av Iulianiia Martynenko ( kort bare Ulli )
Jeg heter Ulli, og jeg er student på siste året på bachelor i Datamaskinsystemer. Jeg har fått en fantastisk mulighet til å ha praksis hos Capia. Det er et veldig spennende selskap som jobber med innsamling, organisering og behandling av data for kunder. Det er et lite, men veldig sterkt team som håndterer flere prosjekter samtidig.
Capia’s rolle i samfunnet
Capia samler data i databaser, og dette er et veldig viktig arbeid som senere brukes både til trening av kunstig intelligens, til analyse og prognoser, til statistikk og mye mer. Capia gir et stort bidrag til arbeidet i mange systemer og hjelper dem med å velge bedre strategier eller gjøre hverdagen enklere.
For eksempel har de laget en løsning for parkering av lastebiler, hvor en sjåfør kan sjekke i en app om det finnes ledige parkeringsplasser, slik at han slipper å bruke unødvendig tid og krefter. Alt dette er Capia. 💪
Introduksjon hos Capia, hverdagen i Capia
På min første dag i selskapet ble jeg møtt av Margrit. Hun var veldig hyggelig og ga meg en liten omvisning på kontoret, og forklarte hvordan arbeidshverdagen deres fungerer. Vanligvis starter dagen kl. 08:30, lunsj er kl. 11:30, og da sitter alle sammen rundt et stort bord og prater om alt mulig. Arbeidsdagen slutter rundt kl. 16:00. Arbeidstiden er ganske fleksibel – noen, som Nathan og Tom, kommer tidligere og kan gå rundt kl. 15:00, mens andre kommer senere og jobber litt lengre. Etter lunsj har de ofte møter om prosjektene de jobber med. Jeg fikk lov til å delta på disse møtene, og lærte mye om hvordan nye prosjekter starter, hvordan ideer utvikles, og hvor viktig teamarbeid er.
Dag 1
På mandag tok Margrit meg med til et møterom og viste meg en presentasjon om selskapet og prosjektene deres. Akkurat nå jobber de blant annet med apper og datainnsamling for Tromsø kommune, veimyndigheter i Norge og Sverige, fiskeriselskaper og flere andre. Det som interesserte meg mest var prosjektet med fiskedata. De har laget en app hvor de i sanntid kan overvåke informasjon om hvor fisken kommer fra og hvordan den lagres. I appen kan man følge med på tilstanden til fisken og hvilken merd den befinner seg i. Dette brukes for å vite hvor lenge fisken har vært lagret, hvor mange ganger den har blitt transportert, og for å unngå matsvinn.
Jeg syntes også prosjektet om turisttrafikk var veldig spennende. Det handler om hvor mange turister som kommer til Tromsø hvert år, hvor de kommer fra, hvor de bor, hvilke restauranter de besøker, og hvilke aktiviteter de velger. Nathan jobber med frontend og bruker React og Python (Django), mens Stian jobber med databaser og analyse. Jeg var så heldig å få bli med på dette prosjektet. Allerede på oppstartsmøtet fortalte jeg at jeg er spesielt interessert i databaser, så jeg fikk i oppgave å hjelpe Stian med å utvide databasen.
Allerede første dag fikk jeg flere tekstfiler med data om flyplasser, passasjerer, fly og flyvninger. Jeg jobbet med SQL og PostgreSQL, og behandlet dataene med Python. Min oppgave var å analysere dataene og lage en databasetabell med månedlig flytrafikk fra 2009 og fremover. Jeg måtte samle og strukturere dataene riktig før jeg kunne legge dem inn i databasen. Jeg klarte det, og ble veldig glad for det.
Samme dag hadde vi også et felles møte hvor vi snakket om bruk av kunstig intelligens i arbeid. Alle delte hvilke modeller de bruker mest og til hvilke oppgaver. Magnus fortalte at han er veldig god på AI og bruker to GitHub Copilot-agenter som hjelper ham med koding. Zahir derimot sa at selv om han bruker AI mye, prøver han også å kode selv for å ikke miste ferdighetene sine. Lederen vår, Dag, fortalte at han tar kurs for å lære mer om bruk av AI i arbeid. Jeg delte også at AI hjelper meg mye i studiene, både med å lære nye programmeringsspråk og å rette feil. Alt i alt var første dagen veldig bra, og jeg dro hjem glad og fornøyd.
Dag 2
På den andre dagen jobbet jeg videre med data om flyplasser. Jeg måtte sette meg inn i ulike kodingssystemer for flyplasser og hvordan de brukes. Jeg brukte mye tid på å lete etter informasjon på offisielle nettsider som ICAO og IATA for å finne komplette datasett uten manglende koder. Til slutt fant jeg ut at det er veldig vanskelig å få tak i fullstendige data, siden slike databaser ofte har begrenset tilgang. Jeg brukte nesten hele dagen på dette uten å få ønsket resultat, og ble litt skuffet.
Samtidig ble jeg invitert til tre forskjellige møter den dagen. I ett av møtene hørte jeg på hvordan Margrit, Stian og Tom brainstormet ideer om å kombinere data fra to ulike kilder for å finne informasjon om eiere av utleieboliger. De diskuterte utfordringer med å koble data som kan være ufullstendige eller unøyaktige. Stian påpekte at det i noen tilfeller kan være umulig, for eksempel hvis flere personer med samme navn bor veldig nær, for eksempel i et boretslagg eller i et høyhus. Margrit foreslo at systemet i slike tilfeller kan vise flere mulige eiere, slik at brukeren selv kan vurdere. Hun tegnet også en skisse av hvordan nettsiden kunne se ut, og jeg likte ideen hennes veldig godt.
