Евгения Красильникова начала изучать IT, когда устала от финансов. Она решила стать дата-аналитиком и с удовольствием проходила курс. А затем узнала о конкурсе «Карьерный цех» и приняла в нем участие трижды. Евгения рассказала, что полезного дали ей конкурсы, как аналитики решают задачи и почему полезно подать заявку, даже если только начал учиться.
:
:
Прошлое место работы: «Росатом», аудитор
:
Почему я пошла в дата-аналитики
По первому образованию я бухгалтер, закончила РЭУ им. Плеханова. В процессе учебы меня заинтересовала профессия аудитора, на преддипломной практике я пришла в PricewaterhouseCoopers и осталась там работать.
В мои обязанности входил аудит финотчетности, в основном страховых компаний: надо было проверять, достоверно ли она составлена и верно ли отражает финансовые дела организации. Было интересно, так как в работу давали совершенно разный бизнес. Из минусов могу сказать только, что в таких компаниях ты, конечно, максимум времени проводишь на работе.
Спустя три года я перешла работать в атомную отрасль, в одно из подразделений «Росатома», где занималась расчетом ценообразования в сфере захоронения радиоактивных отходов. Мне нравилась атмосфера компании, но постепенно стали приходить мысли, что хочется уйти от финансов.
Не могу сказать, что сразу думала об IT, я рассматривала все — от выпечки булочек до технических сфер. Мне нравится работать с цифрами, в Excel, и одним из условий для меня было то, что я должна сохранить этот инструмент, не растерять навыки. В итоге я дошла до IT-сферы и выбирала между Data Science и аналитикой данных. Выбрала второй — Data Science показался мне тогда слишком сложным.
Читайте также: Кто такой аналитик данных?
В конце 2020 года я наткнулась на агрегатор онлайн-курсов и по отзывам выбрала школу, а в начале прошлого года начала учиться. В начале курса нам посоветовали сразу распределить время в календаре и обязательно оставлять себе выходные, и я так и сделала: освободила для занятий все вечера и сделала выходными от учебы пятницы и воскресенья. Таким образом, у меня получился стабильный график с тремя-четырьмя часами занятий после работы.
Конечно, не могу сказать, что я его соблюдала неукоснительно: иногда бывали завалы на работе или дела, а летом я даже замораживала курс на две недели, чтобы съездить в отпуск. Что касается учебы, поначалу было просто: я хорошо знаю Excel, а курс начался с Google-таблиц, которые на него похожи. Получилось даже обогнать программу и с запасом времени подойти к первому масштабному проекту.
Я очень старалась на этом проекте: общалась с менторами, проверяла каждую запятую; казалось, что если что-то пойдет не так — это будет катастрофа. Следующие модули мне были совсем не знакомы: SQL, Python, аналитика. Они давались сложнее, зато я начала уже спокойно воспринимать то, что у меня находили ошибки.
Очень помогли дополнительные ресурсы: сайт sql-ex.ru с маленькими задачками на любой аспект SQL, который пользователь мог не усвоить или не понять. Они закрывают кучу точечных вопросов и отнимают немного времени. Также понравился курс «Основы статистики» на Stepik, где подробно разжевывается все, что я могла не уловить во время занятий, и книга «Статистика и котики», где на котиках объясняются базовые вещи. Если я что-то не понимала, то нагоняла базу с помощью этих ресурсов.
Как я узнала о конкурсе «Карьерный цех»
Когда чему-то учишься, вся контекстная реклама заполнена этой темой, и в одном из таких блоков рассказывалось о конкурсе для аналитиков. Я решила для начала просто подать заявку, чтобы посмотреть, что к чему. Казалось, вот он, настоящий взрослый конкурс по аналитике, кейсы из реальной жизни от специалистов, которые работают на позициях сеньоров! Причем задачи без помощи и советов менторов, боевые данные, боевые кейсы.
Я решила, что посмотрю задания и пойму, могу ли я в принципе что-то делать на таком конкурсе. Первое задание было сразу сложного уровня, а для второго нужно было собрать команду либо присоединиться к какой-то. Я поняла, что пока не готова, так как еще не могу принести пользу для команды и не хочу быть балластом.
Польза была и от такого участия: я узнала, что такое A/B-тесты, еще до того, как мы начали их проходить. Сразу почитала об этом в интернете, открыла нужный модуль, нашла библиотеки в Python. Задание не сдала, но посмотрела, как его решили другие, поняла, что этот навык очень важен для всех аналитиков, и впоследствии в учебе уделила больше внимания именно ему.
Спустя полгода был второй конкурс: к тому моменту я узнала много нового, подтянула навыки, набралась информации по A/B-тестам. Там также было два уровня задач, одна из них мне очень понравилась. Суть в том, что есть два одинаковых офисных здания, и в одном из них придумали новый алгоритм для работы лифта. Надо было проверить, хуже он работает или лучше.
Я пошла от общего к частному: почитала про характеристики лифтов, затем вывела, что значит «лучше» для пассажира, сервисной компании или владельца здания. Хорошие показатели для пассажира в том, что он меньше ждет лифта и быстрее добирается до нужного этажа, — в итоге я выбрала такую метрику и расписала ее. А потом даже вычитала, что есть женщина, которая специализируется на алгоритмах для лифтов.
