Эпопея, часть 1Дизайнер в шоке и решает уходить

Эпопея, часть 2Первые кочки на ниве обучения

Эпопея, часть 3.

Ещё до принятия решения идти в IT я работала дизайнером на канале телешопинга в Останкино. Работы всегда было много, ребята сами снимали продукцию для каталога в фотостудии, и, конечно же, у них был свой ретушёр. Его звали Никита. Один раз Никита сказал, что уходит с работы — кардинально менять сферу. Он тогда уже учился — и собирался продолжать — на фронтенд-разработчика.

Не знаю, что бы я делала без Никиты, когда поняла, что не знаю, как проникнуть в Data Science будучи мной. Мы списались в начале 2019 года, и он рассказал, что значит «уйти в IT и получить там работу». Первой целью Никиты, кстати, тоже был DS, но он решил, что разработку освоит быстрее, как вскоре и поступил. Так начался мой дружеский коучинг по выходу из зоны комфорта.

Одним из первых советов, которые дал мне Никита, был никогда не уходить с работы без оффера. Если бы он финансово не подготовился, точно имел бы проблемы.

Про ODS

Одним из первых советов, которые дал мне Никита, был никогда не уходить с работы без оффера. Если бы он финансово не подготовился, точно имел бы проблемы во время учёбы, а причина тому — сложность рассчитать точное время для освоения новой специальности. Так что я приготовилась работать дизайнером до тех пор, пока уверенно не встану на ноги в новой сфере.

Второй важный совет от Никиты был: практика. Пиши код, анализируй данные, смотри видео — и делай это регулярно. Практически всё, что нужно, доступно в сети и часто даже бесплатно. Конечно, не всегда бесплатный материал будет удобным или понятным гуманитарию, но учиться же надо. Поэтому по совету Никиты я взялась за лекции ODS.

Бейдж и стикеры с моего первого DataFest6, организатор ODS, май 2019

Если вы ещё не слышали про ODS (Open Data Science), то очень зря. Эти ребята из «Mail.ru» создали международное сообщество специалистов, исследователей и инженеров, связанных с DS. Они и сейчас проводят профильные митапы (вроде DataFest), а ещё создали открытый обучающий курс по ML, с лекциями, видео и домашками — достаточно хардкорного уровня, если вы ноль.

Конечно, человеку с математическим складом ума даже оффлайн-ODS не показался бы таким адом. Но не мне. Каждый урок давался болью, слезами и отчаянием, так что вскоре я совсем разочаровалась в идее сменить сферу. Мы с DS, видимо, не были созданы друг для друга, это стоило признать. И всё равно я продиралась дальше, уже на чистом упрямстве.

Я ходила на митапы одна, потому что Data фишки были никому не интересны среди моих знакомых. И это было очень грустно. DataFest6, май 2019

Оглядываясь назад, вижу и плюсы: благодаря ODS я впервые начала писать хоть какую-то аналитику на Python, так как в «Специалисте» мы этим не занимались. Ещё открыла для себя Jupyter Notebook, познакомилась с градиентным спуском и радикальным образом расширила зону комфорта в плане собственных возможностей. С переменным успехом прошла все уроки на русском. Гуманитарный успех.

Наверное, тогда мне хотелось от себя слишком многого за очень короткий срок. В голове зрела мысль: вот если бы был курс, который соединял бы мою нулевую точку отсчёта и заоблачный DS, что-то промежуточное и основательное, чему я могла бы доверять, и с дипломом в конце — было бы круто. В апреле я такой курс нашла.

Непрерывно ощущать себя глупой, ничтожной, неспособной на то, на что способны остальные, очень тяжело. Меня радует только, что в конце этого месяца начнётся Яндекс.Практикум.

Про Яндекс.Практикум

Бесплатная вводная часть по Data Аналитике проходилась ещё весной, залпом. Наконец-то материал был понятен, интересен, а главное — полезен. До самого лета я пилила терпеливую поддержку вопросами: когда, когда, когда же откроется полный курс? Есть даже запись в дневнике за 2 июня 2019 года:

«…Непрерывно ощущать себя глупой, ничтожной, неспособной на то, на что способны остальные, очень тяжело. Меня радует только, что в конце этого месяца начнётся Яндекс.Практикум и можно будет спросить совета у наставника – живого человека, который имеет настоящий опыт работы и актуальное понимание ситуации. Я остаюсь при мнении, что мне нравится DS, мне нравится аналитика, мне нравится всё это и я очень хочу прорубить.»

Важный момент: когда я соглашалась на курс, то уже понимала, что Data Аналитика ещё не конечная станция. Тогда более хардкорный трек по DS в Яндексе ещё не запустили, да и сама аналитика была совсем «зелёной», первая когорта. Однако курс предлагал стартовую программу обучения на полгода с нуля, на живых данных Яндекса, и меня это устроило. Даже не задумалась, что есть какие-то риски. Может сумасбродство, а может судьба. Ещё мне очень слоган понравился. Как его не любить?

Цена вопроса в 2019 году составляла 60 тысяч рублей, за раннюю оплату сделали небольшую скидку. Эти деньги у меня уже были отложены на дипломную «Специалиста», так что я просто перераспределила расходы. И ушла в Практикум.

