Сергей Ярцев преподавал русский язык иностранным студентам, потом стал гидом-переводчиком, а затем началась пандемия и сломала все его планы. Неожиданно для близких и для самого себя Сергей увлекся ковидной статистикой и решил попробовать себя в аналитике данных. Он рассказал, почему удачное собеседование можно сравнить с хорошим свиданием и как аналитика может пригодиться даже в гуманитарной сфере.
Что я делал раньше
До того как стать аналитиком данных, я был преподавателем русского языка в вузе и даже стал кандидатом филологических наук. Мне все нравилось: я закончил вуз в Ростове-на-Дону, в студенчестве подрабатывал в журнале, который можно назвать «Вокруг света для бедных»: писал про путешествия, историю и необычные явления. Потом стал преподавать в университете иностранцам.
В основном я работал с теми, кто учил русский язык с нуля. В целом за все время у меня были студенты примерно из 40 стран. В 2014 году мне предложили поехать в командировку в Китай: мой вуз заключил договор с университетом из КНР, и китайские студенты могли проучиться два года у себя дома, потом столько же в России и получить российский диплом.
Я уехал в город Кайфэн. В XII веке он был столицей Китая и самым крупным городом в мире, сейчас же — глубокая провинция. Город стоит почти на берегу реки Хуанхэ, там много достопримечательностей и полтора часа на автобусе до Шаолиньского монастыря.
Через два года мне стало скучно. Мне почти исполнилось 30, это воспринималось как какой-то рубеж. Я решился на перемены, вернулся домой, уволился из вуза и переехал в Петербург.
Сначала думал пойти преподавателем в языковую школу, но потом моя знакомая, которая работала в Питере гидом для иностранных туристов, посоветовала эту профессию. Спустя месяц после переезда я так и сделал. Мне страшно понравилось, обучение продлилось полгода, я окончил курс с отличием и сразу получил работу — меня заметили представители одной из туркомпаний, которые приходили к нам на экзамены.
Потом началась пандемия, и моя работа закончилась. Туризм сильно пострадал, границы закрыли. У меня были кое-какие накопления, и я решил, что год проживу на них, а потом все вернется. Осенью 2020 года стало понятно, что как раньше уже не будет. К тому моменту я увлекся статистикой: сначала было интересно разбираться с цифрами заболеваемости коронавирусом, а потом стала интересна аналитика данных. Я видел, что из разных источников приходят разные данные по заболеваемости и смертности, и захотелось разобраться, где же правда. Честно говоря, я к этой идее быстро охладел, но немного разобрался, каким образом работает статистика и анализ данных, понял, что это применимо ко многим сферам жизни.
Последним толчком стало сторис моей знакомой в Instagram*. Она работает в SkillFactory и рассказала, что они взяли на работу свою бывшую студентку. «Ну все, ты продала мне курс», — подумал я и пошел смотреть учебную программу курса по аналитике данных. В ноябре 2020 года без раздумий начал учиться.
Как знания в аналитике помогли бы мне с кандидатской
Аналитика меня интересовала, но я все же постарался убедиться в том, что смогу учиться. Почитал про профессии — выходило, что для гуманитария она одна из самых простых для изучения, потому что не требуется хорошо знать математику, а инструменты, с которыми предстоит работать, реально освоить.
Легким входом называют обычно профессию тестировщика, но мне хотелось именно аналитической истории. Все-таки я был каким-никаким научным работником, я хотел узнавать новое, понимать закономерности. Немного исследований, немного детективной работы — так я это видел.
Читайте также: Кто такой аналитик данных?
В учебу я ворвался с азартом: сначала занимался ежедневно, ближе к концу все же понял, что надо устраивать себе выходные, и стал учиться в будни. Не заваливал себя задачами: модули открывались через одну-две недели, и я заранее прикидывал, сколько у меня дней, чтобы их пройти. Высчитывал среднее число — я так готовился к экзаменам в вузе: делил количество вопросов на количество дней до экзамена и в спокойном темпе занимался.
Удивительно, но все оказалось проще, чем я думал. Мне казалось, это что-то сложное, техническое. Но после нескольких первых шагов, особенно когда я сделал первый проект в Google Таблицах и получил за него высокую оценку, я понял, что все достижимо. Мне казалось, я этот проект выполню максимум на четверку, сделал его сильно раньше срока, и получилось хорошо.
Работать с Google Таблицами вообще оказалось интересно и просто. Я тогда даже подумал, что, если бы десять лет назад знал это, насколько проще мне бы далась кандидатская диссертация по филологии. Тогда я много чего считал вручную, а с таблицами написал бы проще и с удовольствием.
Было сложно, когда начали изучать SQL. У меня в голове не уложился этот синтаксис до конца, на синтаксис человеческой речи он мало похож. Когда были проблемы, мог долго сидеть над решением, шел в Slack и искал вопросы студентов по теме. Когда поиск не выдавал ничего, это означало, что я первый столкнулся с проблемой в этом месте, значит, у всех остальных сложностей тут не было. Тогда, конечно, появлялись сомнения в своих способностях.
Задания в любом случае нужно было делать. Если я не находил ответа, то шел гуглить или обращался к менторам. Им я очень благодарен: они могли объяснять одно и то же по несколько раз, если я сразу не понимал.
А вот программировать на Python мне понравилось. Особенно когда началась работа с базами данных, у меня даже пошла новая волна заинтересованности. Было понятно, как что работает, и я с большим удовольствием и интересом это осваивал. Достаточно сложным оказался модуль по статистике. Я к тому времени подустал, а еще путался во множестве новых терминов. Я часто тогда оставлял обратную связь о том, что все хорошо, но что-то не укладывается в голове.
Читайте также: С чего начать учить Python?
Пару раз я хотел перевестись на курс младше, потому что не успевал. Даже разговаривал об этом с куратором, но меня переубедили. Спросил менторов, посмотрел, как справляются однокурсники, и смог разобраться.
На финальном проекте надо было построить рекомендательную систему для школы. Суть в чем: человек покупает курс, и система должна порекомендовать ему еще два самых популярных, и вот эти популярные нужно было как раз выявить. Я, наверное, целый день ходил и думал, как это сделать. А потом понял, что все просто, буквально пара строчек кода — и все пошло как по маслу.
Как я искал работу
На поиск работы нас мотивировали уже в середине курса, но я ждал до конца. Это была сфера, противоположная моему прежнему опыту, и мне, наверное, хотелось себе сертификатом доказать, что я точно что-то могу. Мы закончили, потом пару недель я приводил в порядок резюме.
Здесь мне помогли в Центре карьеры: посоветовали оставить только релевантный опыт, преподавание упомянуть одной строкой и больше по части того, что я могу объяснять сложные вещи простым языком и работать с большим объемом информации. Также я залил на GitHub все свои учебные проекты, за которые получил хорошие оценки, добавил в резюме ссылку.
Начал поиск на hh.ru и в Telegram-канале Центра карьеры, также спрашивал о вакансиях у знакомых. Не сказал бы, что поиск работы шел легко: отказы мне приходили чаще, чем отклики. Получил тестовое задание от компании, которая занималась мобильными играми, но мне отказали. Тогда было обидно, потому что я потратил на эту работу много сил.
Как я попал в SkillFactory и почему стал финансовым аналитиком
Наконец я увидел в канале Центра карьеры вакансию аналитика данных в SkillFactory. Я решил, что это шанс, ведь курс окончил хорошо и точно должен справиться с заданием. Прислали тестовое, сделал его за пару дней. Не помню, что конкретно в нем было, но могу сказать, что попадается в таких заданиях чаще всего: A/B-тесты. Сказать, сколько времени потребует проведение теста, какая выборка для него нужна и так далее.
Потом со мной связались: собеседование прошло не очень хорошо, потому что я не знал, что оно будет техническим, и завалил пару вопросов.
