Про то, почему захотелось сменить специальность
Вся моя карьера до GeekBrains была связана с финансами: я окончила специалитет по направлению «Экономика» в МАИ, затем магистратуру по программе «Финансовый менеджмент» в Финансовом университете при Правительстве РФ. В течение восьми лет работала бухгалтером в зарубежной консалтинговой компании. В целом меня всё устраивало — коллектив и оклад хорошие, но вот само дело, которым я занималась, со временем нравилось всё меньше.
С момента, когда ты становишься зрелым и опытным специалистом, работа в бухгалтерии становится цикличной. Каких-то новых нетривиальных задач не появляется. Просто выполняешь по кругу привычные обязанности, и из-за этого в какой-то момент работа перестаёт нравиться.
Как раз в момент, когда мне захотелось разнообразия в профессиональной жизни, коллега упомянул, что стал изучать Python по бесплатной онлайн-программе. И я решила присоединиться, хотя раньше интереса к программированию я не проявляла. Мне всегда казалось, что это что-то очень сложное, для каких-нибудь высших разумов — однако, к моему удивлению, я вскоре втянулась. И даже обогнала коллегу (начавшего курс на неделю раньше меня) на две недели и помогала ему делать домашки.
Про поступление на факультет Python и перевод на факультет Big Data
После прохождения краткого бесплатного курса мне захотелось узнать о Python больше и получить полноценное образование — пока скорее для себя, а не с целью смены специальности.
К выбору GeekBrains как основной площадки меня подтолкнул опыт двух друзей: один из них окончил факультет Python-разработки, второй отучился на факультете продакт-менеджмента. Оба после окончания учёбы устроились работать по новой специальности, да и сам процесс обучения им нравился. Ну а когда выяснилось, что третий мой друг (сотрудник VK, бывшей Mail.ru Group) может поделиться своей корпоративной скидкой, сомнений не осталось.
На факультете Python-разработки я проучилась два месяца — и хотя учёба была мне интересна и я чувствовала, что движусь в правильном направлении, всё-таки хотелось попробовать что-то ещё. Поскольку часть дисциплин была межфакультетской, то в одном чате со мной были студенты других факультетов, в том числе и факультета аналитики Big Data. Читая их обсуждения, почему они выбрали эту специальность, какие перспективы их ждут после окончания учёбы, какие обязанности они будут выполнять, я поняла, что это то, что мне нужно.
К тому моменту у меня уже было оплачено годовое обучение на факультете Python. Но менеджеры GeekBrains оказались очень отзывчивыми и за неделю переоформили мне все документы, добавили во все чаты, прикрепили к новой группе, написали, какие дисциплины с первого факультета будут зачтены на новом, а какие надо нагнать. Я доплатила разницу в стоимости — обучение на Big Data длится полтора года вместо одного, и оно дороже, чем курс по Python, — и без проблем сменила курс.
Про учёбу и то, как совмещать её с fulltime-работой
Из педагогов хочу отдельно отметить Виктора Щупоченко, читавшего курс по Linux, — это не совсем моя тема, я в ней не очень сильна, но Виктор очень терпеливо, детально и доступно объяснял материал. Он внимательно следил за тем, чтобы каждый во всём разобрался, а не просто кивнул, что понял, но на самом деле ничего не понял.
Также хочу поблагодарить Илью Акчурина за его курс по методам сбора и обработки данных из сети Интернет — видно, что он относится к работе с большим энтузиазмом. Материал давал очень полно, рассказал много интересного и полезного, и при этом всё чётко, без воды.
А ещё хочется поблагодарить Андрея Рудницкого, читавшего курс по рекомендательным системам. Он дал много полезной инсайдерской информации о том, как всё устроено в этой сфере, разбирал интересные задачи и помог выучить очень ценный алгоритм.
Весь период обучения в GeekBrains я продолжала работать бухгалтером на прежнем месте. Совмещение учёбы и работы давалось по-разному, всё зависело от конкретных дисциплин. По каким-то предметам домашнюю работу можно было сделать за полчаса-час, по каким-то — за два. Но бывало, что неделями сидишь за компьютером по полночи…
О хакатоне, дипломе и трудоустройстве в Ozon
Несмотря на большую нагрузку, я старалась вне учёбы читать разные полезные ресурсы и телеграм-каналы по Big Data — и в одной из рассылок увидела объявление о хакатоне от консалтинговой компании BCG. Поскольку педагоги в GeekBrains рекомендовали нам участвовать в хакатонах, чтобы иметь строчки в резюме, связанные с новой специальностью, я решила попробовать. Некоторые сразу записывались командами, но можно было записаться и «одиночкой», а в чате хакатона рассказать о себе и найти, с кем объединиться. Я так и сделала — в итоге у нас сформировалась команда из пяти человек, в которую входил в том числе один из моих одногруппников по GeekBrains, а также девушка, занимающаяся data science в компании Ozon.
Хакатон включал в себя решение трёх задач, над которыми мы плотно и дружно трудились все выходные. Мне удалось хорошо себя проявить — а потому та самая девушка из Ozon рассказала мне, что у них есть вакансии, и предложила попробовать устроиться в Ozon, передав моё резюме коллегам.
Я на тот момент уже готовилась к написанию диплома. Педагоги предложили нам темы и задачи, основанные на реальных данных от крупных бизнесов. Я выбрала Авито, поскольку от них у меня тоже было приглашение на собеседование.
Дипломные проекты мы готовили индивидуально. Они включали в себя написание кода, анализ данных и презентацию, в которой ты должен был объяснить, как твой код и решение могут быть полезны компании. Стоит отметить, что на протяжении всей работы над дипломом к нашей группе был прикреплён куратор: можно было показать черновики, получить обратную связь, задать вопросы, узнать, что делать дальше. Так что с написанием диплома проблем не было.
О первых месяцах работы и о том, как решиться на перемены
Я успешно прошла испытательный срок и работаю младшим аналитиком Big Data в Ozon уже 4,5 месяца. Благодаря полутора годам обучения в GeekBrains я чувствую себя в новом статусе комфортно и уверенно, программа была очень подробная, поэтому могу смело сказать, что у меня даже есть преимущество в знаниях по сравнению с другими младшими аналитиками.
Единственное, что я бы поменяла, — уделила бы больше внимания SQL, поскольку многие вещи, которые мы привыкли делать через Project Jupyter, можно сразу делать через SQL. Но из общения с другими junior-аналитиками я поняла, что во всех онлайн-школах так обучают.
Потенциальным и действующим студентам GeekBrains я хочу сказать, что смена профессии — это, безусловно, стресс. Но если ты недоволен тем, чем ты сейчас занимаешься, ты тоже чувствуешь себя некомфортно, а значит, у тебя меньше энергии. Когда ты меняешь направление на то, которое тебе по душе, ты чувствуешь прилив сил. Это помогает справляться со всеми трудностями. Вдобавок Big Data — очень интересная и перспективная с точки зрения финансов сфера, поэтому я с удовольствием предвкушаю новые карьерные вызовы и перспективы.
Поэтому ничего не бойтесь, следуйте за своей мечтой, верьте в себя — и всё обязательно получится!
Комментарии