Մաթեմատիկա` սիրո, արդարության եւ զարգացման շարժիչ: Այսպես են կառուցվածքների, հաջորդականությունների եւ հարաբերությունների մասին գիտությունն ընտրած մարդիկ բնութագրում այն:
Մեդիամաքսը եւ Հայաստանի գիտության եւ տեխնոլոգիաների հիմնադրամը (FAST) 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:
Լեւոն Խաչատրյանն առաջինն է այն ուսանողներից, ովքեր Երեւանի պետական համալսարանում մասնագիտանում են տվյալների գիտության մեջ։ 2018թ․-ին Համալսարանի մաթեմատիկայի եւ մեխանիկայի ֆակուլտետում բացված ու իր համար սիրելի երկու ուղղությունները միավորող «Կիրառական վիճակագրություն եւ տվյալների գիտություն» մագիստրոսական ծրագրի կողքով Լեւոնն անտարբեր անցնել չի կարողացել։
«Միշտ այն կարծիքն եմ ունեցել, որ պետք է զբաղվել գործով, որը սիրում ես, իսկ մաթեմատիկան ինձ հետաքրքիր էր, եւ այն սիրել եմ դեռ դպրոցական տարիներից։ Նաեւ ծրագրավորումն էր գրավիչ, այնպես որ այդ երկու հետաքրքրությունները համընկան ու ինձ բերեցին ԵՊՀ Կիրառական մաթեմատիկայի եւ ինֆորմատիկայի ֆակուլտետ։ Մագիստրատուրայում արդեն որոշեցի ավելի մոտենալ «մաքուր» մաթեմատիկային եւ մասնագիտանալ կիրառական վիճակագրության եւ տվյալագիտության մեջ»,- պատմում է Լեւոնը։
Առաջին քայլերը մաթեմատիկայում
Երբ որոշում էի, որ պետք է ծրագրավորող դառնամ, այդ մասնագիտությունը Հայաստանում դեռ այն զարգացման թափը չէր հավաքել, որ հիմա կա, բայց հեռանկարային համարվում էր։ Ամեն դեպքում՝ մասնագիտությունն ընտրելիս, նախ եւ առաջ, առաջնորդվել եմ իմ հետաքրքրություններով՝ այդ դեպքում տրամաբանական խնդիրները լուծելու սիրով։
Լեւոն ԽաչատրյանըԼուսանկարը` Մեդիամաքս
Բարձր մաթեմատիկայի հետ հանդիպումը շատ բնական սկսվեց ու լավ ընթացք ունեցավ, քանի որ չէի վախենում դժվարություններից։ Եթե ինչ-որ բան հեշտ է՝ ամեն մարդ կարող է անել, իսկ եթե ուզում ես տարբերվող եւ նշանակալի արդյունքներ ունենալ, պետք չէ վախենալ դժվար գործով զբաղվել։ Այստեղ մեծ դեր ունի սերը, եթե չսիրես, ոչ մի գործ էլ չես կարողանա անել, իսկ եթե սիրես, դժվարությունը քեզ համար հետաքրքիր է դառնում։ Դա ինքնազարգացում ես դիտարկում։
Ավելի մոտ հիմնարար գիտությանը
Data science-ը դարի գիտություն է համարվում։ Այսօր տվյալներն ահռելի մեծ քանակի են, եւ դրանց հետ աշխատանքը լուրջ ջանքեր է պահանջում։ Այս մասնագիտությունն ընտրելու ոգեշնչման աղբյուր կարող է հանդիսանալ նաեւ արհեստական բանականությունը, որի հետ առնչվում ենք ամեն օր, եւ ինքնըստինքյան հարց է առաջանում՝ ինչպե՞ս է այդ ամենը տեղի ունենում։ Իմ պարագայում, երեւի, հենց այդ հարցն է պատճառ հանդիսացել, որ այս ուղղությամբ շարունակեմ կրթությունս։
Բացի այդ՝ բակալավրիատում սովորելու տարիներին մի փոքր հեռացել էի հիմնարար մաթեմատիկայից եւ մագիստրատուրայում ուզում էի նաեւ այդ բացը լրացնել։
