Dünyanın nüfuzlu universitetlərində təhsil almaq minlərlə azərbaycanlı gəncin arzusudur. Hər il xaricdə təhsil üzrə Dövlət Proqramı çərçivəsində bu arzunu gerçəkləşdirərək dünyanın aparıcı universitetlərinə qəbul olunan gənclər də həm akademik nailiyyətləri, həm də uğur hekayələri ilə diqqət çəkirlər.
Modern.az saytının "Dünyaya açılan azərbaycanlı gənclər" adlı rubrikası davam edir. Rubrikamızın budəfəki təqdimatında Dövlət Proqramı çərçivəsində ABŞ-nin Johns Hopkins University-də magistratura təhsili almaq hüququ qazanmış Mürsəl Qorçuyev ilə həmsöhbət olduq.
- Mürsəl bəy, UNEC-də biznesin idarə edilməsi üzrə bakalavr təhsili almısınız, magistratura üçün isə istiqamətinizi dəyişərək Data Science seçmisiniz. Fərqli sahəyə keçid etməniz hansı səbəblərdən baş verdi?
-Dörd il ərzində biznesin idarə edilməsi üzrə təhsil alarkən bir boşluqla üzləşdim. İdarəetmə qərarlarının böyük hissəsi hələ də təcrübəyə və intuisiyaya söykənir, halbuki eyni qərarlar məlumat üzərində aparılan təhlillərlə çox daha yüksək dəqiqliklə əsaslandırıla bilər. Hansı məhsulun tələb görəcəyi, hədəf müştəri seqmentinin kim olduğu, növbəti rübdə satışın necə formalaşacağı, bunların hər birinin cavabı əslində rəqəmlərin içindədir.
Bu, təkcə özəl biznes üçün deyil, dövlət əhəmiyyətli qurumlar üçün də böyük önəm daşıyır. Səhiyyədə xəstəliklərin yayılma modelləri, nəqliyyatda yük axınının proqnozlaşdırılması, təhsildə tələbə nəticələrinin təhlili, bunların hamısı eyni metodologiya ilə əlaqəlidir.
Ona görə də bu keçidi mən sahə dəyişikliyi kimi görmürəm. Biznes təhsili mənə sualı düzgün qoymağı öyrətdi, Data Science isə həmin suala cavab tapmağın alətlərini verir. Biri olmadan digəri yarımçıq qalır: texniki bilik biznes kontekstindən ayrı düşəndə mənasız hesablamaya, biznes qərarı isə məlumatdan ayrı düşəndə təxminə çevrilir.
- Data Science-a marağınız nə vaxt yarandı və niyə?
- Riyaziyyat uşaqlığımdan ən sevdiyim fənn olub. 10-cu sinifdə Python proqramlaşdırma dilini öyrənməyə başladım və gördüm ki, onun mənbəyi elə sadə məntiq və riyaziyyatdır. Mürəkkəb görünən bir məsələni kiçik addımlara ayırmaq, hər addımı ayrıca yoxlamaq və nəticəni görmək, məni cəlb edən məhz bu proses oldu.
İkinci kursda İnnovasiya və Rəqəmsal İnkişaf Agentliyinin “Technest” Təqaüd Proqramını qazandım və bir il ərzində Data Analitika üzrə təlimlərə qatıldım. Orada ilk dəfə real məlumat bazaları üzərində işlədim. UNEC-də nəzəri şəkildə öyrəndiyim bazar davranışı, müştəri seqmentasiyası kimi anlayışların rəqəmlərlə necə ölçüldüyünü gördüm və bunun biznesə yaratdığı təsir mənim üçün həlledici oldu.
Diplomu aldıqdan sonra dayanmaq istəmədim və Data Science kursu ilə davam etdirdim. Fərdi və qrup layihələri üzərində işləyərək nəzəri biliyi praktikaya çevirmək imkanı qazandım. Məhz bu mərhələdə anladım ki, bu sahəni əlavə bacarıq kimi deyil, əsas ixtisas kimi seçməliyəm.
- ABŞ-də magistratura üçün məhz Johns Hopkins University-ni seçməyinizin əsas səbəbi nədir?
