Начало.
Меня зовут Саша, сейчас мне 28 лет. Родился и вырос в городе Владивостоке. Я автор Avracadabra. И это лонг рид о том, как я сменил профессию.
В 2013 закончил Дальневосточный Федеральный Университет. Это самый крупный университет во Владивостоке, откуда я родом. По образованию логист. Формальное определение профессии — технолог транспортных процессов. Человек с дипломом бакалавра данной профессии может работать в логистической компании, перевозка пассажиров или грузов. Диплом я писал на тему развития транспортной системы Курильских островов, как развитие логистической инфраструктуры может помочь развитию региона.
После окончания университета работал контроллером технического состояния в местной туристической компании. У компании был собственный парк автобусов. Я проверял техническое состояние автобусов перед выездом, заполнял журналы и путевые листы, организовывал ремонт.
Так продолжалось несколько лет, пока не наступил ковид. Меня не уволили, но перспективы развития сужались, особенно в туристической фирме. Основной заработок компании — перевозка туристов из Южной Кореи. Но границы закрылись.
Появилось свободное время и я наткнулся на coursera.
Это платформа с онлайн курсами. Мне хотелось изучать английский и оказалось его можно учить проходя курсы. Так в моей жизни появились онлайн курсы. Понял, что образование можно получать не только в университете.
Курсы.
Увлечение английским обычно ты смотришь видео на английском языке, прокачивая аудирование. В один из таких дней мне попалось видео, где парен рассказывает о своей работе. Это был аналитик и рассказывал про аналитику данных. Начал гуглить что такое анализ данных. Так узнал, что есть аналитики данных. Они используют данные, что бы улучшить бизнес. Но дальше, больше. Оказывается есть люди, которые предсказываю будущие на основе данных — дата сейнтисты. Так узнал о Data Science. Мне показалась область анализа данных близким и интересным. Примерив на себя роль аналитика данных, такая профессия мне понравилась.
Начал искать информацию и разбираться что нужно знать, что бы стать аналитиком данных или дата сейнтистом. Много слушал, читал и смотрел интервью разных людей, которые сменили профессию в 25, 28, 30, 30+ лет и перешли в сферу it и data science.
До этого момента, мысль о том что можно сменить профессию была для меня чем-то далеким. Но я продолжал читать, слушать и смотреть.
В конечном итоге путь людей которые перешли в data science мне показался таким: осваиваешь Python, проходишь курс по машинному обучению, участвуешь в соревнованиях на kaggle, находишь работу. Мне не нужно было уходить с работы, мог учиться в свободное время. Поэтому решил попробовать.
Так как все те люди о которых читал начинать с python, я тоже начал с python. Нашел курс на coursera от высшей школы экономике по python. Курс не был связан с анализом данных. Достал старый ноутбук и начал проходить курс. Было сложно, непонятно. Pcharm, debbager появилось много новых слов. Единственное, что меня мотивировало учиться дальше — это удачные сабмиты домашних заданий. Они радовали и давали ощущунеия программирования. Я уже был одной ногой в IT:)
Прошел часть курса по python, большую его часть. Решил что пора приобщиться к миру машинного обучения. Тогда было два популярных курса по машинному обучению. Курс на английском от Андрю Янг и специализация на курсере от Yandex & MIPT. Выбрал специализацию от яндекса. Первый курс - "Математика и Python для анализа данных". Оказалось что python для машинного обучения совсем не тот python который я знал. Там нужны были знания библиотек pandas и sklearn, не говоря уже об мат., анализа и статистики. Мне очень помог вводный курс на степик по питону и математике, который сделал один из учеников специализации.
Сказать сколько времени я потратил на первый курс специализации сейчас трудно, но это было долго. В конечном итоге окончил первый курс и получил свой первый сертификат.
Магистратура.
Погружаясь все больше в мир программирования, анализа данных и машинного обучения, мне пришла в голову мысль: "А нет ли в моем родном университете схожих программ обучения". Оказалось, что есть. Это была магистратура в ДВФУ "Искусственный интеллект и большие данные". Решил попробовать поступить. Для поступления необходимо было составить заявку-резюме, пройти тестовые испытания в виде задач на python.
Сделал резюме, гордо приложил свой единственный сертификат, за что получил дополнительные баллы. Сделал себе рекомендательное письмо с текущего места работы. Несмотря на то, что работа в туристической компании механиком по выпуску не была связана с большими данными, за рекомендательное письмо мне тоже начислили дополнительные балы. В итоге в последних рядах меня зачислили в магистратуру.
Начались занятия. Совмещать нормальное посещение лекций с полноценной работой не получалось. Мне повезло и на первый год магистратуры занятия проходили онлайн режиме. Все давалось тяжело. Во-первых, разучился учиться. Во-вторых, на магистратуру в Школу Цифровой Экономике ДВФУ поступают выпускники бакалавриата из математических направлений или около математических, так что почти у всех была подготовка по программированию и математики.
Больше все у меня вызывало сложность это домашнее задание по python, машинному обучению. Это задачи на программирование которые проверялись автоматически. Нужно было написать программу, которая проходила бы все тесты.
В первый учебный год был вводный курс по питону, основы машинного обучения, статистика, sql, право и этика искусственного интеллекта. Год был очень интересный, чудом закончил его без долгов.
К средине 3 семестра определил для себя, что мне больше нравится анализ данных, чем машинное обучение. Больше нравится вникать в бизнес задачи. Дал определение себе, что аналитик данных — это человек, который понимает бизнес или бизнес продукт, при этом обладает набором навыков решать задачи с помощью данных.