«Կիրառական վիճակագրություն եւ տվյալների գիտություն» մագիստրոսական ծրագիրն իդեալական տարբերակ է այն մարդկանց համար, ովքեր սիրում են մաթեմատիկա գիտությունը եւ ծրագրավորումը, որովհետեւ այստեղ այդ ուղղությունները խաչվում են։
Կրթության որակի տեսանկյունից միանշանակ կարող եմ ասել, որ մեր սպասելիքներն արդարանում են։ Իրականում, մենք՝ ուսանողներս, դիտարկել էինք այն տարբերակը, որ ծրագրի առաջին տարին է, եւ հնարավոր է՝ որոշ դասընթացներ այնքան էլ լավ կազմակերպված չլինեն։ Բայց չեմ կարող այդպիսի դեպք հիշել, որ ինչ-որ բան ենք անցել ու մեզ թվացել է, թե դա մեզ պետք չէ կամ հետաքրքիր չէ։ Թեկուզ առաջին տարին է, բայց ծրագիրը շատ լավ, մանրամասն մշակված է եւ համապատասխանում է գիտությանը։
Բացի այդ՝ շատ կարեւոր է այն մասնագետների որակը, որոնք դասավանդում են։ Մենք ամեն օր առնչվում ենք բարձր որակի եւ բոլոր առումներով ճկուն մասնագետների հետ, որոնք պատրաստ են ցանկացած պահի փոփոխություն անել ծրագրում։ Բոլոր դասախոսները պրակտիկ մասնագետներ են եւ հենց իրենց փորձի վրա են մեզ գիտելիքներ փոխանցում։ Արդյունքում՝ ոչ միայն տեսական մասն են ծածկում, այլեւ գործնական։ Ուսանողները հավասարապես ուժեղ պատրաստված են լինում թե՛ հիմնարար գիտության, թե՛ կիրառական մասնագիտության առումով, եւ հետագայում կարող են շարունակել երկու ուղղություններով հավասարապես։
Կրթաթոշակ՝ հետեւողականության եւ աշխատասիրության դիմաց
«Կիրառական վիճակագրություն եւ տվյալների գիտություն» մագիստրոսական ծրագրում սովորելու վարձավճարը, թեեւ, բարձր է, բայց կրթաթոշակ ստանալու հնարավորությունն էլ մեծ է։ Դու սովորում ես կիսամյակում, քննություններ ես հանձնում եւ քո ողջ ակտիվությունը գրանցվում է օնլայն, հետեւում ես, թե տարվա ընթացքում ինչպիսի առաջադիմություն ես ունեցել։
Լեւոն ԽաչատրյանըԼուսանկարը` Մեդիամաքս
Իմ դեպքում այնպես ստացվեց, որ հենց առաջին կիսամյակն ավարտելուց հետո կրթաթոշակ ստացա։ Միանշանակ կարող եմ ասել, որ դա կախված է կիսամյակի ընթացքում քո աշխատանքից։ Այս մեխանիզմը նաեւ նպաստում է, որ տարվա ընթացքում ամեն օր ակտիվ սովորես, աշխատես եւ ոչ թե ամեն բան թողնես վերջին՝ քննությանը նախորդող օրերին։
Աշխատանք եւ կրթություն՝ միաժամանակ
Մեր դասերը 18։00-ից են, եւ դա հնարավորություն է տալիս սովորել աշխատանքից հետո։ Իհարկե, դա կարող է հոգնեցնող թվալ, բայց ցանկության դեպքում ամեն բան հաղթահարելի է։ Ամեն օր «դրայվի» մեջ ենք եւ այն, որ արդյունքը շատ լավն է լինելու, արդեն ակնհայտ է։
Կրթությունս ու աշխատանքս կարողանում եմ համատեղել հենց մաթեմատիկայի հանդեպ ունեցած սիրո շնորհիվ։ Աշխատում եմ Synergy International Systems («Սիներջի») ծրագրային ապահովման և խորհրդատվության ընկերությունում՝ որպես տվյալների բազայի մասնագետ (database developer): Իրականում հենց աշխատավայրում հետաքրքրություն է առաջացել տվյալների գիտության նկատմամբ։
Մաթեմատիկական մտածելակերպը շատ է օգնում ամենօրյա աշխատանքում թե խնդիրները վերլուծելու, թե մեծ խնդիրները փոքր մասերի բաժանելու եւ այդպես ավելի հեշտ լուծելու առումով։
Առօրյայում էլ այդ մտածելակերպը շատ է օգնում կյանքը, օրն ավելի կազմակերպված դարձնել։
Data science-ի գրավչությունը
Հաշվի առնելով, որ Data science-ում ավելի շատ մաթեմատիկա է օգտագործվում, քան ծրագրավորման մեջ, եւ ոչ բոլորն են մաթեմատիկայի սիրահարներ, ի տարբերություն ծրագրավորման՝ այս ուղղությունը, գուցե, «վարակի» նման չտարածվի։ Բայց միանշանակ կարող ենք արձանագրել, որ հիմա ավելի շատ մարդիկ են ներգրավված այս ուղղության մեջ։ Եթե տարիներ առաջ ինչ-որ մեկն ասում էր, որ մեքենայական ուսուցմամբ է զբաղվում, թերահավատորեն էինք արձագանքում։ Բայց հիմա արդեն իմ ընկերներից շատերն են զբաղվում դրանով, շատերը ծրագրավորումից անցել են տվյալագիտության։
Լեւոն ԽաչատրյանըԼուսանկարը` Մեդիամաքս
Տվյալագիտության ոլորտում Հայաստանի՝ մրցակցային լինելը գծայնորեն կախված է այն բանից, թե քանի այսպիսի կրթական ծրագրեր կլինեն մեր բուհերում, եւ ինչպիսի աջակցություն կստանան դրանք։ Կրթության մեջ արված ներդրումները կարող են մեծացնել Հայաստանի հետագա շանսերը։
Օրինակ ISTC-ն ամեն շաբաթ, իսկ FAST-ը պարբերաբար դասընթացներ են կազմակերպում, առանձին լաբորատորիաներ կան, որոնք զբաղվում են հետազոտություններով, այս ամենը կարող են նպաստել ուղղության զարգացմանը։
Իհարկե, տվյալագիտությամբ կարելի է լավ գումարներ աշխատել, եւ այս գիտությունը քարոզելու համար մեծ ջանքեր պետք չէ, բայց պետք է ուշադրություն դարձնել նաեւ այլ ուղղություններին ու դրանք եւս գրավիչ դարձնել գիտնականների համար։
Լեւոն ԽաչատրյանըԼուսանկարը` Մեդիամաքս
Տվյալագիտությամբ, մեքենայական ուսուցմամբ զբաղվելու համար մարդկանց պարզապես շատ հզոր համակարգիչ է պետք, մնում է զարգացնել այդ գիտակցությունը, որ սա հեռանկարային ուղղություն է։ Վստահ եմ, որոշ ժամանակ անց այս ուղղություններում էլ մեծ առաջընթաց եւ համագործակցություններ կունենանք արտասահմանյան կազմակերպությունների հետ, ինչպես ծրագրավորման դեպքում է։ Այս պահին պետք է մարդկանց համար հնարավորություններ ստեղծել եւ խրախուսել ուղղությունը։
Հայաստանում այս ոլորտի շատ լավ էկոհամակարգ է գործում, իսկ ցանցային կապերը շատ կարեւոր են։ Կարծում եմ՝ կապերը պետք է ամուր պահել եւ զարգացնել։
Նախագծի գլխավոր գործընկերը FAST հիմնադրամն է 
Մարի Թարյան
Լուսանկարները՝ Էմին Արիստակեսյանի
Կարծիքներ
Հարգելի այցելուներ, այստեղ դուք կարող եք տեղադրել ձեր կարծիքը տվյալ նյութի վերաբերյալ` օգտագործելուվ Facebook-ի ձեր account-ը: Խնդրում ենք լինել կոռեկտ եւ հետեւել մեր պարզ կանոներին. արգելվում է տեղադրել թեմային չվերաբերող մեկնաբանություններ, գովազդային նյութեր, վիրավորանքներ եւ հայհոյանքներ: Խմբագրությունն իրավունք է վերապահում ջնջել մեկնաբանությունները` նշված կանոնները խախտելու դեպքում: