Героиня нашей статьи поделилась историей, как сменила руководящую должность в промышленной компании на работу аналитика данных — без опыта в IT, но с сильной мотивацией и любовью к цифрам. Она прошла путь от первых шагов в Python до уверенного владения инструментами аналитики и даже API.
Читайте, как обучение помогло ей поверить в себя, собрать портфолио, найти первую работу в новой сфере и сказать: «Я у мамы инженер!».
Бэкграунд
До курса Simulative у меня был затяжной декретный отпуск и яркое желание изменить вектор деятельности.
Я работала в международной промышленной компании руководителем бэк-офиса продаж. После ухода компании с российского рынка пришло осознание, что хочется углублять свою экспертизу, а не расти именно в управленческой роли. Тогда и появилось решение сменить сферу деятельности.
Выбор пал на аналитику данных, так как эта область была наиболее близка к предыдущему роду деятельности. По долгу службы через мои руки проходили многочисленные данные по заказам и продажам, которые я анализировала и формировала в отчёты.
Была попытка влиться в аналитику данных через курс IBM на Coursera. Но спустя пять месяцев и получение сертификата я поняла: мне не хватило глубины, и я по-прежнему «плаваю» в интересующей меня области.
Учёба в Simulatitve
К ребятам из Simulative присматривалась несколько месяцев: посещала вебинары, прошла тестовый модуль по Python и втянулась с желанием продолжить обучение именно здесь. Подкупила возможность получить диплом о профессиональной переподготовке и наполнить портфолио живыми проектами.
Я, конечно, представляла, что в аналитике данных всё ушло далеко вперёд по сравнению с тем временем, когда мы «рисовали» таблички в Excel, но не осознавала, насколько именно. Когда решение было принято и я начала составлять хотя бы примерный роадмап обучения, стало ясно, что путь предстоит очень и очень длинный.
Выбирая курс, я оценивала, насколько он покрывает мои потребности, остановилась на этом варианте и считаю, что не прогадала. Очень хотелось получить ачивку «Из декрета в IT», и я её действительно получила 😊
Жизнь разделилась на «до» и «после». Появилось гораздо больше уверенности в своих знаниях, в портфолио появились «весомые» проекты на GitHub, я больше не теряюсь в терминологии. Появилось осознание, что у меня накапливается значительная коллекция «хардов», подкреплённых реальными кейсами, и что я вполне могу конкурировать на рынке даже без большого опыта.
Самые яркие блоки, конечно, были по Python и SQL: много практики, классные финальные проекты, над которыми нужно было хорошенько подумать, чтобы решить задачу и презентовать результат. Ценным оказался блок по работе с Git и возможность поднять собственный сервер с базой данных: настоящая «жемчужинка», которой не стыдно блеснуть на любом собеседовании.
Очень полезным оказался колаб по Power BI + Power Pivot: основательный подход автора и множество примеров значительно упростили знакомство с инструментами, и теперь написание мер уже не кажется чем-то сверхъестественным.
Отдельно отмечу сообщество в Пачке — очень живое, активное и организованное. Там легко найти ответы на свои вопросы и почувствовать, что ты не один: у других они тоже возникают, и это очень поддерживает и мотивирует. Коллекция тестовых заданий из Пачки тоже пригодилась (я прорешала несколько вариантов и действительно столкнулась с ними при собеседованиях с работодателями).
Карьерный путь
Я настолько высоко в моменте оценила свой прогресс, что, когда мне позвонил рекрутер и спросил: «Работаете ли вы с Python и сможете ли, помимо аналитики, выгружать данные по API в нашу базу Postgres и формировать витрины данных для других аналитиков?» — я, не раздумывая, ответила: «Конечно, я могу вам помочь!». Хотя ещё несколько месяцев назад API и Postgres были для меня просто набором букв 😊
Неожиданно для меня оказалось, что «я у мамы инженер». Инженер данных. И мне это очень нравится, даже больше, чем та цель, которую я ставила изначально.
Сейчас работаю в сфере e-commerce, совмещаю должность аналитика данных и инженера данных. Поэтому следующая цель после защиты диплома — пройти курс «Инженер данных», который, надеюсь, усилит мои компетенции в новой, неожиданно близкой для меня сфере, которая меня сама нашла.