Историиуспеха часто подаются слишком гладко. Но за каждым «сегодня я работаю в Data Science» всегда стоит длинный и запутанный маршрут.
Я хочу поделиться своей дорогой — не как учебником, а как историей, которая, возможно, поможет тем, кто сейчас только ищет направление или сомневается, стоит ли идти в аналитику, инженерию или AI.
Начало: школьный выбор и первая любовь к системам
Моя отправная точка — школа. Учился я в физико‑математическом классе, где нас приучали к структурному мышлению и логике. Это был мой первый контакт с идеей, что за любым хаосом всегда можно найти систему.
Тогда я ещё не знал, что такое BPMN или Data Science. Но именно в школьные годы родилась привычка «разбирать вещи на части и собирать заново» — будь то задачи по алгебре, проекты в кружках или собственные попытки сделать автоматизацию «на коленке».
Я не был самым сильным учеником. Честно говоря, в школе я больше занимался спортом, чем алгеброй, и проводил вечера за книгами и фильмами в жанре fiction.
Меня всегда тянуло к историям — к тому, как разные миры строятся и живут по своим законам. Но школьная подача материала не слишком мотивировала: формулы казались оторванными от жизни, задачи — лишёнными смысла.
И только позже я понял: в этих книгах и фильмах меня привлекало не «волшебство», а логика целых миров. Правила, системы, механики — всё это было похоже на то, как устроены бизнес‑процессы и технологии. Просто в школе это не умели показать.
С этого момента началась внутренняя трансформация: вместо того чтобы зубрить ради оценки, я стал искать, как знание может превращаться в инструмент. И когда я впервые столкнулся с бизнес‑анализом, а затем и с данными, всё вдруг сложилось — это были те самые «системы», которые я любил ещё в фантастике.
Университет: бизнес-анализ как отправная точка
Когда я поступилв Финансовый университет, переехал в другой город, выбор пал на направление, связанное с бизнес‑информатикой и анализом процессов.
Поначалу казалось, что это про «бумажки и схемы». Мы изучали BPMN, UML, IDEF — и я иногда скучал. Но именно тогда я понял важное: умение описывать систему — это не второстепенный навык, это фундамент.
Если ты не понимаешь, как устроен процесс, ты не сможешь его автоматизировать или улучшить. И это знание потом помогло мне в каждой новой роли.
Первые шаги в IT: анализ и данные
Первая серьёзная практика была связана с бизнес-анализом и данными.
Я занимался построением аналитики для разных направлений компании, автоматизацией процессов, архитектурой данных.
В мою жизнь вошёл Python. Сначала для простых задач: парсинг, Excel обработка, базовые отчёты. Потом - ML библиотеки: scikit-learn, XGBoost, CatBoost.
Когда я впервые увидел, как простая модель может предсказать поведение клиентов или оптимизировать процесс, я испытал то чувство, ради которого многие и остаются в Data Science: магия превращения данных в решения.
От анализа к машинному обучению
Следующим этапом стал ML. Я пробовал всё: от классических алгоритмов (регрессии, SVM, деревья) до глубоких сетей. Работал с PyTorch и TensorFlow, игрался с NLP (TF-IDF, Word2Vec, BERT), тестировал AutoML-инструменты, начал проходить программы переквалификации.
Это был период бесконечных экспериментов. Kaggle, собственные проекты, участие в университетских кейс-чемпионатах и конференциях. И каждый раз я убеждался, что знаний мало, если они не доведены до практического результата.
Инженерия: как модель становится продуктом
Однажды я поймал себя на мысли: я умею строить модели, но не умею их внедрять. А ведь именно внедрение отличает «демку» от настоящего продукта.
Так началась моя дорога в инженерную сторону: Docker, Kubernetes, Airflow, CI/CD, MLflow. Я учился собирать пайплайны, деплоить сервисы, выстраивать инфраструктуру.
И это дало ещё один инсайт: AI и Data Science сами по себе мало что значат, если они не встроены в систему, которой реально пользуются люди.
Работа и опыт внедрения
Я работал аналитиком, специалистом по продвижению решений, занимался поддержкой IT-систем, документацией, обучением пользователей. И понял ещё одну важную вещь: коммуникация - не менее важный навык, чем код или математика.
Ты можешь написать идеальный скрипт, но если ты не объяснишь его ценность, им никто не воспользуется.
-
Ты можешь построить архитектуру, но если бизнес не понимает, зачем она нужна, проект провалится.
Что я понял за эти годы
Системное мышление - мой главный капитал. Школа и бизнес-анализ научили видеть целое, а не только детали
Data Science - это инструмент. Сильный, гибкий, но сам по себе он не решает проблем
Инженерия делает разницу. Продукт рождается там, где есть связка анализа, данных и внедрения
Люди важнее технологий. Без общения, презентаций и вовлечения команды - любое решение останется на бумаге
Взгляд вперёд: AI-продукты и собственные проекты
Сегодня я хочу идти дальше - строить продукты, а не только отчёты или модели
AI-агенты, мобильные приложения, системы, которые помогают людям - вот то, что меня драйвит
Мне 21, и я понимаю, что впереди больше вопросов, чем ответов. Но именно это делает путь интересным.
Я делюсь своим опытом, чтобы показать: в IT можно прийти разными дорогами. Через математику, через программирование, через дизайн или бизнес-анализ. Важно только одно - быть готовым учиться и соединять разные области в единое целое.
Вместо заключения
Когда-то я начинал с простых схем в BPMN. Сегодня я строю модели, пайплайны и системы.
Завтра хочу создавать продукты, которые будут работать для людей.
Если вы тоже идёте этим путём - пишите. Обмен опытом и историями помогает не меньше, чем туториалы и учебники.