Зоран Кимов - од банкарски службеник до Microsoft Data Analyst

Зоран Кимов - од  банкарски службеник до Microsoft Data Analyst


К
ој е Зоран Кимов?
 

Зоран Кимов е сертифициран тренер на Microsoft (MCT) и сертифициран MCSA BI Reporting. Своето долгогодишно искуство во финансискиот сектор и пасијата кон пронаоѓање на приказни позади податоците успева да ги спои и преточи во единствено поле на интерес, а тоа е Анализа на податоци (Data Analysis). Промената на кариера од работа во банка до ангажман во проекти од ИТ секторот е поддржана од обуките во СЕМОС Едукација кои нудат специјализирани наставни програми наменети за насочено учење согласно индивидуалните карактеристики на секој слушател.

Кој е најдобриот начин да успееш како Micrоsoft Data Analyst?

Најдобриот начин да успееш како Microsoft Data Analyst е всушност и наједноставен, а тоа е да постоечките вештини и знаења кои ги поседуваш во дејноста во која работиш или се образуваш, а не мора да се од областа на компјутерска технологија, ги искористиш како основа за работа со современите алатки за анализа на податоци. Тоа значи дека најголем адут во професијата Data Analyst не се вештини во програмирање или пишување на комплексни компјутерски кодови, иако се одредена предност, туку најголем адут е познавање на бизнис процесите и потребите на бизнисот од информации кои ќе помогнат во донесување на брзи и квалитетни одлуки.

Промена на кариера: од банкарски службеник до Microsoft Data Analyst

За време на моето четиринаесетгодишно работење во три различни банки, најголем дел во Секторот за финансиска анализа на корпоративни клиенти, секојдневно се соочував со ситуации да детално го анализирам работењето на кредитобарателите кои доаѓаа од најразлични области на производството, трговијата или услугите. Во банкарското кредитирање најважен момент е квалитетна анализа на работењето на секој кредитобарател поодделно, како би можело да се овозможи финансиски план согласно потребите на компанијата. За оваков тип на анализа класичните модели за евалуација кои ги користеа банките не беа задоволителни, па затоа, започнав да ги користам најновите и најсовремените алатки на Microsoft за анализа на податоци како што се Power BI (дел од Power Platform-ата), PowerPivot и Power Query (дел од Excel). За да можам да го искористам целосниот капацитет на овие алатки дополнително посетував и неколку курсеви во СЕМОС Едукација кои се дел од Data Analyst-пакетот, вклучувајќи го и курсот на пишување на основни T-SQL Queries дел од Microsoft SQL Server. Овој пакет не само што ми даде знаење и вештини кои се интернационално препознаени на глобално ниво, туку воедно ме воведе и во кариерниот центар на СЕМОС Едукација преку кој успеав да работам на сериозни проекти поврзани со анализа на податоци.

Како изгледа еден твој типичен работен ден?

Секој работен ден во полето на анализа на податоци е динамичен, интересен и уникатен. Податоци од било која област на живеењето и работењето се добиваат во енормно големи количини и тоа од најразлични извори на податоци, како што се мобилни телефони, социјални мрежи, ТВ уреди, паметни уреди во домаќинството или работните простории, интернет платформи итн. Типичниот работен ден се состои во дигитализација и автоматизација на процесот на прибирање и анализа на податоците и прикажување на податоците визуелно и тоа во реално време. Секој ден е предизвик затоа што компаниите имаат потреба од донесување на одлуки базирани на информации, а не одлуки базирани на претпоставки. Секако во рамки на работниот ден се вклучени и обуки кои ги држам на слушателите заинтересирани за Microsoft Data Analyst пакетот на кои им ги пренесувам практичните ситуации со кои се соочувам при мојата работа.

Од каде црпиш мотивација/инспирација?

Мотивацијата ја црпам од можноста да им помогнам на организациите да ги видат податоците од своето делување на начин на кој претходно не можеле да ги видат, како и од можноста да им помогнам на сите оние кои сакаат да ја променат или надоградат својата професионална кариера и да влезат во светот на визуелизација на податоците. Имајќи го во предвит фактот дека дури 73% од вкупната количина на генерирани податоци не се обработени и анализирани уште повеќе ми дава поттик да работам во полето на анализа на податоци.

Ако сакаш да успееш како Зоран, аплицирај и добиј стипендија во вредност од 450 € на следниот линк.