På et annet møte minnet Margarit oss på at påsken nærmer seg, og hun hadde planlagt en liten konkurranse. Vi skulle lage et bilde med påskeegg ved hjelp av AI, og så skulle vi stemme på det beste bidraget. Vinneren får en premie. Jeg syntes det hørtes veldig gøy ut, så jeg vil definitivt delta.
Dag 3
Den tredje dagen, onsdag, startet med nye data. Sammen med Stian bestemte vi oss for å legge flyplassdataene litt til side siden vi ikke fant komplette datasett. I stedet begynte jeg å jobbe med data om flyvninger. Før jeg laget en ny tabell brukte jeg flere timer på å analysere dataene for å forstå hva alle flynumre, selskaper og flykonfigurasjoner betyr.
I noen tilfeller manglet informasjon om flykonfigurasjon, så jeg måtte finne disse manuelt ved å søke opp flymodeller på nettet. Ut fra konfigurasjonen beregnet jeg også antall seter i flyet og la det til som en ny kolonne. Selv om arbeidet var ganske monotont, likte jeg det veldig godt. Jeg følte at det jeg gjorde faktisk hadde betydning.
På onsdag var Margrit ikke på jobb, så det var færre møter. Men Nathan ga meg en liten presentasjon av nettsiden han jobber med og forklarte detaljene i utviklingen. Jeg synes designet hans er veldig bra – det er både pent og intuitivt. Han fortalte også at han selv har laget designet, og er veldig fornøyd med resultatet.
Alt i alt var jeg veldig fornøyd med arbeidet mitt denne dagen og hvordan dagen gikk.
Dag 4 og 5
De siste dagene av uken jobbet jeg mye med å opprette nye tabeller i databasen. Jeg jobbet mye med data, gjorde om på tabeller flere ganger, lette etter nye data og rettet dem. Jeg brukte nesten hele dagen på data om flytyper og følte meg nesten utmattet. Men jeg jobbet ikke alene – Stian hjalp meg og ga meg gode råd underveis. Det var bare fire personer på kontoret, så det var ingen møter, og bare Dag hadde noen få kundemøter i løpet av dagen. Vi jobbet rolig og konsentrert med hver våre oppgaver, og det likte jeg også veldig godt.
Det er bare profesjonelle som jobber i Capia.
Jeg forstod at i Capia er alle profesjonelle innen sitt fagfelt. Dette er veldig viktig for å kunne gjennomføre prosjekter i tide, på et høyt nivå, og samtidig opprettholde et godt omdømme slik at nye kunder ønsker å samarbeide med dem. Alle i Capia har mye kunnskap og bred erfaring. Denne erfaringen og kompetansen hjelper dem ikke bare med å utføre oppgaver effektivt, men også med å ta riktige valg når det gjelder hvilke prosjekter de bør gå inn i. De forstår hva som er realistisk å gjennomføre og hva som kan bli for krevende eller usikkert. I tillegg gjør kompetansen deres det lettere å forstå kundens behov og gi gode råd om hvordan løsninger best kan utvikles og implementeres. Det er nettopp denne kombinasjonen av faglige ferdigheter, erfaring og ekte interesse for arbeidet som skiller et godt konsulentselskap fra et middelmådig.
Hvordan brukte jeg kompetansene mine
Under praksisen merket jeg hvor nyttig det var at jeg allerede hadde studert databaser på universitetet. Det ga meg et godt teoretisk grunnlag og gjorde det lettere å raskt komme i gang med oppgavene. I tillegg var det en stor fordel at jeg selv hadde vist interesse for dette feltet tidligere, og allerede hadde erfaring med å bruke PostgreSQL i praksis. Jeg brukte også mye funksjonell programmering i arbeidet mitt, noe som hjalp meg med å skrive mer strukturert og effektiv kode. Fra universitetet hadde jeg også med meg gode vaner når det gjelder å organisere kode, dokumentere det jeg gjør, og gi variabler tydelige navn slik at koden er lett å lese og forstå for andre. I tillegg har bakgrunnen min i statistikk, som jeg begynte å lære allerede i Ukraina, gitt meg en solid forståelse av data og hvordan de kan analyseres og tolkes. Dette gjorde det lettere for meg å jobbe med datasett og trekke relevante konklusjoner.
Første uke er over 🥲
På slutten av min første praksisuke forsto jeg at arbeidet i Capia er både interessant og variert. Siden teamet ikke er så stort, kan hver person mye forskjellig og lærer stadig nye oppgaver, og har derfor veldig varierte ferdigheter. Capia er full av ideer og et sterkt ønske om å realisere dem. De er ikke bare opptatt av å levere konkrete oppdrag til kunder, men også av å utforske mulige behov og interesser hos kundene, og foreslå ulike løsninger og produkter.
I Capia er alle vennlige og hjelper hverandre, og her følte jeg meg trygg nok til å stille selv “dumme” spørsmål.
Min første uke gikk veldig fort, som et øyeblikk, men den ga meg mange gode følelser og inntrykk. Jeg gleder meg allerede til å komme tilbake hit om to uker!