņa ir pieķērusies SQL datu bāzes valodas apgūšanai un drīzumā plāno apgūt arī Python programmēšanas valodu, lai paplašinātu savas zināšanas datu analīzē.

Vēl viņa piebilst, ka ļoti vēlētos, lai nākamajā mācību kursā LUMIC piedāvā arī ieskatu prognozējošā analītikā un datu zinātnē – mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta jomā. Sindija pati jau apguvusi Latvijā pieejamo pirmā līmeņa kursu par mākslīgo intelektu un ir gatava padziļināt savas zināšanas.

Datu vizualizācijas apguve ir tikai viens no posmiem, lai kļūtu par labu datu analīzes speciālistu, saka Zane Bērzkalne, Latvijas Universitātes Inovāciju centra LUMIC sadarbībā ar Microsoft organizēto digitālo prasmju apmācību dalībniece. Viņa pērn izvēlējās papildināt zināšanas un apgūt datu analīzes programmu PowerBI.

Pandēmija kā priekšrocība jaunu zināšanu apgūšanai

Zane atzīst – pandēmijas noteiktie ierobežojumi mācībām klātienē viņai bijis vairāk ieguvums, nekā traucēklis. Zane dzīvo ārpus Rīgas un bez aizķeršanās varējusi darba dienu vakaros pieslēgties mācībām, nenodarbinot sevi ar domu, vai transports atnāks laikā, vai paspēs aiziet, vai vakarā tiks mājās. “Lekcijas bija iespējams skatīties sev ērtā laikā. Proti, ja uz noteikto tiešsaistes laiku kādu iemeslu dēļ nevarēji būt klāt, vēlāk varēji skatīties ierakstu un neko nepalaist garām,” tā mācību dalībniece.

Zane izvēlējās apgūt datu vizualizāciju, lai papildinātu savas zināšanas IT sfērā un izmantotu tās praktiskajā darbā. “Viens no maniem darba pienākumiem ir saistīts ar PowerBI, bet es vairāk esmu iegūtā rezultāta validētājs un sistēmu analītiķis. Tomēr gribētu būt ne tikai “uzraugs” un testētājs, bet arī reālais darītājs,” savu izvēli pamato Z. Bērzkalne.

Ko visbiežāk skatās Netflix?

Pēc mācību pabeigšanas Zane pievienojās vēl vairākiem studentiem un piedalījās virtuālajā praksē uzņēmumā Zoomcharts. Lai praksē pielietotu teorētiskās zināšanas, prakses devējs licis atrast tēmu, kas pašam interesē, atrast par to pieejamos datus un veikt analīzi. “Es pētīju filmu kanālā Netflix pieejamās filmas un to novērtējumu IMDB bāzē. Prakses devējs palīdzēja atrast datus un tad man pašai bija jāizvērtē, kuri no tiem ir noderīgi un nepieciešamības gadījumā jāveic datu transformācija. Man bija, piemēram, informācija par filmas aktieru sastāvu, laiku, kad filma ievietota Netflix u.c. dati, bet paralēli vēl arī tabula ar IMDB novērtējumu,“ stāsta Zane.

 “Man bija ļoti patīkams prakses vadītājs, vienmēr atsaucīgs – ne tikai noteiktajās individuālajās sarunās, bet arī savstarpējos čatos varēja ātri pajautāt, ko darīt ar kādu problēmu. Viņš vienmēr nāca ar idejām, kā labāk darbu paveikt, lai gala rezultāts būtu pēc iespējas labāks.”

Vizualizācija ir tikai sākums

Pēc prakses Zane secinājusi – viena lieta ir iemācīties datu vizualizāciju, bet paralēli būtu nepieciešams saprast pašu datu analīzi kā tādu. “Tu redzi lielos datus. Man, piemēram, sākotnēji bija trīs lielas tabulas, kas pārtapa piecās mazākās tabulās utt. Kad esi visu salicis kopā, ir jāspēj saprast datu savstarpējā dinamika un ko tu ar tiem datiem gribi pastāstīt,” skaidro Zane.

“Es, piemēram, ieguvu informāciju par populārāko, novērtētāko filmu pa vecuma kategorijām, bet tālākā analīze būtu, piemēram, kā šāda informācija palīdz citiem pieņemt lēmumu skatīties šo filmu vai neskatīties. Vai, piemēram, cik maksātspējīgi ir konti šīs filmas skatītāju lokā. Varbūt šī filma nemaz Netflix nav vajadzīga, jo ienākumi no tās ir daži eiro mēnesī. Varbūt jāpāriet uz citu vecuma kategoriju, kas dod lielākus ienākumus?”

Tāpēc Zane nolēmusi neapstāties pie jau apgūtā un turpināt pilnveidot datu vizualizācijas prasmes, lai tās vairāk varētu izmantot ikdienas darbā.