Одновременно мне написала знакомая, после сторис которой я пошел учиться. Она сказала, что в школе открылась вакансия финансового аналитика. Я поговорил с финансовым директором, и он прямо на встрече дал мне небольшое тестовое. Нужно было подсчитать выручку школы в определенные даты с помощью формул, на их основе сформировать сводную таблицу и отсортировать ее по уменьшению выручки, посчитать средний чек по каждому курсу и выручку каждой группы курсов по месяцам.
Я сделал все это в Google Таблице. Спустя еще пару дней мне написала HR и сказала, что мне готовы сделать оффер по вакансии финансового аналитика.
Конечно, я волновался на собеседованиях. На самом успешном вообще запаниковал в одном моменте, когда забыл, как сделать задание проще, и пошел обходным путем. Тем не менее все получилось. Звонок от HR с предложением о работе был невероятно приятным, я потом говорил: как будто сходил на удачное свидание.
Что я делаю сейчас
Я работаю аналитиком в финансовом департаменте школы. Каждый день я начинаю с того, что смотрю, планируются ли созвоны, и занимаюсь текущими задачами. На созвонах с руководством формируются новые задания.
Сейчас моя область работы — отчетность отдела продаж. Мы строим новую модель мотивации менеджеров отдела: как рассчитывать им премии, как сделать так, чтобы и нагрузка на них была посильной, но не слишком легкой, и продажи росли. Иногда делаю отчеты: например, мы считали эффективность маркетинговых каналов в плане лидов и конверсии за прошлый год по всей компании.
Поначалу мне было жаль, что много работы проходит в Google Таблицах, казалось, нужно что-то более серьезное. Я тогда был наивен: сейчас я каждый день узнаю что-то новое об этом инструменте и не могу жаловаться на рутину и скуку. Вообще, мне кажется, что я более уверенно стал себя чувствовать. Раньше я постоянно спрашивал, что делать, говорил: «Я боюсь нажать вот здесь, вдруг люди из-за меня останутся без зарплаты». Теперь я уже понимаю, что такого не произойдет, и, самое главное, знаю почему.
Мне нравится моя работа. Как и хотелось: похоже на исследование и поиск разгадок. Очень радуюсь, когда сходятся данные. Когда я начал учиться, не знал о существовании метрик и о том, как они связаны между собой, какая из них более или менее важна. Я не представлял, что буду заниматься финансами, но сейчас мне нравится.
Что касается дохода, тут сложно сравнить. В туризме все по-прежнему печально, очень многие гиды-переводчики, насколько я знаю, ушли из профессии. Если взять работу гида в городе, то сейчас я получаю примерно в полтора раза меньше. Но туризм — это очень нестабильная работа. Много работы «в серую», много построено на отношениях, невозможно предсказать, вспомнят о тебе или нет, когда понадобится гид, будет у тебя нагрузка или нет. Сейчас же я официально трудоустроен, есть уверенность в завтрашнем дне, мою профессию точно не убьет ковид, и есть все возможности роста.
Близкие приветствовали мое желание сменить профессию, поддерживали меня. Правда, когда я искал работу три с половиной месяца, мама начала говорить, что я мог бы вернуться в преподавание. Тогда я настоял на своем, и сейчас она говорит, что гордится мной.
Совет: Те, кто пробует новое, в любом случае не проиграют. Знания, которые вы получите, можно применить, даже если вы не будете менять сферу — как с Google Таблицами и моей кандидатской.
Очень важно не бояться учиться. Если вам кажется, что вы ни на что не годны, — это не так. Мне кажется, IT-профессии осваиваются именно с помощью онлайн-курсов и самостоятельной работы, для них не нужно высшее образование, они прикладные. Конечно, везде есть специфика, но смотрите, я, с четверкой по алгебре, стал аналитиком данных. Просто нужно запастись терпением. Курсы рассчитаны на широкий круг аудитории, а значит, нужно приложить немного терпения и усилий, и все станет понятно.
* Принадлежит компании Meta, деятельность которой признана экстремистской в России.