- Johns Hopkins ABŞ-ın ilk tədqiqat universitetidir və bu sadəcə tarixi fakt deyil. Universitetin bütün akademik mədəniyyəti tədqiqat üzərində qurulub. Süni intellekt və Data Science istiqamətində həm güclü nəzəri baza, həm də laboratoriya təcrübəsi təklif olunur ki, bu birləşməni hər universitetdə tapmaq mümkün deyil. Amazon və JHU-nun birgə əməkdaşlığı ilə İnteraktiv Sİ (AI2AI) Təşəbbüsü Whiting Mühəndislik Məktəbində fəaliyyət göstərir və doktorantura təqaüdlərini, birgə tədqiqat layihələrini və açıq elmi tədbirləri maliyyələşdirir.
Universitetin tibb sahəsindəki mövqeyi də seçimimə təsir etdi. Data Science-in ən təsirli tətbiq sahələrindən biri məhz səhiyyədir və JHU bu iki istiqamətin kəsişməsində dünyanın aparıcı mərkəzlərindəndir.
Bundan başqa, universitetin cəlb etdiyi tədqiqat investisiyasının həcmi göstərir ki, buradakı işə həm dövlət, həm də özəl sektor ciddi şəkildə güvənir. Tələbə üçün bunun praktiki mənası odur ki, siz auditoriyada nəzəriyyə oxumaqla kifayətlənmirsiniz, real və maliyyələşdirilən layihələrin bir hissəsi ola bilirsiniz.
- Qəbul üçün müraciət zamanı qarşınıza qoyulan tələblər nələr idi və sizin üçün ən çətin mərhələ hansı oldu?
- Qəbul prosesi akademik transkript, motivasiya məktubu, tövsiyə məktubları və İngilis dili üzrə IELTS sertifikatını əhatə edirdi. Ən çətin mərhələ motivasiya məktubunu elə yazmaq idi ki, həm akademik keçmişimi, yəni biznes təhsilimi, həm də yeni istiqamətə keçidimi məntiqli əsaslandıra bilim. Komissiyaya izah etmək lazım idi ki, ilk baxışda qəribə görünən bu keçid əslində mənim güclü tərəfimdir.
- Xaricdə magistratura üçün başqa universitetlərə də müraciət etmişdinizmi?
-Bəli. Nanyang Technological University, University of Glasgow, Sapienza University of Rome və ELTE-dən də qəbul almışdım.
- Johns Hopkins University-ə qəbul xəbərini aldığınız an ilk reaksiyanız necə oldu?
- Həmin dövrdə PAŞA Bank-da işləyirdim və iş qrafiki səbəbindən qəbul xəbərini yalnız bir neçə saat sonra gördüm. Gördükdən sonra isə sevincimi işdən çıxıb ailəm və dostlarımla bölüşdüm, çünki bu, təkcə mənim uğurum deyil, məni dəstəkləyən hər kəsin uğuru idi.
- Xaricdə təhsil üzrə Dövlət Proqramının qalibi olmaq üçün ayrıca seçim mərhələsindən keçmisiniz. Bu prosesdə namizəddən əsasən nə tələb olunur və sizin namizədliyinizi digər müraciətçilərdən fərqləndirən əsas üstünlüklər nələr oldu?
-Xaricdə təhsil üzrə Dövlət Proqramı universitetdən qəbul almaqdan ayrı, müstəqil bir seçim prosesidir. Burada namizəddən əsasən qəbul olunduğu universitetin və ixtisasın Proqramın prioritet siyahısına uyğunluğu, akademik göstəricilər, ingilis dili biliyi, iş və ictimai fəaliyyət təcrübəsi, təhsildən sonra ölkəyə qayıdaraq konkret olaraq nə edəcəyinə dair aydın plan, tələb olunur. Sonuncu meyar, məncə, ən az diqqət yetirilən, amma ən çox çəkisi olan meyardır. Proqram sadəcə təqaüd deyil, investisiyadır və hər investor bu vəsaitin nə qaytaracağını bilmək istəyir.
Mənim namizədliyimi fərqləndirən əsas cəhət nəzəri bilikdən əlavə praktiki təcrübəmin olması idi. Work and Travel proqramı çərçivəsində ABŞ-da keçirdiyim dörd ay, Avropada iştirak etdiyim akademik proqram, fərdi layihələrim və beynəlxalq şirkətlərdə qazandığım iş təcrübəsi bunun başlıca sübutu idi.
-Dövlət Proqramına müraciət etmək istəyən tələbələr ən çox hansı səhvlərə yol verirlər?
- Birinci və ən yayğın səhv vaxt planlamasıdır. Çoxları müraciət müddətinin elan olunmasını gözləyir, halbuki o vaxta qədər dil sertifikatı, tövsiyə məktubları və universitetdən qəbul artıq hazır olmalıdır. Sənədlərin toplanması aylar çəkir.
