«Навыки самопрезентации помогут вам в любой профессии»: история дата-аналитика Влады Мицюк

«Работала без праздников и выходных»: о первой профессии

В 2018 году я окончила университет ИТМО, где изучала таможенное дело, и стала работать менеджером по внешнеэкономической деятельности.

Менеджер по ВЭД — это связующее звено между таможней, продавцом и импортёром. Объясню на примере. Допустим, компания закупила плитку в Испании и отгрузила товар. После оформления отгрузочных документов в процесс включалась я: проверяла эти документы, корректировала их и передавала по цепочке дальше — на декларирование.

Также я отрабатывала все запросы таможенных органов, консультировала клиентов по вопросам таможенного законодательства, запрашивала у них необходимую информацию, занималась сертификацией.

Я почти никогда не расставалась с телефоном и ноутбуком — так продолжалось до тех пор, пока я не вышла замуж. Когда у меня появилась семья, я поняла, что уже не могу и не хочу отдавать всю себя работе.

К тому же в определённый момент я осознала, что упёрлась в потолок: повышать доход я могла только за счёт увеличения объёма задач, который и так был максимальным. Поэтому мне предстояло либо оптимизировать процессы, либо поменять работу.

А потом я ушла в декрет. Но отдыхать в нём я не собиралась. Я понимала, что в свободное время мне обязательно нужно что-то делать — или получать знания и навыки, которые помогут в оптимизации текущей деятельности, или выбирать для себя новую сферу и развиваться в ней.

«Шла к цели маленькими шагами»: об упорстве и учёбе

Итак, я поставила перед собой цель: в декрете получить ещё одно образование. Сперва раздумывала о высших учебных заведениях, но потом, наткнувшись на рекламу Skillbox, поняла, что оптимально выбрать именно онлайн-формат: он позволит заниматься по личному расписанию, без жёсткого графика.

Начала присматриваться к разным программам и в итоге остановилась на data science. Несмотря на то что сперва это направление показалось мне довольно запутанным, я всё же увидела в нём близкое для себя: как-никак все предыдущие годы я уже работала с данными и как раз хотела эту работу оптимизировать и автоматизировать.

Я всегда считала себя гуманитарием. С детства родители и учителя твердили, что у меня ярко выраженные способности к литературе и языкам. И хоть по математике и физике у меня тоже были пятёрки (и школу я окончила на отлично), не могу сказать, что сильно углублялась в эти предметы.

Поэтому я очень удивилась, когда, начав погружаться в программирование, быстро стала в нём осваиваться. Оказалось, что гуманитарии легко улавливают синтаксис языка — будь то Python или C#. По крайней мере, у меня было именно так. Но когда дело доходит до технического применения языка, уже, конечно, нужна математическая база.

В этом плане курс построен здорово — от простого к сложному. Я быстро восполняла пробелы и вспоминала то, что позабыла со школьных времён. Да и вообще поняла: «технарями» и «гуманитариями» не рождаются, а становятся. Если бы в школе я столько же времени посвящала изучению информатики, математики и физики, то уверенно могла бы назвать себя технарём.

Интересно, что мы с мужем почти одновременно начали изучать новые профессии: только он, как поклонник компьютерных игр, выбрал для себя разработку игр на C#. Правда, учёба не пошла — не сложились отношения с куратором. Они долго пытались притереться, но не получилось. В итоге специалиста заменили, когда было уже поздно — муж выгорел.

Эта ситуация стала для меня уроком: нужно сразу озвучивать проблемы, возникающие в процессе обучения, и не пытаться перетерпеть и приноровиться.

Я очень дисциплинированный человек. Поскольку я видела перед собой чёткую цель, я упорно шла к ней маленькими шагами. Даже составила себе расписание: проходить минимум один блок за день, а если блок короткий, то два. Ребёнка спать положила — села заниматься.

«Пыталась объять необъятное»: о трудностях, возникших во время учёбы

Я уделяла учёбе всё свободное время, но в какой-то момент почувствовала, что на меня свалился слишком большой объём информации. Со всех сторон. Дело в том, что у Skillbox много площадок для взаимодействия со студентом: платформа, телеграм-чат, email-рассылки и дополнительные вебинары…

В один момент я даже поймала себя на выгорании: как-никак наш физический ресурс ограничен и невозможно объять необъятное. Потому я начала ставить перед собой только реалистичные цели и избавляться от чувства вины. Говорила себе: «Ничего страшного, что ты пропустила вебинар, — это лишь дополнительная опция, причём не последняя».

«Аналитика мне ближе»: о выборе между тремя специальностями в data science

Курс по data science предлагает студенту развитие в трёх направлениях — анализе данных, инженерии машинного обучения и дата-инженерии.

Первое время я хотела стать дата-инженером, поскольку считала этого специалиста ключевым в процессах. Человеком, на котором всё держится. Он организует сбор данных и их хранение. Именно к нему за данными потом обращается аналитик для их обработки или ML-инженер для построения моделей на их основе.

Вот только когда я пыталась освоить структуру баз данных глубже, чем это нужно аналитику, испытывала сложности. Поэтому решила так: лучше стану хорошим аналитиком, чем так себе инженером.

Окончательно утвердилась в своём решении, когда мы начали проходить Docker. На моём компьютере было слишком мало оперативной памяти, чтобы установить эмулятор среды. В итоге я крутила код чуть ли не сутки, чтобы обнаружить, что в нём не хватает какой-то мелочи — например, точки с запятой. Возможно, кому-то понравится во всём этом копаться, но мне нет.

Читайте также:

Как стать аналитиком данных: какие навыки нужно получить и где искать первые проекты

Аналитика оказалась мне ближе — я всегда и в любом вопросе просчитываю риски: «Если мы сделаем так, то будет так, а если так, то…» Я испытываю искреннее удовольствие и интерес, решая профессиональные задачи в рамках этого направления.

«К концу учёбы мне нужен был не только карьерный консультант, но и психолог»: о подходе к поиску работы

Мои ожидания от Центра карьеры изначально были очень высокими. Я думала, что это всемогущий орган, который по мановению волшебной палочки поможет мне переместиться из точки А в точку Б.

Но как раз когда я училась, в Центре пересмотрели политику: если раньше в него можно было обратиться за карьерной консультацией после прохождения 60% курса, то, когда я перешла этот рубеж, требовались все 100%.

Правила есть правила, но я-то ведь уже настроилась на поиск работы! Поэтому сперва попробовала самостоятельно собрать резюме и помониторить вакансии. Но чувствовала, что мне чего-то не хватает. Теперь понимаю: чуть-чуть не хватало именно тех знаний из недопройденных модулей. Не зря, видимо, у компании изменилась политика.

Когда я окончила курс, то получила долгожданную карьерную консультацию. Правда, к тому моменту, после полутора лет учёбы, кажется, мне требовалась встреча уже не с эйчаром, а с психологом 🙂

Мне хотелось анализировать себя со всех сторон — понять, насколько моя кандидатура подходит работодателям с точки зрения возраста, образования и навыков. Меня мучили вопросы:

• Не помешает ли трудоустройству моё высшее образование совсем в другой сфере?
• Захотят ли со мной иметь дело, узнав, что у меня есть маленький ребёнок?
• Как повлияет на поиск работы тот факт, что я окончила курсы, а не университет?
• И вообще — насколько я сейчас нужна в этой сфере?

И дальше по списку. Понятно, что в рамках одной встречи обсудить всё было невозможно чисто технически — время-то лимитировано. Но многие вопросы я для себя закрыла.

А ещё — снизила ожидания. Я поняла, что Центр карьеры — это всего лишь инструмент, а не конечная инстанция, которая решит все мои проблемы. Да, полезно им воспользоваться и получить совет, но не стоит воспринимать его как волшебную таблетку.

Нужно самим тоже искать вакансии и возможности. Кстати, на эту тему в Skillbox есть классный бесплатный курс «Как найти работу». Он перевёл мои навыки поиска работы на новый уровень — я научилась грамотно позиционировать себя при составлении резюме, подсвечивая позитивные стороны и сглаживая негативные.

Затем мы продолжили работу с Центром карьеры и составили план поиска вакансий. И тут меня накрыло синдромом самозванца: мне стало казаться, что я не соответствую никаким требованиям, что я вообще ничего не умею.