Далее одно задание было на интерпретацию классического A/B-теста, а второе — на анализ, во что лучше вложить деньги и какие метрики нужны, чтобы получить решение. Сложное задание было из маркетинга, и мне просто не хватило матчасти и времени, так как все это я совмещала с работой. Я сдала только первые три задачи (по которым стала лучшей), но не сдала самую сложную, и все равно заняла 19-е место. Это означало, что можно пробовать дальше.
Как проходил мой третий «Карьерный цех»
Весной 2022 года начался набор на третий для меня конкурс. К нему я подходила уже с уверенностью, что должна сдать все задания, какими бы сложными они ни были. Мне повезло, что в этот раз было больше продуктовой, а не маркетинговой аналитики. И спасибо авторам, всегда знают, чем удивить: они сказали, что мы, конечно, можем посчитать метрики, а вот было бы еще хорошо отправлять их через телеграм-бота. И приложили инструкцию, как такого бота создать. Над ним пришлось посидеть, но я была так рада, когда он заработал!
Задача middle-уровня была такой: в компании есть отделы маркетинга и продаж, но нет сквозной аналитики, а начальник хочет следить за тем, насколько эффективно работает команда. Причем отправлять ему данные нужно как раз через телеграм-бота, который красиво все визуализирует и покажет. Я выбрала две метрики, которые отражали эффективность каждого из отделов, и еще одну, показывающую, добились ли они как команда нужного эффекта.
Вторая задача была вот о чем: отдел маркетинга придумал новую фичу, по результатам A/B-теста она показала, что принесет убыток с новых пользователей, но ее все равно решили внедрить. Мне нужно было все рассчитать и доказать, что не стоит этого делать. Задача была на проценты и умение с ними работать и зависела еще и от того, кому в компании показываются результаты, так как на разной позиции людей интересуют разные вещи.
Задача hard-уровня касалась платформы по созданию чат-ботов, аудитория которой — маркетологи и владельцы бизнеса. Компания запустила интеграцию с популярной соцсетью, и на платформу пришло много новых пользователей, в том числе те, кто впервые столкнулся с чат-ботами. Многие из них произвели более 600 действий: это клики, переходы на страницу, даже переходы назад. Нужно было проанализировать поведение юзеров и понять, с какими из них нужно работать в первую очередь, чтобы они не уходили с платформы.
Организаторы дали нам подсказку: библиотеку Python под названием Retentioneering. Большое им спасибо за это, она оказалась полезной находкой: одной строкой можно визуализировать весь путь пользователей в виде удобных графиков и быстро разделить их на кластеры. Так программа сделала за нас техническую часть работы, а нам оставалась аналитическая.
Я выделила семь кластеров — ключевые действия пользователей — и очень наглядно увидела две противоположные категории: те, кто успешно проходил обучение, подключал пробный период и проводил оплату, и те, кто один раз открыл и ушел с платформы. Нужно было понять, что в итоге было показано тем, кто остался, и тем, кто закончил работу на старте: для этого надо было просмотреть все события и увидеть различия.
Когда у меня в первый раз заработал бот для первой задачи, это было огромное чудо и радость: удалось создать нехарактерный для себя продукт, который работал. Если взять те же банковские приложения, всегда казалось, что это сложно, а тут ты берешь и делаешь сам что-то подобное, хоть и проще.
Как я узнала результаты и что мне дали все три конкурса
В группе «Карьерного цеха» пришло сообщение о том, что итоги готовы. Я сначала даже не нашла там себя и очень удивилась, ведь сдала все работы. А потом оказалось, что я сама скрыла свое имя настройками приватности (так что если страшно выглядеть глупо из-за низких оценок — там может быть настолько все анонимно).
Я изменила настройки, открыла список и увидела свою фамилию на втором месте! Если честно, это было совершенно неожиданно. У всех, наверное, есть какой-то комплекс самозванца, когда кажется, что другие задают такие умные вопросы, обсуждают такие профессиональные вещи, а ты неизвестно что пытаешься тут сделать. Такое ощущение было и у меня, но, видимо, оно оказалось ложным, раз я вошла в топ-3.
Наверное, только тогда пришло понимание, что я — аналитик. По крайней мере, мои знания сейчас на уровне, есть что предложить рынку. Теперь я жду звонков о работе: в прошлый раз, даже несмотря на 19-е место, мне поступило два предложения, а сейчас результат намного лучше. В тот раз я не устроилась, так как была занята на прошлой работе и не могла уйти сразу; сейчас же я уже уволилась и ищу место с удаленной работой.
Участие в «Карьерном цехе» однозначно дало мне новые инструменты, которые я теперь использую. Оно мотивировало разобраться в совершенно новых для меня областях и глубже изучить некоторые темы. А еще это была возможность пообщаться с людьми — как с такими же студентами, так и с опытными аналитиками. И конечно, это дало мне больше уверенности в себе.
