Меню
Код
Код
#истории
  • 1963

«Я боялась рутинных задач, но в Data Science всё иначе»

«Учеба заканчивается, как только начинается работа» — старый миф. Особенно теперь. Особенно в Data Science.


Даша Бокарева

Россия, г. Киров


Пройденные курсы


Достижения

Окончила университет, сменила профессию, работает в стартапе и развивает свой проект.


ссылки




Антонина Никулина

Проводит интервью со студентами и выпускниками Skillbox, любит digital и иностранные языки. В 2016 году стажировалась на радио в Германии.


В интервью Даша рассказывает:


— Data Science — профессия высокооплачиваемая, но непростая. Почему ты выбрала её?

— Я понимала, что в Data Science хорошо платят, но мне были интересны сами задачи. Если выбирать между высоким заработком на рутинной работе и меньшей зарплатой, но с перспективой роста и новыми профессиональными вызовами, то я возьму второе.

DvaBota, два стартапа и два универа за год

— Параллельно с университетом ты пошла учиться в Skillbox, зачем?

— В университете я поняла, что хочу развиваться в IT. Выбрала направление Data Science, пробовала разобраться сама — но профессия оказалась слишком сложной, поэтому я пошла на курс.

— Почему Data Science? Ты умела программировать, стала бы разработчиком.

— Бизнес-информатика научила меня программированию и управлению проектами, а как специальность не пригодилась. Я хотела программировать, но быть только разработчиком — нет. На студенческом хакатоне я услышала о Data Science: что это за профессия, кто в ней работает, что такое нейронные сети, как их программируют, где используют.

Меня зацепила смесь IT и аналитики, такой гибрид служебных задач. И понравилось, что здесь нужно постоянно учиться. Грустно, если ты однажды научился чему-то, а потом используешь один этот навык всю жизнь. Повторяешь рутинные действия изо дня в день, как белка в колесе. В Data Science всё иначе.

— Как ты оказалась на курсе Skillbox?

— Пока я выбирала курс, побывала на вебинаре по машинному обучению от Skillbox. И меня подкупило то, что здесь много практики, и то, как подаётся информация. Несколько дней вебинара и домашних заданий — и у тебя проект в портфолио. Опять же мощная программа обучения, а не просто поверхностный обзор. Ну и помощь с поиском работы я тоже получила.

— Заканчиваешь курс — и что дальше?

— А я уже работаю. Сейчас мы создаём чат-ботов для бизнеса в стартапе DvaBota. А до этого я работала в московской компании R-broker: с этой вакансией как раз помог Центр карьеры Skillbox, хотя я тогда мало что умела.

— Твоя работа как-то связана с Data Science?

— Сейчас я пишу на C#, но ребята в DvaBota хотят внедрять машинное обучение — и делают большие ставки именно на мои навыки. Это раз, а во-вторых, я применяю Data Science в личном проекте.

— У тебя и личный проект есть? Расскажи!

— Это мобильное приложение Perfect Journey. Оно помогает построить персональный туристический маршрут. Вы указываете предпочтения по категориям, а сервис подсказывает пешеходные и автомобильные пути по регионам России, исходя из ваших интересов.

Мы начали этот проект на одном из хакатонов, но тогда нам не хватило знаний, чтобы его доделать. Другие ребята не захотели продолжать, но мы с преподавателем увидели в нём перспективу, стали командой. Некоторые функции я реализовала уже в своём дипломе, используя информацию по Кировской области, а сейчас мы завершаем MVP для запуска.

Презентация проекта Perfect Journey

— В этом году внутренний туризм популярен, а если в следующем всё изменится?

— Это не повод не развивать внутренний туризм. Мы опробуем сервис на Кировской области, а если всё будет хорошо, то масштабируем на Россию и в перспективе — на зарубежный рынок.

Интерфейс приложения

«‎Закладывать фундамент жизни в 18 лет — это странно»‎

— Давай немного о прошлом. Расскажи, с чего ты начинала, на кого училась?

— Я пошла на бизнес-информатику, хотя в школе думала о дизайне. Чтобы поступить на графический дизайн, нужно было сдавать литературу. Я боялась, что не справлюсь, поэтому искала что-то смежное, но с другим набором экзаменов. На бизнес-информатику брали с обществознанием — это меня устроило.

— Но это же совсем не то, что ты хотела?

— Да. И отчасти из-за этого, а отчасти из-за проблем с деньгами на втором курсе я решила уйти в академический отпуск. Взять время, чтобы всё обдумать.

— А у тебя получилось всё обдумать?

— Да, получилось. Сначала я попробовала стать фотографом — проводила коммерческие съёмки, работала в основном на свадьбах: фотосессии, обработка, договоры и так по кругу, — но в какой-то момент всё стало рутиной. Я поняла, что это не то, о чём я мечтала и как представляла свое призвание, так что решила вернуться в вуз.

Даша на съёмках

Я это сделала, потому что решила развиваться в аналитике и IT. Тогда я осознала, что хобби надо заниматься по настроению. Сейчас я увлекаюсь мобильной фотографией и прекрасно себя чувствую. Продала фотоаппарат и теперь фотографирую только то, что хочу и когда хочу.

— То есть тебе академический отпуск помог?

— Однозначно. Многие плохо относятся к паузам в учёбе, потому что большой процент студентов не возвращается, но, возможно, им это и не нужно. Странно, что уже в 18 лет ты должен задать направление будущей жизни — мало кто знает себя в этом возрасте достаточно хорошо. Поэтому я считаю Gap year классной практикой: есть время подумать, если ты чувствуешь в этом потребность.

— Сейчас ты работаешь в стартапе. Не хотела бы набраться опыта в крупной компании?

— С ребятами в DvaBota я развиваюсь, и мне нравится, что мы выполняем сложные задачи вместе. У меня хороший наставник, и за небольшое время я сильно прокачала скиллы. Data Science я изучаю в Skillbox, а на работе учусь управлять стартапом.

Блиц

— Если Data Scientist — это гибрид аналитика и программиста, то чего в тебе больше?

— Я на 70% программист.

— Что даёт тебе личный проект, твой стартап?

— Свободу и независимость, а ещё мне это просто интересно.

— Через 10 лет ты стартапер или учёный?

— Стартапер. Хочу создавать интересные продукты и решать проблемы людей.


Учился у нас?

Click Me!

Рассказать свою историю!

Курс

Профессия Data Scientist


Станьте специалистом по анализу данных и машинному обучению, даже если у вас нет опыта программирования. Мы погружаем студента в профессию и даем задачи, которые приближены к жизненным ситуациям. Так вы получите опыт, близкий к работе в IT-компании. После прохождения обучения — помощь в трудоустройстве.

Понравилась статья?
Да