İkinci səhv şablon motivasiya məktublarıdır. İnternetdən götürülmüş nümunənin içinə öz adını yazmaq komissiya üçün dərhal görünür. Onlar hər il yüzlərlə məktub oxuyurlar və hansının səmimi, hansının köçürülmüş olduğunu ilk abzasdan ayırd edirlər.
Üçüncü səhv universitet seçimini yalnız reytinq üzərində qurmaqdır. Universitetin ümumi reytinqi ilə seçdiyiniz proqramın gücü fərqli şeylərdir. Namizəd “bu universitet 20-ci yerdədir” deyil, “bu proqram məni hansı konkret bacarıqlara yiyələndirəcək” sualına cavab verə bilməlidir.
Dördüncü səhv gələcək planın ümumi ifadələrlə yazılmasıdır. “Ölkəmə fayda vermək istəyirəm” cümləsi heç nə demir. “Səhiyyə məlumatlarının təhlili üzrə işləmək istəyirəm” isə konkretdir və müzakirə olunası bir mövqedir.
- Siz Proqramın qalibi olmaq üçün hazırlıq prosesinə nə qədər əvvəl başlamışdınız?
- IELTS sertifikatımı qış aylarında əldə etmişdim. Johns Hopkins University-dən qəbulumu isə aprel ayında aldım. Depozit ödənişini etdikdən sonra Proqramın şərtlərinə uyğun sənədləri hazırlamağa başladım. Müraciət qəbulu elan olunanda artıq bütün vacib sənədlər öz qaydasında və yerində idi.
- Süni intellektin sürətlə inkişaf etdiyi bir dövrdə Data Science mütəxəssisinin gələcəyini necə görürsünüz?
- Mənim baxışım budur ki, süni intellekt bu peşəni yox etmir, onun ağırlıq mərkəzini dəyişir. Rutin işlər, yəni məlumatın təmizlənməsi, sadə modelin qurulması, kodun yazılması getdikcə avtomatlaşır. Amma bu işlərdən əvvəl və sonra gələn mərhələlər insanın üzərində qalır.
Əvvəl gələn mərhələ düzgün sualın verilməsidir. Süni intellekt ona verilən suala cavab verir, verilməli olan suala yox. Hansı problem həll olunmalıdır, hansı göstərici əslində əhəmiyyətlidir, hansı məlumat mövcuddur və hansı yoxdur, bunları müəyyən etmək kontekst bilməyi tələb edir.
Sonra gələn mərhələ nəticənin şərh edilməsi və məsuliyyətdir. Model 87 faiz dəqiqlik verdi, bu yaxşıdır, yoxsa pisdir? Cavab modelin hansı sahədə istifadə olunmasından asılıdır. Səhv nəticənin qiyməti reklam kampaniyasında bir şeydir, tibbi diaqnozda tamamilə başqa şeydir. Modeldəki qərəzi görmək, məlumatın etibarlılığını qiymətləndirmək, nəticəni qərar verən adama anlaşılan dildə çatdırmaq, bunlar avtomatlaşdırıla bilməyən sahələrdir.
Ona görə də gələcəyin data scientist-i daha az kod yazan, amma daha çox məsuliyyət daşıyan mütəxəssis olacaq. Məhz burada biznes təhsilimin faydasını görürəm.
- Xaricdə təhsil arzunuz uşaqlıqdan var idi, yoxsa sonradan yaranıb?
- Hər uşağın xəyalında dünyanı gəzmək, fərqli ölkələri görmək arzusu var və mən də istisna deyildim. Amma bunun konkret olaraq xaricdə təhsil şəklini alması sonradan baş verdi. Öyrənməyə marağım həmişə olub, xaricdə oxumaq düşüncəsi isə məndə tədricən, ilk beynəlxalq təcrübələrimdən sonra formalaşdı. Work and Travel proqramı çərçivəsində ABŞ-da olduğum dövr bu qərarın yetişməsində həlledici rol oynadı, çünki orada fərqli mühitdə yaşamağın və işləməyin nə demək olduğunu praktik olaraq gördüm.
- Azərbaycandakı gənclərin xaricdə təhsil haqqında ən böyük yanlış təsəvvürü nədir?
-Ən böyük yanlış təsəvvür budur ki, xaricdə təhsil yalnız maddi imkanı olan ailələrin övladları üçündür. Halbuki Dövlət Proqramı, Hökümətlərarası Təqaüd Proqramı, universitetlərin öz təqaüdləri, tədqiqat qrantları və assistentlik vəzifələri kimi çoxsaylı mexanizmlər mövcuddur. Problem çox vaxt imkanın olmamasında deyil, həmin imkanlardan xəbərsizlikdə və müraciət etməyə cəsarət tapmamaqdadır.
İkinci geniş yayılmış yanlış təsəvvür budur: diplomu aldım, deməli, hər şey həll olundu. Xarici universitetin diplomu bir qapı açır, amma o qapıdan içəri girib nə etdiyiniz yenə sizdən asılıdır. Diplom nəticə deyil, alətdir.
Üçüncüsü isə əks istiqamətdədir. Bəziləri xaricdə təhsili həddindən artıq çətin və əlçatmaz bir şey kimi təsəvvür edir, ona görə də heç cəhd etmir. Proses həqiqətən mürəkkəbdir, amma anlaşılandır. Onun konkret addımları var və o addımları ardıcıl atmaq mümkündür.
- “Data Science” hazırda qlobal əmək bazarında ən sürətlə inkişaf edən istiqamətlərdəndir. Johns Hopkins-də əldə edəcəyiniz bilikləri gələcəkdə konkret hansı sahədə tətbiq etməyi düşünürsünüz?
- Əsas hədəfim məlumat elminin səhiyyə sahəsində, xüsusən də tibbi diaqnozların dəqiqliyinin artırılmasında tətbiqidir. Bu seçimin arxasında sadə bir müşahidə dayanır. Tibbdə səhv nəticənin qiyməti heç bir digər sahə ilə müqayisə olunmur. Kredit risklərinin qiymətləndirilməsində yanlış proqnoz maliyyə itkisi deməkdir, tibbi diaqnozda isə eyni səhv insan həyatına təsir edir. Məhz buna görə də bu sahə məlumat təhlilinin ən yüksək məsuliyyət tələb edən, eyni zamanda ən çox fayda verə bilən istiqamətidir. Məni maraqlandıran konkret istiqamətlər bunlardır. Birincisi, təsvir əsaslı diaqnostikadır, yəni rentgen, kompüter tomoqrafiyası və MRT görüntülərinin təhlilində maşın öyrənməsi modellərinin köməkçi alət kimi istifadəsidir. Bu modellər həkimi əvəz etmir, lakin diqqətdən yayına biləcək detalları işarələyərək ikinci baxış rolunu oynayır. İkincisi, xəstəliklərin erkən mərhələdə aşkarlanmasıdır. Xəstəlik tarixçəsi, laborator analiz nəticələri və digər klinik göstəricilər birlikdə təhlil ediləndə, risk hələ simptom görünməmişdən əvvəl qiymətləndirilə bilir. Üçüncüsü isə diaqnostik qərar dəstək sistemləridir, yəni həkimə mövcud məlumat əsasında ehtimal olunan variantları və onların etibarlılıq dərəcəsini göstərən alətlərdir. Burada bir məqamı xüsusi vurğulamaq istəyirəm. Süni intellekt bu sahədə həkimi əvəz edən deyil, onun işini gücləndirən vasitədir. Son qərar həmişə həkimin üzərində qalır, çünki məsuliyyət də onun üzərindədir. Modelin verdiyi nəticə bir təklifdir, hökm deyil. Bu sərhədi anlamayan yanaşma faydadan çox zərər verə bilər. Elə buna görə də sahənin ən vacib problemi sırf texniki deyil. Modelin hansı məlumat üzərində öyrədildiyi, həmin məlumatda hansı qrupların təmsil olunmadığı, nəticənin necə şərh olunacağı və pasiyent məlumatlarının məxfiliyinin necə qorunacağı, bunların hamısı texniki bacarıqdan əlavə etik və idarəçilik yanaşması tələb edir. Burada da biznes təhsilimin faydasını görürəm, çünki sistem qurmaq təkcə alqoritm yazmaq demək deyil. Johns Hopkins-i seçməyimin əsas səbəblərindən biri də məhz budur. Universitet tibb sahəsində ABŞ-ın aparıcı mərkəzidir və eyni anda güclü Data Science bazasına malikdir. Bu iki istiqamətin bir ünvanda kəsişməsi dünyada çox rast gəlinən hal deyil. Mənim üçün bu, nəzəriyyəni real klinik məsələlərlə birlikdə öyrənmək imkanı deməkdir.
- Magistraturanı bitirdikdən sonra ABŞ-də qalmaq, yoxsa Azərbaycana qayıtmaq istəyirsiniz?
- Azərbaycana qayıtmaq niyyətindəyəm. Bu, təkcə Dövlət Proqramının şərti olduğu üçün deyil, çünki proqramın məntiqi ilə mənim şəxsi məntiqim burada üst-üstə düşür. Dövlət mənim təhsilimə investisiya qoyur və bu investisiyanın qaytarılma yeri buradır. Bundan əlavə praktik bir səbəb də var. Data Science sahəsi ABŞ-da artıq oturuşmuş bir sahədir, orada mən mövcud bir sistemin bir hissəsi olaram. Azərbaycanda isə bu sahə hələ formalaşır və burada qurucu rol oynamaq imkanı var. Mənim üçün ikincisi daha maraqlıdır. Bununla belə, ABŞ-dakı təhsil dövründə mümkün qədər çox praktiki təcrübə qazanmaq, yəni staj, tədqiqat layihələri və beynəlxalq əlaqələr planlarımın bir hissəsidir. Qayıdanda əlim boş olmamalıdır.
- Gələcəkdə özünüzü daha çox biznesmen, data scientist, yoxsa bu iki sahəni birləşdirən mütəxəssis kimi görürsünüz?
-Şübhəsiz, üçüncüsüdür. Bu, kompromis deyil, şüurlu seçimdir. Sırf texniki mütəxəssis model qurur, amma onun biznesə nə verdiyini izah edə bilmirsə, işi rəflərdə qalır. Sırf idarəçi qərar verir, amma həmin qərarın arxasındakı rəqəmləri oxuya bilmirsə, təxmin etmiş olur. Bu iki dünya arasında tərcüməçi rolunu oynaya bilən adamlar isə azdır və məhz orada dəyər yaranır.
Mənim təhsil trayektoriyam da elə bu istiqamətdədir: biznes üzrə bakalavr, Data Science üzrə magistrdır. Gələcəkdə özümü məlumatı biznes qərarına çevirən, yəni analitik komanda ilə rəhbərlik arasında körpü qura bilən mütəxəssis kimi görürəm.
- Xaricdə təhsil üçün yola düşməzdən əvvəl sizi ən çox həyəcanlandıran və qorxudan məsələ nədir?
- Ən çox həyəcanlandıran şey akademik mühitin özüdür. Dünyanın müxtəlif ölkələrindən gələn, sahəsində güclü olan insanlarla eyni auditoriyada olmaq və real tədqiqat layihələrinə qatılmaq imkanı məni ruhlandırır.
Ən çox düşündürən məsələ isə akademik tempə uyğunlaşmaqdır. Johns Hopkins-də tələblər yüksəkdir və proqram sıxdır. Bura yeni ölkəyə, yeni mədəniyyət və yeni gündəlik həyata uyğunlaşma da əlavə olunur. İlk semestrin çətin keçəcəyini bilirəm.
Amma bunu qorxu kimi deyil, gözlənilən çətinlik kimi qəbul edirəm. Əvvəlcədən bildiyiniz çətinliyə hazırlaşmaq mümkündür və hazırlaşdığım da budur.
-Bu gün Dövlət Proqramı ilə dünyanın aparıcı universitetlərində təhsil almağı hədəfləyən azərbaycanlı tələbələrə öz təcrübənizdən çıxış edərək nə tövsiyə edərdiniz?
- Erkən başlayın. Müraciət müddətini gözləməyin. Dil imtahanı, sənədlər və tövsiyə məktubları, bunların hər biri gözlədiyinizdən uzun çəkir. Təcrübə toplayın. Yüksək qiymət lazımdır, amma kifayət deyil. Staj, könüllü fəaliyyət və layihələr sizi kağız üzərindəki ballar toplusundan real insana çevirir. Konkret olun. Nə oxumaq istədiyinizi, niyə məhz o universiteti seçdiyinizi və qayıdandan sonra nə edəcəyinizi dəqiq izah edə bilməlisiniz. Ümumi ifadələr heç kimi inandırmır. Öz hekayənizi tapın. Hər namizədin fərqli bir yolu var. Mənim halımda bu, biznesdən Data Science-ə keçid idi. Sizinki başqa bir şey olacaq. Onu gizlətməyin, əksinə, mərkəzə qoyun. Rədd cavabından qorxmayın. Müraciət etməyən adamın uğur şansı sıfırdır. Bu riyazi faktdır.
