Оксана Андросюк работала финансовым аналитиком в производственной компании, пока ей не стало тесно в рамках Excel-таблиц. Она решила заняться большими данными и поступила на курс «Аналитик данных» в Skillfactory.
Меньше чем через год учебы Оксана получила офер от компании. На работе она получила возможность расти и из аналитика данных переквалифицировалась в дата-инженера.
Мне интересно смотреть, что стоит за цифрами
На работе я составляла финансовые отчеты, использовала для этого самые простые инструменты, в основном Excel. Но мне всегда было интересно пойти дальше: посмотреть, какие продукты и клиенты приносят больше всего выручки. Я дополняла и улучшала отчеты, но со временем поняла, что мне не хватает инструментов.
Ранее я обучалась на бизнес-администрирование, и в рамках программы у нас был курс по дата-майнингу. Нам показывали очень крутые инструменты из Data Science, но без кола, с понятным интерфейсом. Я увидела, что можно делать с этими инструментами, и вдохновилась. В сторону IT меня замотивировали однокурсники: разработчики, аккаунт-менеджеры на высоких позициях.
Изначально я думала заняться программированием, но потом поняла, что мне больше интересны данные. Мне интересно смотреть, что стоит за цифрами, как данные можно анализировать, какую информацию за ними можно найти.
Я была одной из первых студентов Skillfactory
Я купила курс «Аналитик данных» от Skillfactory на черную пятницу. Сейчас прошло уже больше 200 потоков студентов, а я была на восьмом, одной из первых студентов школы.
Часть обучения, связанная с Google.Таблицами, пошла легко. У меня были навыки, я понимала, что такое сводные таблицы, новой информации здесь для меня было немного. В университете я проходила бизнес-статистику, поэтому на курсе эту часть я прошла заново, закрепила, это было несложно.
А вот SQL и Python я осваивала с нуля. Больше всего я переживала за Python, но в итоге его мне было интереснее всего изучать. Как и всем студентам, мне было тяжело, я разбиралась постепенно. Пандемия позволила мне уделить больше внимания учебе.
Курс состоял из обучения на кейсах. Сложнее всего мне дался второй кейс по геймдеву. В нем нужно было работать с SQL. Нам поставили задачу определить геолокацию человека по трем признакам: физический адрес, телефон и IP-адрес. Все данные лежали в разных таблицах и форматах. Их нужно было привести к единообразию, организовать объединение по диапазону, корректно оптимизировать. Приходилось много гуглить и доучиваться на ходу. Это была сложная, но решаемая задача.
Финальный проект стал для меня сложным из-за собственного перфекционизма. В нем была задача поработать над рекомендательной системой. Я знала, как решить задачу стандартными способами, но мне хотелось попробовать сложные алгоритмы уровня Data Science. Но в тот момент я получила оффер на работу и задача отошла на второй план.
Сейчас в работе я стараюсь соблюдать баланс: искать лучшее решение, но при этом не уходить в перфекционизм и не тратить много времени там, где это не нужно. Лучше представить хорошее решение и затем его доработать, чем стремиться к идеалу и ничего не успеть.
Я получила первую работу до выпуска
Все время обучения я была занята сбором портфолио. Мне были не так важны оценки, как кейсы, которые помогут мне отработать и доказать свои навыки. У нас было 12 учебных проектов, и я всегда старалась брать в работу наиболее технически интересные задачи, завязанные на SQL и Python.
Я думаю, это было правильное решение, потому что, если у вас нет опыта, студенческие работы — это то, по чему вас будут оценивать. Я показывала свое портфолио знакомым из IT, просила дать обратную связь.
Работая над финальным проектом, я уже начала рассылать резюме. Я была настроена получить опыт собеседований и изучить рынок. В итоге я прошла три интервью и получила офер. В первой компании искали более опытного специалиста, который построил бы отдел аналитики с нуля. Я им понравилась, но они не могли взять джуна.
Вторая компания занималась игровой разработкой. Они сначала отказали мне а потом, когда приоритетный кандидат отклонил офер, вернулись. Но в этот раз отказалась я. На тот момент я уже прошла третье собеседование и приняла офер от компании, которая занимается консалтингом в сфере хранения, миграции данных, аналитики бизнес-процессов.
По своему опыту могу сказать: портфолио позволяет привлечь внимание работодателя. Но финальное решение принимают на собеседованиях. Мне задавали вопросы, ответы на которые я не знала, тем не менее я пыталась на них ответить. Включала мозг, логически размышляла и подходила очень близко к правильным ответам. Для компании было важно, чтобы сотрудники не боялись новых задач, были открытыми и могли думать. Я показала это и получила офер.
Каждый новый проект — это возможность роста
Изначально я пришла на конкретный проект: нужно было построить хранилища данных и провести для компании миграцию на новую площадку. Как аналитик я строила витрины данных, позже подключилась к автоматизации маркетинга. Мы дорабатывали интеграцию и функциональность, чтобы связать данные с инструментами маркетинга.
Во многом я выросла благодаря своим коллегам: я равнялась на людей с большим опытом, поэтому очень старалась. Мне хотелось расширять свои технические навыки, я просила привлекать меня на другие, сложные задачи. Каждый проект — это возможность вырасти как специалист, изучить что-то новое.
С начала этого года я работаю как Data Engineer. На этой позиции больше разработки, чем аналитики. Мне интересно повышать свои технические навыки.
Когда вспоминаешь, через что прошла, хочется помогать
Когда я только начинала обучение, на курсе было всего два ментора. Я очень часто по возможности помогала своим сокурсникам. В итоге меня и еще двоих человек с курса пригласили быть менторами.
На наших глазах развивался курс, в него добавили модуль Power BI и раздел «Gamedev 2». Последний был очень сложным, даже менторам было непросто с ним справиться: мы созванивались и вместе искали решения задач. Нужно было уметь оптимизировать код, чтобы быстрее исполнять запросы данных. Мы послушали фидбэк от студентов и поддержали их: раздел упростили. В целом, я думаю, это было правильное решение. Конечно, важно развиваться, но чрезмерная сложность может снизить мотивацию.
Я стала ментором Skillfactory органично, потому что мне нравится помогать людям и делиться знаниями. Особенно годы спустя, когда вспоминаешь всю боль, через которую прошла сама, хочется помогать людям. Может быть. это семейное: моя мама педагог с большим стажем.
Советы начинающим аналитикам
Собирайте портфолио и резюме во время обучения. Добавляйте все навыки и кейсы, которые вы отрабатываете на учебе. Поддерживайте информацию актуальной.
Изучайте вакансии, которые вам интересны, во время учебы. Посмотрите, какие навыки ждут работодатели. Школа даст вам хорошую базу, но специфические навыки для конкретных позиций нужно будет доспросить у преподавателей или изучить самостоятельно.
Будьте готовы к тому, что поиск работы — это тоже работа. Я изначально настраивалась на долгий поиск, потому что не так много компаний предлагают позиции для джунов. Моей целью было получить опыт и собрать обратную связь от потенциальных работодателей. Когда нет иллюзий и завышенных ожиданий, все получается.
Запаситесь терпением и не сдавайтесь. Даже опытные специалисты ищут работу достаточно долго, но в итоге получают то, что хотели.
