{"id":14287,"url":"\/distributions\/14287\/click?bit=1&hash=1d1b6427c21936742162fc18778388fc58ebf8e17517414e1bfb1d3edd9b94c0","title":"\u0412\u044b\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434","buttonText":"","imageUuid":""}

Отказаться от руководящей должности в финансах и стать аналитиком данных. История успеха Алексея Ничникова

Всем привет! Это Юля, шеф-редактор школы action-digital.school. Сегодня расскажу про своего коллегу — бывшего финансового директора, который не побоялся бросить крутую карьеру и отправился изучать аналитику данных.

Историю выкладываю от первого лица, как есть :)

Как всё начиналось: от работы в науке до финменеджмента

Я закончил МФТИ и защитил два диплома по физике и по экономике. Мне нравилась физика но наука не приносила доходов, так что я пошёл работать в финансы. Работал финансовым менеджером в разных компаниях, от «Протека» до «Пятёрочки», и финдиром в одной из компаний Mail.ru. Ещё у меня была своя бухгалтерская компания фирма, которая занималась аутсорсингом бухучёта. Но потом я вышел из бизнеса, так как решил уйти в IT.

Что подтолкнуло к смене профессии:

  • Желание сделать жизнь более интересной. Да, деньги были важны — если бы в IT платили немного, я бы не решился менять профессию. Но мне повезло: совпало то, что мне интересно, и то, за что мне платят.

  • Внутренняя предрасположенность. Мне нравилось программировать, я программировал финансовые приложения в MS Excel и Access, используя VBA, писал SQL запросы к базам данных.

  • Высокая конкуренция на рынке труда. Когда в 2015 году закрылся венчурный фонд, в котором я работал, нужно было думать, куда двигаться дальше. Либо искать работу на конкурентном рынке финансовых директоров, либо вообще уходить из этой сферы. Я выбрал IT.

  • Усталость от финансовой сферы. Меня подкупила более свободная работа, отсутствие регламентов и возможность творчества.

Знакомые смотрели на это решение как на помешательство. Особенно один товарищ, с которым у нас был общий бизнес — я сказал, что передам свою долю ему и пойду заниматься машинным обучением.

Семья поддержала мой выбор. Ипотека была закрыта, все кредиты выплачены: минимум год мы могли жить комфортно благодаря сбережениям. Обязательства по работе я выполнил.

«Если бы я ориентировался только на зарплатные ожидания, я бы не поменял профессию»

Так как я финансист, у меня были разные прогнозы: сколько я протяну со сбережениями и новой зарплатой, как придётся ужаться по расходам. Но деньги — это плохая мотивация, когда ты меняешь жизнь. А смена профессии — это очень сильное изменение. На работе мы проводим большую часть жизни, даже если это удалёнка. Наша жизнь — и есть наша работа.

«Я осваивал профессию на курсах»

В институтах аналитике не обучали, толковой литературы не было. Сейчас у меня в резюме 10 курсов по аналитике и машинному обучению, половина — на английском. Среди моих фаворитов — авторские курсы от Эндрю Ына, основателя Coursera и исследователя машинного обучения. Когда вышла его книга «Страсти по машинному обучению», я перевёл ее на русский язык и выложил на Хабр. Мой перевод — самый популярный в рунете и первый в выдаче Яндекса. Считаю эту работу частью своей профессиональной переподготовки.

С какими трудностями пришлось столкнуться

Самое сложное — преодолеть страх, что у тебя не получится. Мне было уже 38 лет, я сделал отличную карьеру в финансовой сфере, у меня был маленький, но доходный бизнес. Зачем мне всё это? Можно ли в таком возрасте менять профессию? Мне сильно мешали устаревшие представления из XX века. Казалось, что карьера складывается по такой цепочке: школа —> институт —> карьера на заводе или в НИИ по специальности —> пенсия. Это не предполагало смены профессии в 38 лет.

