Хроники дата-аналитика, часть 1. От нуля до миддла за год

Хочу поделиться с вами своей историей «вкатывания» в айти. Думаю, что будет полезно джунам и тем, кто хочет сменить профессию. Открыта к вашим вопросам в комментариях.

Когда я впервые всерьез задумалась о том, что жизнь привела меня куда-то не туда, я заканчивала 1-ый курс магистратуры МГИМО. За плечами — опыт работы репетитором с английским и французским, практика в известном ведомстве на Смоленской и ноль математического бэкграунда.

Летом 2020 года я окончила бакалавриат МГИМО, поймав жесткое выгорание на пару месяцев. Хотя на задворках сознания мелькала мысль о том, что стоило бы что-то изменить, моральных сил на перемены не было. Ограничившись просмотром вопросов к экзамену на экономическое направление, я решила ничего не делать и плыть по течению. И в самом деле, зачем что-то менять? Мои госэкзамены перезачитывали автоматом при поступлении в магистратуру, так как в ковидный год правила поступления смягчили. За мной оставляли место в общежитии в Москве. Кроме этого, родители переживали, что я могу не поступить в магистратуру. Зачем пытать удачу и родителей?

Выбор сделан. Осенью 2020 года иду в магистратуру на гуманитарное направление, параллельно начинаю поиск работы. С работой сложно, получается находить только подработки репетитором по английскому и французскому, заработок нестабильный и нерегулярный. Причем я не видела в сфере репетиторства никакого дальнейшего развития.

Этой же осенью я открыла брокерский счет и начала инвестировать. Инвестировала небольшой доход от рекламы в своей группе Вконтакте и иногда стипендию. За осень, зиму и весну перелопатила большой объем информации по финансовой грамотности и инвестициям, набила типичные «шишки» начинающего инвестора. Именно в этот период жизни я задумалась о пассивном доходе и глобальных планах на жизнь.

Почти всю весну 2021 года я провела в поисках работы, но студентам-гуманитариям без опыта работы мало где рады, а идти на госслужбу я не планировала. Наконец, летом я нашла свою первую официальную работу в одном госбанке, где выполняла роль винтика в системе бумажного документооборота. Меня окружали такие же «винтики». Однако «винтики» как будто не интересовались ничем, кроме личной жизни коллег, удивлялись, когда слышали от меня что-то про инвестиции и пассивный доход, и недоумевали, когда я говорила о способах автоматизировать часть бумажной работы.

Первый месяц такой работы взбудоражил меня и пробудил ото сна. Я поняла, что инвестиции — средство, а не цель, и осознала, что мне интересна аналитика. До этого момента моя аналитика сводилась к работе с отчетностью компаний, чтобы понять, куда лучше вложить свободные средства. К концу лета я пришла к выводу, что мне нужно освоить инструменты для анализа данных и уйти в другую сферу. Поняла я также и то, что не хочу до конца жизни ВПРить таблицы в экселе, а хочу освоить более продвинутые способы работы с данными.

Не скрою, что с первого дня меня тянуло уволиться, но я решила доработать до конца срока (договор был на 4 месяца а-ля стажировка). Во-первых, это было первое официальное место работы, а во-вторых, я параллельно мониторила варианты курсов по анализу данных и откладывала деньги на обучение и новый мощный ноутбук. Вариант бросить магистратуру, подготовиться в течение года и перепоступить на программу по анализу данных казался слишком долгим и ресурсоемким. Это меня не устраивало. Кроме этого, весь круг моего общения на тот момент времени состоял из гуманитариев, поэтому попросить совета мне было не у кого.

Мне показалось, что для такого новичка, как я, лучшим вариантом будет базовый курс по аналитике данных. Сравнив цены, программы курсов и длительность обучения, а также обзвонив соответствующие онлайн-школы, я сделала выбор в пользу Яндекс Практикума и начала обучение в ноябре 2021 года. Не хочу, чтобы это выглядело как реклама (если интересно, могу посвятить этому отдельную статью, у обучения в ЯП есть ряд своих плюсов и минусов) . Скажу лишь, что с курса я вынесла базу Python, SQL, pandas, немного тервера с матстатом, основы продуктовой аналитики, основы визуализации данных, базовые концепции машинного обучения и, конечно же, неподдельный интерес к дата-аналитике. Под словом «база» я подразумеваю скорее ознакомление с инструментами для работы с данными, так как за 6-7 месяцев невозможно получить крепкую и обширную базу в сфере Data. Тем не менее, для старта в дата-аналитике этого оказалось достаточно, хотя позже пришлось самостоятельно подтягивать знания.

Совмещая работу и магистратуру с учебой на курсе по анализу данных, я распрощалась со свободным временем. Весь этот период я выезжала на «двойной» мотивации (так я ее называю) : обычная мотивация – хочу сменить профессию, работать интересную работу и при этом хорошо зарабатывать, плюс мотивация от обратного – вообще не хочу работать с бумажками в офисе с 9 до 18 без возможности удаленки.

В начале статьи я написала, что пришла в дата-аналитику с нулевым математическим бэкграундом. Действительно, в универе за 6 лет гуманитарного обучения у меня не было математики, но в школе она мне давалась легко и я даже сдала ЕГЭ по математике на 76 баллов (насколько вообще можно говорить о математике в гуманитарной школе) . Оглядываясь назад, я вспоминаю, как обожала в детстве загадки на логику и сообразительность, ковырялась в каких-то шифрах и головоломках, изучала Азбуку Морзе: )

Однако после гуманитарной школы мне казалось, что дорога выстлана только в гуманитарный вуз и только туда, где я буду использовать знание английского и французского языков. Я училась в школе с французским уклоном и даже дважды стала призером Всероссийской олимпиады по французскому. Немудрено, что направления, где есть математика, пугали меня своей непостижимостью.

Кстати, информатики в школе почти не было (языков программирования и подавно). Зато один семестр информатики был в вузе.

Свой первый оффер на дата-аналитика я получила в марте 2022 года, когда прошла только половину курса по анализу данных. Это был оффер на младшего дата-аналитика в один из госбанков в Департамент финмониторинга.

Учитывая, что мой трудовой договор на предыдущем месте работы истек несколько месяцев назад, вопрос финансов был животрепещущим. Я обновила резюме на hh и уже в январе начала рассылать отклики на вакансии дата-аналитика, включая стажировки. Отреагировал только один банк, собеседование я прошла успешно и сразу же приняла оффер, несмотря на то что работа подразумевала график с 9 до 18 без возможности удаленки. На данном этапе мне было важно “вкатиться” в сферу и получать стабильный доход, соответственно, возможности перебирать варианты и жонглировать офферами у меня не было. К удаленке придем попозже.

Я понимала, что этот оффер – огромная удача. Во-первых, это первый официальный опыт работы дата-аналитиком, который поможет сломить «проклятие новичка». И если мне что-то не понравится, я просто перейду на новую работу, имея за плечами бесценный багаж опыта. Во-вторых, я начала нарабатывать рабочий опыт, будучи еще студентом курса по анализу данных. Мониторинг чата студентов, а впоследствии и общение с выпускниками дало мне понять, что мой путь был практически уникальным – большинство до сих пор не смогли (и уже перехотели) уходить в дата-аналитику, а некоторые очень долго искали работу в новой сфере. В-третьих, в конце февраля-начале марта 2022 года найм во многих компаниях заморозили (особенно для младших специалистов) . К счастью, это не повлияло на мой оффер.

Заметка для джунов: Хотелось бы более подробно раскрыть тему отбора и собеседований, но я планирую посвятить этой теме отдельную статью (или даже цикл статей). Пока что кратко обозначу, что считаю ключевым навыком для прохождения собесов, особенно в начале пути – уверенные софт-скиллы, один из которых – продемонстрировать стремление дальше развиваться в сфере. А также советую всем будущим джунам рассылать как можно больше откликов на вакансии и не бояться, если первый опыт работы будет не в топовой компании. Ваша главная задача – стартануть здесь и сейчас. Догнать и перегнать всегда успеете.

