Մաթեմատիկա` սիրո, արդարության եւ զարգացման շարժիչ: Այսպես են կառուցվածքների, հաջորդականությունների և հարաբերությունների մասին գիտությունն ընտրած մարդիկ բնութագրում այն:

Մեդիամաքսը եւ VOLO ընկերությունը համատեղ ներկայացնում են Մաթարվեստ խորագիրը: Այն պատմում է Մաթեմատիկայի երկիր Հայաստանում այդ գիտությունը զարգացնող տաղանդավոր մարդկանց ու նրանց աշխատանքի մասին: Այսօր աշխարհում մաթեմատիկան առանցքային նշանակություն ունի, եւ մենք հույս ունենք, որ Մաթարվեստը կնպաստի նրան, որպեսզի հայ երիտասարդները ընտրեն այս մասնագիտությունը:

Տվյալների հավաքագրում, մշակում, վերլուծություն եւ մեկնաբանում՝ հսկայական ինֆորմացիան «ձեռքի մեկ ափի մեջ հավաքելու» արվեստով Հաբեթ Մադոյանը զբաղվում է մաթեմատիկայի եւ տնտեսագիտության խաչմերուկում:

Տնտեսագիտական գիտությունների թեկնածու, տվյալների վերլուծության մասնագետը Հայաստանի Ամերիկյան համալսարանում կիրառական վիճակագրություն եւ տվյալների վերլուծություն է դասավանդում, Datamotus ընկերության համահիմնադիրն է:

Հաբեթ Մադոյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Նա սովորել է ԵՊՏՀ-ում՝ ստանալով «Մաթեմատիկական մեթոդներ և գործառնությունների հետազոտություն տնտեսագիտության մեջ» մասնագիտությունը, որը ծանր մաթեմատիկայի ուղղություն է համարվում: Կրթությունն ավարտելուց հետո երկար ժամանակ այլ աշխատանքներով է զբաղվել, որից հետո ուսանել է ԱՄՆ-ում:

Data science-ը Հայաստանում

Հայաստան վերադարձիս տարիներին Data science-ի նկատմամբ հետաքրքրությունը դեռ մեծ չէր: Սկսեցի զբաղվել դրանով, իսկ հիմնական հաճախորդները մինչ օրս էլ արտասահմանից են:

Հսկայական ծավալի ինֆորմացիան արագ վերլուծելու հնարավորությունը մեծացավ համակարգչային հնարավորությունների աճին զուգահեռ, իսկ Հայաստանում վերջին 5-6 տարիներին է Տվյալների գիտությունը (Data science) սկսել մեծ պահանջարկ ունենալ:

Հիմա Հայաստանում այս ոլորտը բավական բարձր դիրքերում է: Ուղղությունն Ամերիկյան համալսարանում եւս զարգացնում ենք: Սեպտեմբերից ունենք Data science-ի մագիստրոսական ծրագիր:

Ինչ վերաբերում է շուկային, սա այն գործը չէ, որ հաճախորդների հարցում պետք է միայն Հայաստանով սահմանափակվել: Ավելին՝ բացարձակ պետք չէ կենտրոնանալ միայն մեր երկրի վրա, որովհետեւ աշխարհում խնդիրները բազմազան են:

Հաբեթ Մադոյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Հայաստանում էլ, այնուամենայնիվ, կան լուրջ ընկերություններ, որոնք զարգացնում են այս ուղղությունը:

Data science-ին պրպտող մարդ է պետք

Big data-ն հեղափոխություն է անում, որը սերտ կապված է data science-ի հետ: Առաջին հայացքից նույնիսկ հնարավոր չէ պատկերացնել, թե ինչ հսկայական ծավալի ինֆորմացիայի մասին է խոսքը:

Ժամանակին ասում էին՝ big data-ն դեռահասների սեքսի նման է. բոլորը խոսում են դրա մասին, ոչ մեկ չգիտի իրականում ինչպես դա անել, բայց բոլորը մտածում են, որ մյուսներն անում են, ուստի բոլորը պնդում են, որ իրենք զբաղվում են դրանով:

Խոսակցությունները դրա մասին շատ կան, բայց քիչ-քիչ են սկսում հասկանալ էությունը: Գիտելիքներ ձեռք բերելու համար շարունակական կրթություն է հարկավոր եւ չի կարելի սահմանափակվել համալսարանի պատերի ներսում սովորածով: Կան բավական շատ օնլայն ռեսուրսներ: Այս գիտությունը պրպտող մարդու համար է, քանի որ իրականում այն ինչ սովորում են՝ հնարավոր է մի քանի ամիս անց այլեւս արդիական չլինի:

Ինքս էլ օրվա մեջ մեկ-երկու ժամ տրամադրում եմ սովորելուն: Կան ուսանողներ, որ ինձ արդեն գերազանցում են: Շատ կարեւոր է լավ ուսանող ունենալը, երբ նրանք հարց են տալիս, որի պատասխանը չունես, դա նպաստում է քո կրթության զարգացմանը: Ինձ համար կարեւոր է, որ ուսանողներս ինձանից ավելի լավը լինեն:

Այլ հայացք աշխարհին

Այս ուղղությունն ամբողջովին էնտուզիաստների վրա է հիմնված: Երիտասարդները հետաքրքրասեր են, շատ լավ գիտեն, որ սա 21-րդ դարի ամենապահանջված մասնագիտություններից է: Data science-ը գիտություն է այն մաթեմատիկոսների համար, ովքեր չեն ուզում զբաղվել ծրագրավորմամբ եւ ավելի հետաքրքիր բան են որոնում: Բայց այս ոլորտը շատ ավելի շատ ժամանակ է պահանջում:

Հաբեթ Մադոյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Այս մասնագիտությամբ զբաղվելը ենթադրում է որոշակի մտածելակերպ ու կենսակերպ: Երբ մարդ սկսում է շատ խորանալ հավանականությունների եւ վիճակագրական վերլուծությունների մեջ, նրա մտածելակերպը փոխվում է, աշխարհին այլ հայացքով է սկսում նայել:

Ճշմարտության անդադար որոնումը

Եթե մարդու մեջ կա ճշմարտության բացահայտման անդադար պահանջ, սա կատարյալ մասնագիտություն է նրա համար: Ամեն գիտություն էլ զբաղվում է ճշմարտության բացահայտմամբ, բայց այս ոլորտում այն ավելի է ընդգծված: Սկսում ես հասկանալ, թե ինչ կարեւոր դեր ունեն կյանքում եւ աշխարհում պատահականությունները:

Օրինակ, մոտիվացնող ելույթներ են լինում, երբ հաջողակ մարդը գալիս է եւ պատմում, թե ինչպես հասավ հաջողության: Վիճակագրության մեջ խորացած մարդը երբեք որեւէ նման ելույթ լսելու չի գնում, քանի որ հասկանում է, որ հաջողության գաղտնիքը հասկանալու համար հաջողակ մարդուն պետք չէ լսել:

Հաբեթ Մադոյանը

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Այդ գաղտնիքը հասկանալու համար պետք է վերցնել հաջողակ մարդուն եւ այն մարդուն, ով հաջողության չի հասել, վերլուծել ու հասկանալ նրանց միջեւ տարբերությունները: Եթե երբեւէ որեւէ մեկը համեմատի երկու մարդու, որոնք նույն մեկնարկային հնարավորություններն են ունեցել, բայց տարբեր արդյունքների են հասել, վստահ եմ որ մեծ տարբերություններ չի գտնի: Կյանքը կազմված է անվերջ պատահական գործոններից, որոնք ամեն մեկն առանձին չեն մոդելավորվում, բայց երբ դրանք միացնում ես իրար, տեսնում ես, որ կարելի է կանխատեսումներ անել:

Հավանականություններն ու կյանքը

Հավանականությունների տեսությունը խիստ կարեւոր ուղղություն է, որի հիմքերին, ըստ իս, պետք է ամեն մարդ տիրապետի: Մարդուն դա անհրաժեշտ է ինտուիտիվ սխալների տեսակետից, որպեսզի կարողանա իրադարձությունների հնարավորությանը ճիշտ գնահատական տալ:

Եթե ուշադրություն դարձնենք, դուք ձեր կյանքում հավանականությունը հաշվում եք անընդհատ: Հաճախակի մենք այդ հավանականությունը չենք հասկանում:

Լուսանկարը` Մեդիամաքս

Օրինակ, ինչո՞ւ են մարդիկ հաճախ վիճակախաղեր խաղում: Եթե երկարաժամկետ խաղում ես, միջինում քո շահումը միշտ բացասական է: Բայց ի՞նչն է խնդիրը: Հիմնականում մարդիկ չեն պատմում, թե ինչպես են պարտվել խաղատանը, այլ պատմում են հաջողությունների մասին: Այսպիսով, տպավորություն է ստեղծվում, որ մարդիկ միշտ հաղթում են, իսկ պարտվողներ չկան: Բայց խնդիրն այն է, որ հավանականությունները չեն վերաբերում մեկ-երկու դեպքին: Միայն հազարների հիման վրա կարող են կանխատեսում անել: 

Այս հետազոտությունների կիրառությունների ոլորտները բազմազան են, օրինակ՝ մարքեթինգ, դեղագործություն, գյուղատնտեսություն եւ այլն: Ցանկացած տեղ, որտեղ կա որոշակի անորոշություն, այնտեղ կան հավանականությունների տեսության վիճակագրության նախադրյալներ:

Մարի Թարյան

Լուսանկարները՝ Էմին Արիստակեսյանի

Նախագծի գլխավոր գործընկերը VOLO ընկերությունն է