Что я делал: искал истории людей, у которых получилось всё изменить после 35. Нашёл статью про человека, которому было под 40, когда он пошёл учиться в медицинский, и стал хорошим врачом. Это меня очень вдохновило. Я понял, что профессиональный успех определяется на возрастом, а целеустремленностью, трудолюбием и способностями.

Что ещё показалось сложным

➤ Мне не хватало знаний в английском и математике. Я знал английский язык на бытовом уровне, но в обучении было много специальной терминологии. Многие курсы шли на английском языке, и выполнять задания нужно было на нём. C математикой отдельная история: я забыл всё, что изучал в институте. В итоге пришлось проходить заново курсы по линейной алгебре и по теории вероятностей. Зато сейчас математика стала моим хобби, и я регулярно занимаюсь ей по несколько часов в неделю.

➤ Ограниченное количество времени, которое давалось на выполнение заданий. Задания были сложными сами по себе, материал — новый, да ещё и на неродном языке. Получается, я тратил время не только на решение задачи, но и на перевод. Это держало в напряжении и злило.

➤ Иногда информация воспринималась тяжело. Вроде ты прошёл материал и написал тест, а потом встретился с этим же вопросом через неделю — и всё забыл. Но шло время, и знания постепенно закреплялись в голове и становились «само собой разумеющимися» — как будто я всегда их знал. Это естественный процесс овладения специальностью.

➤ Сначала было сложно привыкнуть к сленгу. Но освоить его легко, если общаться с коллегами, читать тематические каналы и форумы, в которых обмениваются опытом профессионалы.

Составление резюме и поиск работы: как это было

Я взял своё старое резюме, убрал упоминание о руководящей работе и поменял формулировки, чтобы создать впечатление, что всю жизнь занимаюсь аналитикой.

Управление финансовыми потоками ➡ Анализ финансовой отчетности

Руководство бухгалтерией ➡ Анализ налоговых рисков

Основатель стартапа ➡ Инвестиционный аналитик

Работу искал просто — рассылал обновленное резюме по всем подходящим вакансиям. Кроме того, была надежда на старые связи в IT-сфере: надеялся, что буду полезен кому-нибудь из знакомых. Убеждал людей, которые знали меня как финансового менеджера, что моя смена работы — это серьёзно.

Благодаря бывшим коллегам мне предложили должность аналитика в Mail.ru. Я был готов работать даже без зарплаты, но мне всё-таки платили. Очень признателен за то, что в меня поверили.

Был забавный случай. Я проходил большое тестовое задание в онлайн-режиме, для него требовались навыки разработки, которых у меня было немного. Через несколько дней мне перезвонила девушка из эйчар-отдела и сказала, что я не прошёл тестовое задание. А я ответил, что уже трудоустроился в Mail.ru.

На своём первом месте я анализировал компьютерные игры, находил аномалии в поведении пользователей, строил предсказательные модели. Там у меня случился первый успех: мне удалось повысить конверсию трафика в игроков и сэкономить рекламный бюджет для игры.

Но пора было двигаться дальше

В какой-то момент я понял, что меня привлекают не рекомендательные системы, а нейронные сети, которые используются в языковых моделях или в компьютерном зрении. Через год работы в Mail.ru меня позвали в Актион и предложили заниматься языковыми моделями. Было тяжело уходить из «Мейла», но я принял оффер. Вспоминаю о компании с теплотой и благодарностью, со многими поддерживаю отношения.

В Актионе я с нуля создал отдел машинного обучения и предиктивной аналитики, который впоследствии превратился в «Направление компьютерной лингвистики». Здесь мне пригодился управленческий и предпринимательский опыт. А ещё снова нужно было учиться: выяснять, что такое Agile и SCRUM, публиковать программные решения, заставлять их работать под нагрузкой, руководить разработчиками.

Вот уже пять лет я руковожу направлением компьютерной лингвистики, обучаю нейронные сети, участвую в разработке и внедрении решений с использованием нейросетевых моделей в продуктах компании. Аналитика стала для меня дверью в «большое IT».

