История старта в аналитике
1. Имя, возраст.
Савина Екатерина, 32 года
2. Когда проходила курс?
4.10.2021 - 30.11.2021
3. Первое образование.
ФГБОУ ВПО «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет», г.Нижний Новгород.
Экономист-менеджер по специальности «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)»
4. Почему решила переучиться?
К моменту окончания университета тянуло в аналитику, т.к. во время обучения всегда нравилось решать интересные кейсы и задачки, строить гипотезы, оформлять визуал и делать выводы.
Однако в то время аналитиками были опытные специалисты, работающие исключительно в Excel и имеющие определенный бэкграунд. Пришлось отложить мечту и пойти работать по специальности.
В ОАО "РЖД", работая по специальности, достигла максимума из того, что могло мне дать подразделение, и, выйдя в декрет, поняла, что вот он шанс кардинально изменить свою жизнь! Карты сложились: свободное от работы время + бесплатные курсы по федеральным программам (Цифровой Сертификат, Содействие занятости) + множество возможностей освоения необходимых навыков (Stepik, Coursera, Kaggle).
В перспективе стремлюсь к освоению Data Science.
5. Было трудно учиться или легко? Почему?
50 на 50.
С одной стороны, мне было явно легче, чем тем, кто пришел абсолютно с нуля, т.к. за год до участие в программе “Data-аналитик” от ТГУ я прослушала курс “Аналитик данных: основы профессии” от НЕТОЛОГИИ (в рамках фед.программы “Цифровой сертификат”), прошла открытую часть курса “Аналитик Данных” от Яндекс.Практикума (при поддержке “Университет 2035”), курс “Поколение Python: курс для начинающих” от Школы BEEGEEK на платформе Stepik, а также начала проходить уроки на платформе Kaggle. К моменту поступления на курс “Data-аналитик” от ТГУ у меня были навыки работы в Python с использованием основных библиотек для анализа данных, а также был выполнен один проект в рамках обучения в Яндекс.Практикуме, поэтому я имела некое базовое представление о том, что это вообще такое “Аналитика данных” в современной мире )))
С другой стороны, на курсе также были освещены темы, которые для меня были абсолютно новыми, такие как “Машинное обучение”, “Обработка естественного языка”, “Сетевой анализ и теория графов”, “Визуализация данных” (создание дашбордов с помощью Yandex DataLens). Сжатые сроки обучения не позволяли более глубоко погрузиться в изучение этих тем в рамках курса, к тому же стояли определенные дедлайны к выполнению зачетных заданий (конечно, можно было продлить срок их сдачи, но это не в моем стиле))). Еще сложность была в прохождении стажировки и выполнении итогового проекта, т.к. срок по выбранному мной проекту стоял на неделю раньше, чем по остальным проектам в рамках курса. Но мы с командой собрали все силы и выполнили проект в срок и, на мой взгляд, достаточно неплохо. Кстати, всем советую выбирать работу в команде! Поскольку в итоге прокачиваются и те, кто с нуля, и те, кто уже обладает какими-то навыками, помогая другим участникам команды.
6. Самое главное — как с трудоустройством, где работаешь сейчас? Как выглядит твой рабочий день, над какими задачами работаешь?
В настоящий момент я нахожусь в отпуске по уходу за ребенком до 3х лет, поэтому все еще числюсь в штате ОАО “РЖД”, однако с конца января этого года я устроилась на удаленную работу по совместительству в Центр прикладного анализа больших данных ТГУ.
Рабочий день выглядит, конечно, непривычно )))) С утра моя задача - успеть обсудить все вопросы с куратором, т.к. у нас 4 часовая разница в часовых поясах.
Далее уже в течение дня работаю в своем режиме. К вечеру стараюсь выполнить задачи по максимуму, сформулировать все вопросы и направить их в чат куратору, чтобы к моменту начала моего рабочего утра он уже мог дать ответы и поставить новые задачи. Часто работаю после того, как укладываю ребенка на ночной сон, т.к. многие моменты требуют дополнительного изучения. Здесь, конечно, грань между работой и обучением потихоньку стирается. Ты вроде уже работаешь, но все же продолжаешь упорно учиться )))
По поводу задач, над которыми успела поработать: это и первичный анализ с использованием описательной статистики, и обработка текстов, и машинное обучение на проекте, связанном с прогнозированием психологических характеристик на основании цифрового следа пользователей социальной сети.
7. Расскажи про опыт поиска работы. Долго искала? Оправдались ли зарплатные ожидания? По-твоему, легко ли искать работу после курсов? Что посоветуешь тем, кто сейчас ищет работу?
На последней встрече в рамках курса организаторам был задан вопрос от участников по поводу того, можно ли выпускникам попасть в Центр больших данных ТГУ на стажировку или работу. Оказалось, что как раз в Центре открыта пара вакансий для начинающих специалистов и, конечно, выпускники также могут попробовать выполнить тестовые задания и устроиться на работу. Я составила резюме на hh.ru, там же нашла эти вакансии и откликнулась.
Мне прислали письмо с тестовыми заданиями и дедлайном. Необходимо было выполнить одно из двух тестовых заданий в зависимости от выбранного направления: технического (построение моделей машинного обучения, сбор данных, статистический анализ) или аналитического (написание отчетов, автоматизированный расчет каких либо показателей с использованием excel или python, формулирование выводов, формирование ТЗ, подготовка презентаций). В аналитической направленности у меня больше знаний и навыков, однако в рамках обучения очень зацепила тема машинного обучения и обработки естественного языка, поэтому я выполнила оба задания и сдала на пару дней раньше установленного дедлайна.
Через неделю мне пришло письмо с оценкой тестовых заданий и замечаний по ним, а также было назначено собеседование в Zoom. Оказалось, из всех претендентов я одна выполнила оба тестовых задания и мне пообещали, что если все сложится, то грузить будут и аналитикой, и машинным обучением ))) А еще через неделю меня взяли! Поэтому в моем случае поиск работы занял несколько недель, но это скорее исключение из правил.
По зарплате пока не могу сказать, что ожидания оправдались, т.к. еще ни разу ее не получала и пара первых месяцев - это испытательный срок для, так скажем, “въезда” в работу и адаптацию. Но перспективы хорошие )))
Думаю, что работу после курсов искать нелегко, в первую очередь, психологически, т.к. ты находишься в состоянии “обнуления”, начиная абсолютно новую деятельность, причем если говорить о Data-аналитике, достаточно сложную.
Тем, кто продолжает искать работу, советую не останавливаться, точно не падать духом, стараться выполнять предложенные тестовые задания, т.к. они также помогают прокачаться. Ну и параллельно продолжать обучение, благо, возможностей для этого сейчас предостаточно! Кстати, советую подтянуть английский язык, т.к. при работе Data-аналитиком очень часто приходится читать техническую документацию, исследовательские статьи и ответы на вопросы именно на нем.
В общем, дерзайте и все получится!