Эта статья про мой путь к первой работе в DS (data science). Путь был длинным и пройден за 2,5 года. Кому-то эта цифра может показаться отпугнуть, и если бы я знал об этом в начале, то меня, возможно, тоже бы отпугнула. Некоторые могут назвать меня неспособным дурачком (и отчасти они будут правы), но, надеюсь, для кого-то эта статья поможет сократить время обучения и быстрее пройти этот путь.

Знакомство и первые шаги

Эта история начинается осенью 2019 года. Юный первокурсник Миша (это я) в очередной раз услышал про какой-то data science. Немного погуглив, я узнал про курс от всем известного поисковика, на котором можно узнать об этой области подробнее.

Пройдя пробный кусок, мне понравилось это так называемое data science и было решено продолжать изучать эту тему, но самостоятельно, платить за это я был не готов.

Для начала я изучил, что вообще должен знать DS и сравнил это с тем, что имелось у меня в голове на тот момент. Поняв, что в голове ничего не имеется (кроме Паскаля в школе и 4 по математике в универе), я решил, что начать стоит с Python.

Нашел несколько курсов по нему и принялся за дело. Проходил я эти курсы в течении полугода, и хоть прогресс, конечно, был, но не сказать, чтобы очень большой, сейчас я понимаю, что этого времени хватило бы, чтобы изучить базу по Python достаточно хорошо, но мой подход при изучении этого курса, как и при изучении последующих, был мягко сказать неправильным: Поизучав неделю, я забрасывал курс на 2, и так на протяжении всего обучения Python.

Худо бедно я познавал данный язык в течении полугода, а потом весна 2020 года, и всеми любимый локдаун. В универ ходить больше не надо, времени стало чуть больше и решил, что пора кончать с этим Python и переходить уже к самому DS.

Приступаю к DS

15 апреля 2020 года я открыл курс «Введение в Data Science и машинное обучение» и начал получать свои первые знания в этой области. Курс мне понравился, не могу сказать, что он давался мне очень легко, но особых проблем не возникало, если не считать Kaggle, на тот момент это казалось очень непонятной штукой.

Следующим моим курсом стал курс от крупнейшего DS-сообщества в России. Очень крутой курс, но я проходил его, конечно, не особо углубляясь. Также я проходил курсы по статистике, SQL и другим важным вещам для DS.

Первые неудачные попытки

Так прошло еще полгода. Я, думая, что уже знаю достаточно, начал активно искать первую работу. Откликался на различные вакансии и меня пригласили на собеседование в Мегафон, им требовался стажер. Я готовился и уже начал немного радоваться, что скоро попаду на стажировку, но собеседование было неудачным. Я мало на что сумел ответить, но зато понял свой истинный уровень.

В течение следующего полугода я проходил различные курсы, а также повторял старые, но изучая их более тщательно. Настала весна, близилось лето, в которое я твёрдо решил начать работать.

В апреле я активно откликался на вакансии, но безуспешно. Никто не захотел брать человека без опыта, у которого даже нечего было толком показать. У меня не было гита, я не участвовал в соревнованиях на kaggle, не хватало усилий, чтобы сделать что-то более-менее объемное. Наличие гита с хорошим кодом или наличие результатов на kaggle является весьма важным для устройства на работу, особенно на первую.

Первый шанс

Уже наступило лето, а работу я так и не мог найти. Я уже начал откликаться на вакансии не связанные с IT, хотелось найти хоть какую-то работу, но даже тут у меня ничего не получалось.

Конечно, в этот момент возникали мысли "может это не для меня?", но в конце июня меня пригласили пройти собеседование на стажировку в Мегафон (да-да, опять он).

К собеседованию на этот раз я подготовился лучше, да и знаний было побольше. В итоге меня приняли на стажировку.

“У меня наконец-то получилось, теперь я уже полноценный работник и сто процентов останусь в компании после стажировки”, думал я на тот момент.

Первую половину стажировки мы (нас было 5 человек) изучали различные вещи, связанные с работой DS. Подробно разбирались с ML, Git, Oracle DB и подобными штуками. Во второй половине нас стали распределять по проектам. Я попал на проект, связанный с рекомендацией одного из тарифов. Я пытался решить эту задачу в течение полутора месяцев. Какой-то результат я получил, но не очень хороший. Далее было итоговое собеседование по итогам стажировки, которое я успешно завалил. После этого я понял, что нужно было лучше готовиться к нему, но было уже поздно. К сожалению, мне пришлось расстаться с коллегами. Я думал, что теперь, когда у меня есть опыт, я смогу устроиться на работу очень скоро. Как же ошибался.

Победа

Хоть теперь и меня стали звать на собесы, проходить их успешно не удавалось, поэтому я решил изменить подход к поиску работы. Я понял, что для получения желаемой работы мне необходимо быть готовым к полноценной работе 40 часов в неделю.

После многочисленных отказов, мне удалось опять попасть на стажировку, и на этот раз это была компания Norbit.

Стажировка в этой компании оказалась организована достаточно хорошо. Каждый день у нас были тренинги, которые проводили сотрудники компании, дальше были домашние задания, а также задания по программированию на Python. Кроме того, мы могли придумать и выполнить индивидуальные проекты. Я был приглашен на проект по системе прогнозирования оттока сотрудников.

К моменту окончания стажировки я не сильно верил в успех, т.к. было много кандидатов, а скольких из нас оставят было неизвестно. Но как вы понимаете, меня все же взяли. Я был очень рад этому. Путь длинною 2,5 года наконец-то был пройден, но далее предстоит еще более длительный и увлекательный путь.

Если вы и дальше хотите узнавать о моей карьере то подписывайтесь на мой телеграм.