В итоге Центр карьеры предложил мне стажировку в компании Arman, занимающейся системной интеграцией. Сперва я переживала, что не подойду, так как там требовалось писать парсеры, а мы эту тему детально не изучали. Но всё сложилось хорошо: ещё до собеседования я уточнила, могу ли доучить необходимое в процессе стажировки, и мне сказали, что да.

В итоге собеседование прошло быстро и успешно: я грамотно презентовала свои качества и компетенции, рассказала о карьерных планах, а в технической части меня особо не мучили.

«Иногда нужно отстаивать себя»: о трудоустройстве и профессиональной настойчивости

На собеседовании я обозначала, что на старте не мечтаю о каких-то грандиозных суммах, но мне важно, чтобы постепенно, с ростом моих профессиональных навыков, рос и доход.

Казалось бы, всё хорошо: мы с работодателем друг другу понравились, оффер получила, и вдруг возникла неожиданная проблема. Выяснилось, что до офиса мне добираться два часа в одну сторону…

Я смотрела на вещи реалистично и понимала, что, несмотря на отличный шанс начать карьеру в дата-аналитике, тратить на дорогу четыре часа я не готова. Начала уже отказываться от работы, и тут (о, чудо!) работодатель сказал, что готов взять меня на удалёнку!

С тех пор я работаю маркетологом-аналитиком в системном интеграторе Arman. Компания предоставляет комплексные решения для обеспечения безопасности крупных промышленных предприятий. Основные «продукты» — системы громкоговорящей связи и локальные системы оповещения.

Моя работа заключается в том, чтобы проводить внутренние маркетинговые исследования и анализ по запросу отдела продаж. Например, сейчас я занимаюсь анализом таможенной статистики для стратегического планирования компании (вот и прошлый опыт пригодился), а также анализом финансовой отчётности конкурентов.

Кстати, после испытательного срока в компании я стала смелее и даже выиграла небольшую битву против бюрократии: сейчас я работаю в штате на подходящих мне условиях, а изначально меня хотели оставить на договоре ГПХ, продлить стажировку на второй срок с зарплатой в два раза меньше, чем у коллеги с такими же обязанностями.

Естественно, меня такие договорённости не устраивали, и я это высказала. Внутренне после своего «бунта» я уже готовилась возвращаться к прежней профессии, когда мне позвонили и согласовали мои условия. Сделала очередной вывод: иногда отстаивать себя полезно.

«ChatGPT и Google — лучшие друзья аналитика»: о планах и полезных инструментах

Сейчас я концентрируюсь не на карьерном росте, а на прокачке профессиональных навыков и более глубоком освоении полезных инструментов. Например, пока я не работаю с базами данных напрямую, но очень этого хочу. Постепенно готовлюсь.

Дело в том, что, хоть маркетинговые исследования и очень интересные, но, как по мне, немного расплывчатые: я добываю информацию из множества открытых источников (новостей, тендеров, инвестпроектов) и никогда не могу сделать какой-то вывод со стопроцентной точностью. А вот в продуктовой аналитике всё иначе: там любые решения строятся на предельно конкретных метриках.

Сейчас я оцениваю себя как джуниор-плюс-специалиста, мне точно есть куда расти. Но уже на своём опыте точно могу сказать, что для успешного трудоустройства и развития в компании недостаточно только технических навыков (владения Python, Power BI и прочим). Нужно также быть стабильной личностью: выдерживать объём задач, уметь коммуницировать, быть гибким.

Да и вообще: сегодня такое время, когда вы не сможете просто устроиться в одно место и работать там 30 лет, ничему больше не учась. Нет, нужно постоянно следить за новыми инструментами в своей сфере, успевать их осваивать и внедрять.

Я, например, не так давно на базовом уровне освоила нейросети. И теперь, когда передо мной встаёт какая-то сложная задача, связанная с данными, а я точно не знаю или не помню, что именно делать, я спрашиваю у ChatGPT.

Запрос составляю максимально подробно и на английском, потому что так нейросеть даёт более релевантные ответы. Она выводит нужный код, я проверяю его, модернизирую и подстраиваю под себя. Это куда быстрее, чем листать все свои конспекты или пытаться найти информацию в интернете.

Не зря говорят, что программист должен в первую очередь владеть ChatGPT и Google. К аналитикам это тоже относится.