Татко инженер и математичар го вовел во математиката кога имал 9 години, а во програмирањето кога имал 12. Оттогаш нема престанато да го проширува своето знаење во овие области, кое се надградува и со природната љубопитност кон науката. Горјан Поповски е еден од професорите што ќе предаваат на првата генерација студенти на првиот практичен ИТ факултет, Brainster Next College (Бреинстер Некст колеџ).
Тој ни раскажа дека уште од 2011 година се занимава со competitive programming, а долго пред тоа со математика.
„Competitive programming е поле каде што се натпреваруваш за решавање на задачи во одредено време на извршување и со одредена максимална меморија. Се учи сé, од комплексни тематики во математика меѓу 100 и 0 поени на задача. Некогаш е 0.9 спроти 1.1 секунда извршување. Често се користат инженерски трикови за да се убрза извршувањето за 0.1 секунда. Разликата е како олимписко програмирање“, вели Горјан.
Тој во 2016 година ги започнал своите додипломски студии на ФИНКИ, истата година кога почнал да учи машинско учење во слободното време, и тоа со легендарниот курс Machine Learning од Andrew Ng на Coursera (топло го препорачува на сите). Вака се родил интересот за Data science. Во 2018 почнува да работи hands-on во полето, со тоа што го публикува својот прв академски труд на конференција! Оттогаш, активно работи во разни полиња во Data science секој ден.
Како логичен нареден чекор, почнува магистерски студии на Институтот Јожев Стефан (IJS) во Љубљана, Словенија и да работи како истражувач на истото место.
Горјан ни раскажа дека со неговиот прв труд во 2018 и работата во IJS ги споил двете негови пасии: литература и математика, т.е. работел Natural Language Processing.
„Бидејќи претходно имав работено и публикувано трудови, завршив две академски години во една, така што потоа почнав со моето патешествие со докторски студии. Моментално имам над 25 трудови со над 270 цитати. Се надевам со текот на наредните 2-3 години тоа ќе порасне уште повеќе. Во меѓувреме, се префрлив на работа во индустрија“, вели тој.
Најважните работни позиции
Покрај многуте проекти, консултативини работи, и лични проекти, од најголемо значење му е искуството кое го добил работејќи како истражувач на IJS, a најбитно му е моменталното искуство во Enetra!
На првото, успева да публикува натпросечен број на трудови во полето за кратко време, притоа работејќи на сегменти од големи европски проекти.
На втората позиција, најмногу добива прилика да го применува неговото знаење. Тука неговите препораки и одлуки директно влијаат на успехот на проектот и фирмата. Горјан вели дека имал среќа што е меѓу првите вработени во фирмата, така што директно бил инволвиран во целиот процес, каде што учи многу за физичкото поле со коешто се бави.
Моментално фокусот му е на учење нови работи секој ден, сé од state-of-the-art методи во неговото поле, како и знаење за тоа како да се развие бизнис.
Поповски има објавено голем број на научни трудови што може да се најдат на следниот линк: https://scholar.google.com/citations?user=3IMe18kAAAAJ&hl=en
Има значајно учество на конференции и настани од кои може да се издвојат:
- IEEE Big data
- BFNDMA workshop
Запознајте го Горјан Поповски – професор на студиската програма Софтверско инженерство и иновации
Име и презиме: Горјан Поповски
Студиска програма: Софтверско инженерство и иновации
Предмети: Податочна наука, Алгоритми и сложеност
Професија: Data Scientist, professional geek
Искуство: 5+ години работа, 10+ активно изучување на полето
Како искусен предавач и професор, дознајте од Горјан што може да очекуваат студентите од неговите предмети и колеџот:
Што е она што најмногу те преокупира кога е во прашање науката?
Најмногу ме преокупира желбата да работам во полето Natural Language Processing. Целта ми е да работам на тематики што имаат влијание во светот, без разлика дали станува збор за академско или индустриско.
Како се роди интересот за компјутерските науки, за информатиката? Како почна сѐ?
Татко инженер и математичар ме воведе во математиката кога имав 9 години, а во програмирањето кога имав 12. Оттогаш немам престанато со проширување на знаењето. И, се разбира, природен куриозитет.
Зошто е важено студентите да учат за Алгоритми и сложеност и Податочна наука на студиите по софтверско инженерство?
Алгоритми и сложеност – се учат сите концепти за комплексност на алгоритми и како алгоритам да се ивршува 5 секунди наместо 5 часа! Ова е најважната основа што секој инженер во полето може да ја има, бидејќи нема поле каде што не е директно употребливо.
Податочна наука – се учат сите концепти коишто се поврзани со податоци и како да се извлече знаење од огромен волумен на податоци.
Како студенти на Brainster Next ќе бидите обучени како да бидете најдобрите инженери што можете, со практично знаење применливо во код, а не само на хартија.
Најважниот совет за студентите на Brainster Next College?
100% успех = 10% среќа + 10% природен талент + 80% труд и работа.
Кој е најуспешниот метод за добивање доверба кај студентите?
Да се мотивираат студентите за нивната цел. Да не го гледаат образованието како само уште една редовна потреба, туку како нешто за коешто треба да се има страст и желба. Да се учи и работи со радост и мотивација е најдоброто чувство.
Која е книгата што најмногу влијаела на твојот кариерен развој?
- Deep Learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville),
- Competitive Programming 3 (Steven Halim)
Омилен цитат или совет што секогаш го следиш при носење на важните одлуки:
„The first principle is that you must not fool yourself and you are the easiest person to fool“.
― Richard Feynman
„I would rather have questions that can’t be answered than answers that can’t be questioned“.
― Richard Feynman
Преземи го првиот чекор кон успешна кариера во програмирање и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и процес на аплицирање.
Join Generation Next – и преземи го првиот чекор за квалификација за уникатниот финансиски модел Студирај сега, плаќај по вработувањето преку решавање на онлајн тестот за компетенции!
Местата се ограничени, затоа закажи средба сега!