Про обучение

Начало было похоже на прыжок в воду с трамплина. Каждый студент, который написал в Слаке о своей любви к анализу, будто открывал мне глаза. Я не одна! Месяц назад это было так, а вот сейчас — нас много, мы общаемся и готовы постигать новое вместе. И понеслась.

В Практикуме учились и учатся по спринтам — двухнедельным интервалам. Новый спринт всегда начинается в понедельник. Тогда в тренажёре открывается список заданий, которые нужно успеть пройти за две недели, включая сдачу проекта.

Каждый день на теорию у меня уходило около 2-3 часов после работы, кроме четверга. Четверг был день передышки, чтобы не сойти с ума.

Вечером понедельника я садилась и писала своё расписание прохождения теории до пятницы включительно. Каждый день на неё у меня уходило около 2-3 часов после работы, кроме четверга. Четверг был день передышки, чтобы не сойти с ума. План состоял в том, чтобы к пятнице полностью пройти теорию, а на выходных собирать первый подход к самостоятельному проекту. Тогда проект проверяли примерно к среде второй недели, и вечером у меня было время исправить комментарии. Если их немного, то уже к пятнице заключительной недели проект полностью принимали. А последние выходные спринта оставались свободны для отдыха и сериалов. И по новой.

Проекты, кстати, были моей любимой частью обучения. Некоторые темы, в духе недвижимости, не зашли, но аналитика игр, А/B-тест в телекоммуникациях или анализ рынка кафе — очень даже! Каждый из проектов создавался с чистого листа: нужно было открыть пустую «тетрадку» в Jupyter и самому создать в ней законченную работу, с кодом и комментариями. Кто меня знает, помнит, с каким трепетом я всегда отношусь к оформлению. Именно в проектах с этим можно было разгуляться. Ведь нашу работу смотрел профессионал, разбирался в выводах относительно данных и в том, что всё-таки изображено там на графиках. Не хотелось ударить в грязь лицом.

Второй Сборный проект Практикума я писала в отпуске,
и это было сложно и классно одновременно.

Личный лайфхак: писать короткие выводы по каждому пункту плана проекта. Посмотрела под одним углом — вывод. Посмотрела под другим — вывод. Таким образом к концу проекта можно было собрать все-все выводы и окинуть их одним взглядом. Обычно тогда приходило озарение, выводы превращались в красивые списки, а предположения — в рекомендации. В какой-то момент я даже полюбила извращённые, вылизанные графики со всеми подписями к осям и единой цветовой гаммой в seaborn. Эстетический вкус «не пропьёшь».

Страшный и ужасный когортный анализ в LTV, сколько крови ты мне выпил…

Кстати об эстетике. Моим первым наставником в Практикуме была прекрасная девушка, аналитик-разработчик из Яндекса по имени Ирина. Кроме своей основной работы, она ещё преподавала в вузе разработку на Python, так что её педантичный подход к хорошему идиоматическому коду сразу задал правильный тон моему обучению.

Благодаря проектам я также узнала, что обожаю делать выводы на пустом месте, и это тоже очень ценное знание, хоть и плохо. Свои слабые стороны как профессионала важно помнить, а каждый вывод — подвергать тройной проверке, даже если очень хочется побыстрее выдать результат.

Первая когорта аналитиков оказалась невероятно дружной. Точнее, вначале нам казалось, что так и должно быть, мы же не знали, как может быть иначе.

Пока я училась, Яндекс открыл трек по Data Science, но переходить туда уже не хотелось, хотя и было возможно без особенных проблем. Слишком много таин хранила аналитика. Я хотела туда.

Про людей

Нам хорошо училось вместе. Первая когорта оказалась невероятно дружной. Точнее, вначале нам казалось, что так и должно быть, мы же не знали, как может быть иначе. Во время стресса выпускного проекта когорта самоорганизовалась в Телеграме, помогали друг другу. Общение в Слаке однажды переросло в аналитические встречи, которые мы собирали небольшой группой активистов в Москве. Жаль, что собраться по всем городам было сложно. Но многие из иногородних ребят смогли приехать на Выпускной, который прошёл в Яндексе на Льва Толстого в декабре.

Так как это был первый выпуск Data Аналитики, событие было масштабным: с экскурсией, презентациями и объятиями. Событие века, теперь уже так не делают. Оно навсегда останется в моём сердце, так много мы смеялись. Нам очень повезло с выпуском: нужные люди в нужное время и именно с нужной мотивацией.

Практикум стал моей ласковой катапультой в IT, полностью перевернув представление о себе, своих силах и ожиданиях от будущего. Шесть месяцев их команда поддерживала, выслушивая наши просьбы, боли и собирая обратную связь, чтобы каждый следующий спринт делать лучше. Исправить ошибки. Порадовать юмором. А некоторые преподаватели, как Слава, во времена первой когорты почти достигли уровня канонизации. Без него мы бы не дошли.

И ещё раз прошла бы этот путь, но только тем же составом.

К осени Практикум запустил программу помощи в трудоустройстве, на которой нам активно помогали с резюме, сопроводительными и собеседовали по Zoom. После выпуска эта программа стала называться акселерацией, но к тому моменту я в ней уже не участвовала, так как за три дня до знаменательного Выпускного получила оффер на работу рекламным аналитиком в ivi.

Продолжение:

Эпопея, часть 4Глубокое погружение в аналитику

Опубликовано Дарья Гришко

Data-аналитик в ivi, амбассадор Яндекс.Практикума.

%d такие блоггеры, как: