Привет Хабр!

Будем знакомы, Сергей, а это мой первый пост на Хабре.

В 2022 году прошёл курс профпереподготовки «Аналитик данных» в Яндекс Практикуме и сегодня хочу поделиться своим опытом обучения, рассказать что сподвигло меня учиться, какой путь привел меня к Практикуму и почему я сделал выбор в его пользу, как совмещал учёбу с работой аналитиком.

Дисклеймер: после окончания учебы я попал в команду амбассадоров Практикума, поэтому вы вольны считать этот пост рекламным. Пост не задумывался как панегирик Практикума, прежде всего хотел поделиться опытом обучения, совмещения его с работой, и полезными материалами.

Начну с моего бэкграунда. Аналитикой я занимаюсь с 2014 года. Почти 10 лет назад я начал работать в компании, занимающейся исследованиями и консалтингом в сфере стратегического развития, развития территорий, социально‑экономической сфере. Параллельно учился в аспирантуре (на социолога), работал в академической сфере и преподавал.

Зачем я пошёл учиться?

Вопреки расхожему мнению анализ данных я пошёл изучать не для того, чтобы войти в IT, а для того, чтобы развиваться как аналитик. Принимая участие в подготовке стратегий регионов и институтов развития, маркетинговых исследований, рейтингов компаний со временем стал работать всё с большими и большими объемами данных, зачастую неструктурированными, требующими новых подходов и инструментов для их сбора, обработки и анализа. Возможностей «традиционных» для консалтинга Excel и PowerPoint стало не хватать. Возникла необходимость изучения новых инструментов.

Как я начал изучать анализ данных?

Вначале стал самостоятельно изучать Python и SQL по книгам, роликам на YouTube. Затем были краткие онлайн‑курсы на Coursera и Stepik, краткий курс повышения квалификации в Уральском федеральном университете.

Знания и некоторые навыки я получил, но не хватало систематичности, знания были разрозненные. Единая картинка не складывалась.

Почему выбрал Практикум?

В первую очередь рекомендации коллег — двое членов нашей исследовательской команды в 2021 году прошли курсы Практикума по аналитике данных и Data Science.

Во‑вторых, доверие к бренду Яндекса.

В‑третьих, возможность пройти вводную часть курса «Аналитик данных» бесплатно и после уже принять решение об оплате обучения.

И, в‑четвертых, программа государственного софинансирования обучения.

Как проходила учёба?

Скажу честно, было тяжело совмещать работу на полный день с учёбой. Учиться приходилось во «вторую смену» — по вечерам (стандартно 5 дней в неделю с 9 до 11–12 вечера), иногда засиживаясь до поздней ночи, в выходные дни. И так на протяжении 8 месяцев.

Помогала поддержка куратора, преподавателей, ревьюеров и сокурсников. В отличии от обычных онлайн‑курсов, где остаешься с материалом один на один, в Практикуме есть живое общение, советы при решении задач, подготовке проектов.

Полезные советы

Для организации рабочего времени пригодились Гугл задачи и Toggl Track, для хранения кода и данных освоил GitHub и Notion.

Сейчас использую GitHub не только для своего портфолио, но и для хранения материалов своего курса по проектированию. А в Notion веду базу данных источников данных.

В ходе учёбы пришлось вспомнить, углубить или изучить новые сферы знаний, выходящие за пределы курса. В процессе прочёл и рекомендую ряд книг:

• Свейгарт Эл «Автоматизация рутинных задач с помощью Python»

• Моргунов Е.П. «PostgreSQL. Основы языка SQL»

• Бослаф Сара «Статистика для всех»

• Элбон Крис «Машинное обучение с помощью Python. Сборник рецептов»

Также пользу принесли курс по основам статистики на Stepik и краткие курсы по дизайну презентаций и составлению резюме на Практикуме.

Вместо заключения

Это были насыщенные месяцы учёбы, узнал много нового, познакомился с новыми людьми.

А о том, как новая работа нашла меня, расскажу в следующем посте.