Ruairí McConville, examen från MSc i datavetenskap vid ATU, förklarar värdet av flexibelt lärande och vikten av att ta en chans på en karriärpivot.
När Ruairí McConville blev överflödig för inte så länge sedan bestämde han sig för att utnyttja bakslaget till sin fördel. Han hade alltid haft ett intresse för datavetenskap, så han tog steget och gick tillbaka till college för att göra en masterexamen i datavetenskap vid Atlantic Technological University (ATU).
Med tanke på några av hans senaste roller kan valet av datavetenskap ha varit lite ur karaktär. ”Min sista roll var som senior design kvalitetsingenjör hos ett företag inom medicinteknik, så det är egentligen inte i dator- eller IT-spektrumet alls”, säger han till SiliconRepublic.com. ”Dagen till dagen bestod av många projektmöten för att diskutera allt från produktspecifikationer till riskhantering.”
Att bli överflödig gav McConville chansen att äntligen agera på sin ambition att utforska datavetenskap mer. Han har en kandidatexamen i kemi men, som han säger, var han alltid intresserad av den ”empiriska bevissidan av vetenskap”.
”Jag var alltid personen som lekte med formler i ett Excel-kalkylblad eller en graf i timmar i sträck för att försöka komma på något. Datavetenskap är också ett relativt nytt begrepp så jag antar att jag faktiskt alltid hade ett intresse för datavetenskap redan innan jag riktigt visste vad det var.”
”Färdigheterna du lär dig när du studerar datavetenskap är ganska överförbara och kan användas i alla möjliga branscher”
Han var särskilt intresserad av hur data kan informera den medicintekniska sektorn. Han trodde att en idealisk roll för honom skulle kombinera datavetenskap och medicinteknik, så när han hörde att ATU körde en online-masterexamen på deltid i datavetenskap, bestämde han sig för att det skulle vara ett bra tillfälle för honom att få en formell utbildning i ämne.
”Hela anledningen till att jag valde att göra masterexamen i datavetenskap var att ge mig verktyg som jag kan använda i min nuvarande karriär och i något skede i framtiden kanske byta karriär till något mer datarelaterat.”
Som han säger, ”Medicinsk utrustning och biovetenskap i allmänhet är väldigt datadrivna branscher, men olika eftersom det vanligtvis är mindre skala data – så inte i den skala som du skulle studera på masternivå – men det kräver fortfarande analys och förhör.”
Självförtroendet som kommer med erfarenhet
Nu när han har sin magisterexamen upptäcker McConville att många av de mer dataorienterade rollerna inom medicintekniksektorn är öppna för honom. Dessutom har kursen gett honom självförtroendet att fortsätta dessa karriärer.
Han säger att han för närvarande intervjuar för roller inom datavetenskap. Tack vare kursen har han byggt upp en portfölj av projekt för att visa blivande arbetsgivare de färdigheter han har lärt sig.
”Färdigheterna du lär dig när du studerar datavetenskap är ganska överförbara och kan användas i alla möjliga branscher,” förklarar McConville. ”Du använder faktiskt linjär algebra och statistik på en viss datauppsättning, så oavsett vilket område du arbetar inom kan du fortfarande använda dessa färdigheter.”
”En av grundpelarna inom datavetenskap är ’domänexpertis’ och den domänen kan spänna över ett brett spektrum av ämnen. Det skulle vara en av de stora takeaways från att göra masters: det är extremt överförbart. Jag har kunnat automatisera mycket av datahanteringen och bearbetningen som tidigare skulle ha varit en mycket manuell uppgift som frigör mycket tid. Datavisualiseringsaspekten har stor betydelse i min vardag.”
Flexibel leverans
Medan han gjorde kursen kunde McConville hålla ett jobb vid sidan av. Den flexibla inlärningsleveransen online var till stor hjälp för honom och andra som försökte höja kompetensen i mitten av karriären. ”Flexibilitet var ett av de stora dragplåstren för mig, det faktum att man kunde studera deltid och online… Vissa kurser inom det här området var på heltid men jag jobbade heltid under hela kursen och behövde flexibilitet .”
Som sagt, han var inte villig att offra flexibilitet för en mindre än omfattande kurs. Eftersom han inte hade någon tidigare arbetslivserfarenhet inom datavetenskap behövde han grundlig formell utbildning. ATU var en av få leverantörer som erbjöd honom allt han ville ha.
”Datakompetens blir oerhört viktigt och det kommer att bli en funktion i allas vardag inom en inte alltför avlägsen framtid”
”Det fanns inte många kurser som erbjöd hela datavetenskapsspektrumet på deltid online. Jag ville gå den omfattande vägen och lära mig allt jag kunde, från grunderna i statistik och linjär algebra hela vägen upp till djupinlärning, maskininlärning, artificiell intelligens, sånt. Kandidatexamen i datavetenskap vid ATU erbjöd en rad moduler som täckte allt detta.”
McConville var en av få personer på kursen som inte hade en teknisk bakgrund, men det hindrade honom inte. Han tycker att programmet passar dig som redan arbetar inom datavetenskap eller IT och vill utveckla sin kompetens ytterligare. Men han tror också att det skulle gynna alla som han, som kanske har ett karriärsteg i åtanke.
”Datakompetens blir oerhört viktigt och det kommer att bli en del av allas vardag inom en inte alltför avlägsen framtid. Det är uppenbarligen ganska aktuellt för tillfället med AI som aldrig är så långt från rubrikerna och populariteten för generativa AI-verktyg som ChatGPT och DALL-E.”
”Grundläggande bakom allt detta ligger datavetenskap – och grunderna i det lärs ut mycket väl i MSc i datavetenskap vid ATU.”
”Världen kommer att bli mer och mer datadriven i framtiden,” varnar McConville och tillägger: ”Jag skulle råda alla som funderar på att göra en MSc i datavetenskap att gå för det. Jag menar, om du har några andra tankar, finns det inget dåligt som kan komma från att lära dig datavetenskap.”
Mer information om MSc i datavetenskap vid ATU finns här.