Таким специалистом мне и захотелось стать.
Поиск работы и конец магистратуры.
Что я имел после нескольких месяцев самостоятельного изучения и первого курса магистратуры:
- Начальные знания по python, sql и статистики. Прям основы.
- Представление кто такой аналитик данных и что он делает.
- Сертификат об окончании первого курса специализации.э
В этот момент окончательно понял, что текущее место работы мне не нравится и надо искать новое. Оставив сбережение на несколько месяцев для съема жилья и покупку продуктов, я решил уволиться и посветить все время поиску работы и прохождению собеседований.
Вакансий оказалось не то, что бы много. Владивосток не большой город. Для вакансий "Аналитик данных" мое резюме не подходило. Помимо отклика на все "подходящие" вакансии, откликался и на "около" аналитические должности. Везде, где были слова: python, sql, аналитика.
Больше всего под мое представление о будущей работе подходили вакансии федерального офиса ДНС, который базируется у нас в городе. Идея работать в федеральном офисе мне понравилась, так как я понимал что даже устроившись туда не аналитиком данных, со временем можно им стать. Больше всего собеседований прошел именно с ДНС, их было 4. Еще одно собеседование было в местной лизинговой компании. Из 5 попыток две были удачные. Одно предложение в ДНС, одно предложение в лизинговую компанию. Обе вакансии около аналитических.
Выбрал предложение из ДНС.
Начало работы в ДНС.
Когда я начал интересоваться аналитикой, одной из целей было сменить работу и иметь перспективы профессионального развития. На смену работы у меня ушло около полутора лет.
Я попал в команду которая занимается распределением товаров на магазины. В то время в ДНС проводился эксперимент и было создано две команды, для разработки продуктов для распределения. Таким образом создавалась конкуренция. Команды активно нанимали разработчиков, аналитиков, бизнес специалистов, менеджеров.
Мой руководитель отвечал за расчеты потребностей, сколько товара должно лежать на магазине.
Про ощущения, после смены работы.
Шок. ДНС единственный федеральный ритейл с главным офисом на дальнем востоке. Во-первых, был в шоке от условий работы. До этого мое рабочее место было на автотранспортном предприятии, передвижной офис, он же вагончик. Тут же я попал в офис большой компании. Работники располагаются в опен спейсе, столовая, бесплатный кофе, места для отдыха. Тогда меня это поразило.
Во-вторых, я не избежал синдрома-самозванца. Как минимум на весь испытательный срок. После испытательного срока, чувствовал себя увереннее. На собеседовании мне рассказали что нужно будет работать с sql, excel и иногда python. Но мне не рассказали про язык 1С запросов. Это тот же sql только на русском. Но первый раз выглядит необычно.
Конец магистратуры и работа в ДНС.
Я бросил магистратуру в конце 3 семестра. Начала работы в ДНС и учеба в магистратуре оказались для меня не совместимы. Я хотел влиться в работы, часто оставался до поздно. Свободного времени было крайне мало. Я решил уйти из магистратуры в пользу новой работы. Желаю ли я, что не закончил? Скорее да, чем нет. Обидно, что не получил магистерский диплом в сфере искусственного интеллекта и больших данных. Но в то же время, бросил я не из-за лени, а в приоритет работе.
Работа оказалась интересной. Команда отвечала за распределение, нужно было выстроить систему распределения товаров. Была конкуренция. Я работал над расчетами, быстро освоил консоль 1С запросов. Иногда использовал sql и python, что меня радовало. Моя должность звучала как специалист бизнес процессов.
Когда ты приходишь работать в федеральный офис ДНС, обычно, тебе представляют наставника. Мой наставник был моим руководителем. Мы много общались 1 на 1, давали друг другу обратную связь, что очень положительно повлияло на мое развития как специалиста. После испытательного срока, стал более уверенным в себе. Через како-то время стал самостоятельной рабочей единицей.
Во время работы воспользовался оплачиваемым обучением от ДНС. Компания тебе оплачивает 70% стоимости обучения. Прошел специализацию "Аналитик данных" от Карпов курсы. Специализация шикарная, дает основу того, что должен знать аналитик данных.
- Python
- Git
- SQL
- Airflow
- Теория вероятности и статистика
- Визуализация
- Продуктовая аналитика
- A/B тесты.
Все это мне пригодилось и дало базу развиваться в аналитике дальше, делать свои мини проекты. Сертификат о прохождении специализации, один из тех сертификатов которыми горжусь.
Текущие состояние.
Историю смены профессии окончу на этапе, когда я стал аналитиком данных. Спустя 2 года работы добрался до должности "Бизнес аналитик". В начале пути у меня была мутная цель стать аналитиком данных, критерий ее выполнения сформировал так - в трудовой книжке у меня должна быть слово "Аналитик". Сейчас я могу сказать, что достиг цели.
На данный момент я работаю в той же команде, но мои функции изменились. Я ищу пути развития продукта, решаю проблемы с точки зрения всего процесса распределения.
Итог.
Теперь возможность сменить профессию для меня не кажется чем-то невозможным. Хотя когда работал механиком, я определенно так думал. Вот несколько выводов, который я сделал.
- Сменить профессию
- Проходить собеседование — это навык, который можно
- Резюме нужно, что бы на тебя обратили
- Нужно уметь учиться.
Подписывайся на мой телеграм канал. В нем пишу интересные заметки, выкладываю полезные шаблоны и становлюсь продуктивней и умней.