Спустя полгода работы в банке, набравшись опыта, я перешла на работу в один крупный маркетплейс.

Как оказалось, анализ данных в банке если и присутствовал, то только в Excel. В департаменте, в который меня взяли, аналитику на питоне только начали развивать и я была там первым дата-аналитиком. Я продиралась через дебри бюрократической машины, чтобы получить банальный доступ в Интернет или установить Анаконду. За время работы я успела написать ряд скриптов для анализа финансовых операций, поменторить коллег и даже построить экспериментальную визуализацию в виде графов для сомнительных операций.

Однако у меня в команде не было ни ментора (я сама новичок) , ни возможности ходить напрямую в базы данных (опять бюрократические джунгли) , не было удаленки и ряда других «плюшек», которые обычно пишут отдельной строчкой в оффере для придания ему веса. Я очень хотела развиваться в дата-сфере и приняла решение об уходе. Причем поиск новой работы представлял и вполне физические трудности: в офисе отсутствовали переговорки, а в местах общепита на обеде было очень шумно. Приходилось либо отпрашиваться с работы, либо укладываться в обеденный перерыв, находя относительно тихое место. Для финального собеса на новое место работы я вообще арендовала переговорку в соседнем от офиса здании. Кажется, лучшая инвестиция 500 рублей в моей жизни.

Сделаю небольшое отступление. Незадолго до выхода на работу в госбанк я закинула заявку на конференцию по финтеху для студентов. К счастью, отбор я прошла успешно, и, когда я уже вышла на работу в банк, отпросилась в отпуск на конференцию. Эта поездка оказалась лучшим вложением сил и времени, так как именно на конференции я впервые обрела друзей-айтишников. Один из них, узнав про мой переход из гуманитарной сферы, предложил помощь в карьере (читай, стал моим ментором).

Заметка для джунов: обрести наставника, когда ты новичок – большое преимущество, которым не стоит пренебрегать.

Конечно, я понимала, что мне нужно серьезно поработать, чтобы подтянуть свои знания и перейти на более интересную для меня работу. Дополнительно к курсу по дата-аналитике я ботала курс Балакирева по питону, курс Карпова по статистике, SQL на sql-ex и теорвер на Матпрофи. Параллельно я доработала резюме, рассылала отклики и даже получила пару референсов от знакомых с конференции по финтеху (в ВТБ и Тинькофф). По опыту и задачам в ВТБ и Тинькофф мы не сошлись, а вот предложение от Озона попало в самую точку. Я успешно решила тестовое задание и прошла 2 технических собеседования. Более того, меня взяли на миддла, а не на джуна! Таким образом, с момента начала обучения на курсах по дата-аналитике (ноябрь 2021 г.) и до получения оффера на миддла (август 2022 г.) прошло всего 9 месяцев.

Здесь стоит сделать несколько важных оговорок. Во-первых, на момент оффера в Озон у меня уже был опыт работы data-аналитиком в госбанке. Во-вторых, у меня появился ментор, который подсказывал мне, какой материал лучше повторить перед собесом, как вести себя на интервью и т. д. В-третьих, сразу после выхода в Озон мне пришлось очень сильно подтягивать свои знания – начиная с SQL и заканчивая Airflow. Моих опыта и знаний было явно недостаточно, поэтому пришлось попотеть, чтобы пережить испытательный срок. На мой взгляд, настоящим миддлом, а не формальным, я стала только спустя полгода работы на новом месте.

Что, в сухом остатке, помогло мне вкатиться в новую сферу быстро и безболезненно? Интерес к аналитике, мотивация изменить свою жизнь к лучшему, готовность посвящать почти всё свободное время учебе и собственно учеба, прохождение дополнительных курсов, ментор и достаточно развитые софт-скиллы. Я рада, что решилась на кардинальную смену карьерного трека и теперь могу развиваться в интересном для меня направлении.