Ежедневные задачи, с которыми сталкивается продуктовый аналитик данных

➤ Общение с коллегами и заказчиками. Парадокс, но общение в IT — очень важная составляющая профессии.

➤ Написание скриптов (обычно на SQL и его диалектах), обращение к базам данных, выбор данных и перегон в другие форматы (обычно в MS Excel) для того, чтобы было удобнее анализировать.

➤ Подготовка информативных и аккуратных отчётов.

➤ Работа с BI-инструментами типа Tableau, которые позволяют создавать интерактивные отчеты, обращаясь к базам данных. Это близко к программированию.

➤ Работа с MS Excel. Он незаменим, даже если есть хорошая система BI.

➤ Постановка задач для дата-инженеров, которые заведуют хранилищем данных. Дата-инженеры формируют необходимую для аналитика витрину данных — вытаскивают из хранилища то, что нужно для бизнес-задачи.

➤ Построение предсказательных моделей, работа с библиотеками машинного обучения (для этого нужно знать языки Python или R). Могу назвать минимум три обязательных библиотеки по анализу данных Python: numpy, pandas, scikit-learn.

➤ Предоставление заказчику (бизнесу) результатов аналитики в виде отчётов и презентаций.

Важно понимать, что аналитик — это не профессия в вакууме. Он работает в определённой области, которую должен понимать качественно. Если аналитик анализирует онлайн-игры, он должен хорошо разбираться в играх: какие они бывают, какие в них экономические модели, какие стили и жанры существуют. Игровые аналитики обязаны часто играть в игры! Понимание отраслевой специфики — основная ценность аналитика.

Самый высокооплачиваемый аналитик, которого я встречал, не умел программировать и писать SQL-запросы, но был высочайшим экспертом в предметной области.

💡 Качества, которыми должен обладать аналитик

  • Любознательность. Это важно, чтобы не выгореть. Аналитику должно быть интересно разобраться со странным феноменом в данных: в поведении пользователей и системы и т.д.
  • Умение слушать и переводить с «человеческого» объяснения на более формальный язык гипотез.
  • Умение обобщать, вытаскивать суть. Я бы назвал это «видеть лес за деревьями».

Вот такой путь у моего коллеги! Сейчас мы работаем в Актионе вместе, но занимаемся разными направлениями. Он — своим, техническим, а я шефред в Action Digital School. В школе мы помогаем юристам, кадровикам и бухгалтерам переквалифицироваться в аналитиков данных, переупаковывая их профессиональный опыт. Так что если вдруг решитесь бросить всё и уйти в IT — ждём к нам)

0
8 комментариев
Написать комментарий...
Илья Карбышев SEO бренд-медиа

Вместо героя статьи ради кликбейта поставили в обложку долбанутого кота

Ответить
Развернуть ветку
Юлия
Автор

Привет) Это не долбанутый кот, а символ свободы )))

Ответить
Развернуть ветку
Илья Карбышев SEO бренд-медиа

Алексею, наверное, очень приятно

Ответить
Развернуть ветку
Юлия
Автор

Я не вижу в этом ничего обидного)

Ответить
Развернуть ветку
Freeman

"знакомые смотрели на это решение как на помешательство"- а что такого в том чтоб сменить деятельность? люди и в 70 карьеру начинают в новой сфере

Ответить
Развернуть ветку
Юлия
Автор

Полностью поддерживаю! Сейчас самое время, когда можно реализовать все свои хотелки ) И удаленно можно работать, и онлайн-курсы проходить, и фрилансить в свое удовольствие ) Научился чему-то новому и используй это для радости и заработка )))

Ответить
Развернуть ветку
Олег Тимашевский

Интересная история) плевать, кто и как относился к вашему решению, главное, что вы делали то, что считали нужным

Ответить
Развернуть ветку
Алексей Шаров

Хорошо, что вам подошла аналитика. Я вот пробовал — для меня очень пресно и скучно, не захотелось в этой сфере развиваться(

Ответить
Развернуть ветку
5 комментариев
Раскрывать всегда