Татьяна Быкова работала в сфере корпоративной безопасности, параллельно сама училась писать код, чтобы оптимизировать работу. Она считала, что программирование — это сложно и скучно, но пошла учиться на аналитика данных, чтобы получить новые навыки. Теперь Татьяна полюбила программировать, взяла еще один курс и совмещает обучение с новой работой. Она рассказала, почему нужно ставить перед собой большие цели и как все успевать.
:
:
Прошлое место работы: ведущий специалист по выявлению экономических рисков
:
Новое место работы: аналитик данных в Transparent Deal
Что я делала раньше
Я изначально выбрала путь, близкий к IT: закончила факультет информационных технологий, выпустилась специалистом по защите информации. Мне хотелось связать с этим жизнь, но я до конца, конечно, не понимала, чем именно хочу заниматься. Когда я заканчивала вуз, туда пришло письмо от одной из частных IT-компаний по консалтингу в сфере корпоративной безопасности. Я попробовала, и меня взяли.
Более 1,5 лет я была специалистом по выявлению рисков в сфере экономики, дошла до должности ведущего специалиста. В основном надо было проводить расследование внутренних инцидентов в компаниях заказчиков, проверять физические и юридические лица на аффилированность, выявлять риски для бизнеса.
Навыки, полученные в вузе, тогда пригодились, часто занималась и анализом данных. При этом мне хотелось больше оптимизировать и автоматизировать работу. Сначала я сама изучала Visual Basic, писала код, чтобы создать новые методики анализа. Достигнуть целей в какой-то мере удалось — стало проще собирать и систематизировать данные, проверять отчеты. Но я понимала, что этого недостаточно.
Летом 2020 года я решила, что хочу освоить более серьезный инструментарий и надо учиться. К учебе шла долго из-за большой нагрузки. В конце прошлого года я уволилась и в марте начала курс.
Как проходило обучение
С моим бэкграундом сначала учиться было несложно, особенно в юнитах, связанных с Google-таблицами, которые я хорошо знала. По ходу занятий я подписалась на разных блогеров, которые рассказывали об изучении нужных мне тем, читала тематические каналы.
Я думала, что сложно будет с программированием, но в итоге до сих пор удивляюсь, как удалось перевернуть свое мнение о программировании и полюбить его. В институте мне давалось это тяжело, а на курсе я познакомилась с языком программирования Python и очень быстро его освоила, все стало получаться.
В целом не могу сказать, что какая-то тема мне не близка: интересно оказалось все, чему уделяется внимание на курсе. Все время хочется вернуться и доделать какую-то задачку, узнать что-то новое.
В марте я начала учебу, а в июне поняла, что у меня уже есть определенная база, с которой можно быть интересной работодателям. Сначала просматривала вакансии, смотрела, какие знания и навыки есть у специалистов моего профиля, что я могу добавить в список своих компетенций и инструментов.
Помогал Карьерный центр школы: я смотрела вебинары и прямые эфиры с экспертами, читала истории об опыте студентов в чатах, решила участвовать в хакатоне. В нашей группе были дата сайентисты и я, аналитик. Нам нужно было исследовать данные НКО — определить уязвимые группы населения.
Это было интересно: мы занимались кластеризацией регионов, определяли, жители каких из них сильнее нуждаются в поддержке. Этот кейс впоследствии попал в мое портфолио, а я заинтересовалась работой дата сайентистов и решила тоже поступить на такой курс, проходить параллельно со своим.
На четвертый месяц обучения я пошла на курс Data Science и до сих пор учусь по двум направлениям сразу. Первое время было сложно все успевать, но постепенно я втянулась. В начале каждого курса есть этап «Как научиться учиться». Он о том, что лучше делать перерывы, чтобы усваивать информацию, чаще возвращаться к учебе, использовать методики тайм-менеджмента. Впоследствии все это очень помогло.
Как я искала работу и нашла ее в компании мечты
Поиск работы занял три месяца. В области корпоративной безопасности сложно найти вакансии, так как это узкая специализация, особенно если нужна аналитика в этой сфере. Найти работу аналитика данных тоже было сложно, так как на тот момент я училась недолго и у меня не было достаточно знаний.
Например, многие на собеседованиях спрашивали, знаю ли я Power BI, а я еще не знала, да и Python был у меня на низком уровне. Всего я отправила более 150 откликов, проходила собеседования, делала тестовые задания. На вакансиях аналитика чаще всего нужно было провести анализ, рассчитать модели для анализа — сейчас мне все-таки кажется, что это больше Data Science.
В какой-то момент я решила напрямую обратиться в компанию, о которой знала еще до обучения и хотела там работать. Это Transparent Deal, проект Центра инноваций Лаборатории Касперского, который занимается корпоративной безопасностью. Я написала им письмо, рассказала о себе и о своем желании стать частью команды.
Мне позвонил HR, поговорили, пригласили на собеседование. После него сообщили, что готовы взять на должность аналитика данных. На встрече спрашивали о навыках и знаниях в нужной области, тестового задания не было. У компании не было открытых вакансий, но я смогла заинтересовать их опытом и желанием учиться.
Что я делаю сейчас
Я уже прошла испытательный срок и числюсь в штате. Помогаю выявлять коррупционные схемы, случаи мошенничества. Также мы поддерживаем функционирование нашей системы анализа данных, которая выявляет признаки конфликта интересов в бизнесе, отвечает за защиту информации и контролирует прозрачность закупок.
Всегда сложно вливаться в новый коллектив и новую специфику работы, но мне крупно повезло с коллегами и сферой, я ни разу не пожалела, что выбрала эту компанию и решилась написать им. Это интересный, развивающийся проект, то, что соответствует моим ожиданиям.
Теперь мой день выглядит так: по утрам учеба, затем работа и по вечерам снова учеба. По выходным — отдых и продолжение учебы. Видимо, я уже пережила момент, когда была усталость и опускались руки, пока не могла найти работу — теперь есть осязаемая цель, высокая мотивация, огромный интерес к материалу.
Если учесть, что сейчас у меня нет переработок, то зарплата осталась примерно на том же уровне, что до обучения. Но здесь большие перспективы — пока что я начинающий специалист, курсы еще не закончились. Не исключено, что дальше буду работать по направлению Data Science.
Глобально хотелось бы дальше заниматься аналитикой в сфере корпоративной безопасности, освоить машинное обучение моделей, которые будут сами выявлять закономерности, изучить OSINT (разведка и анализ информации по открытым данным), комплаенс-менеджмент (приведение работы компании в соответствие с принятыми нормами).
Мой совет будущим студентам
Слушать в первую очередь себя и не смотреть на мнение окружающих. Все может получиться в любом возрасте. Среди кейсов, в которых людям сложно устроиться на новое место или освоить материал, всегда найдутся случаи с положительным итогом. Не стоит бояться ставить перед собой смелые цели и опускать руки.
