Як отримати роботу після 4 місяців навчання | robot_dreams
Для відстеження статусу замовлення - авторизуйтесь
Введіть код, який був надісланий на пошту Введіть код із SMS, який був надісланий на номер
 
Код дійсний протягом 2 хвилин Код з SMS дійсний протягом 2 хвилин
Ви впевнені, що хочете вийти?
Сеанс завершено
На головну
«‎Я був шокований, як швидко все відбулося»: як отримати роботу після 4 місяців навчання

«‎Я був шокований, як швидко все відбулося»: як отримати роботу після 4 місяців навчання

Історія випускника robot_dreams

Костянтин Кіндрат вже кілька років працював у сфері будівництва як інженер-проєктувальник, коли вирішив, що хоче набути нового досвіду та опанувати нову професію. Тоді він зацікавився IT.

Вирішивши навчатися наприкінці 2022 року, вже у липні 2023-го він отримав диплом курсу Junior Data Analyst, і не тільки його, але й роботу в компанії Laba.

Як йому вдалося опанувати нову професію за чотири місяці, коли більшість технологій він вивчав з нуля, Костянтин розповів в інтерв’ю для robot_dreams.

До речі, наступний потік курсу Junior Data Analyst стартує вже скоро, і в студентів знову буде можливість потрапити на стажування у Laba Group.

Далі зі слів Костянтина.

Костянтин Кіндрат, Junior Data Analyst у Laba Group, випускник курсу Junior Data Analyst у robot_dreams

З будівельної сфери — в IT

Я навчався на факультеті будівництва та інженерії довкілля у Львівській політехніці. Певний час працював як інженер-проєктувальник, але після кількох років зрозумів, що хотів би набути нового досвіду. Першим на думку спало IT.

Це було наприкінці 2022 року. Я переглядав безплатні курси на YouTube, намагався зрозуміти, який напрям мені найцікавіший. Пробував різне — цікавився і фронтенд-напрямом, і думав, що міг би програмувати на Python. Найбільше зацікавили Data Science та ML, але вирішив почати саме з аналітики даних.

Після того, як вибір було зроблено, я почав шукати ґрунтовні курси саме на цю тему. Спочатку просто відкрив пропозиції від Google: почитав відгуки, подивився, хто буде викладачами на курсах. Серед варіантів, які знайшов, обрав robot_dreams: тут не було поганих відгуків, а серед лекторів — ті, хто працював у Megogo та Uklon.

Дві лекції на тиждень та курсовий проєкт: як я навчався

Сказати, що було легко, не можу: я одночасно працював і намагався ще й знаходити час на сім'ю та спорт. Щотижня було дві лекції, потім домашнє завдання чи тест. Практики було вдосталь: заходиш в онлайн-кабінет, виконуєш д/з, можна було прослухати запис лекції.

На тиждень на навчання виділяв приблизно 15 годин. Теми були різні: наприклад, була дуже цікава для мене лекція про парсинг даних, після якої я навчився збирати дані за допомогою бібліотеки Python Beautiful Soup безпосередньо зі сторінки сайту, яку бачимо на екрані. Маючи такі знання, можна зробити табличку з інформацією зі спортивного сайту про те, скільки голів забила певна футбольна команда, а також статистику — коли вигравала, а коли програвала.

Загалом вивчали багато технологій. Я трохи знав основи Python, а от інші, такі як SQL, Looker Studio, Tableau, BigQuery, довелося опановувати з нуля.

На курсі одночасно навчалося близько 70 людей — були й студенти, і люди з досвідом. Я не багато сидів у чатах, але бачив, що там жваво йшло спілкування: ділились ідеями, досвідом, допомагали одне одному.

В який день тижня у штаті Чикаго більше злочинів: як я писав курсовий проєкт

Наприкінці навчання треба було здавати курсовий проєкт — показати, що ти можеш самостійно використовувати ті знання, яких набув на курсі. Теми розподіляють між учасниками рандомно. Але можна було обрати іншу з доступних або ж запропонувати свою: мені випала про таксі, і я попросив її змінити на Chicago Crime Data, дані про криміналістику в штаті Чикаго за 10 років.

Це були дані про злочини, які я брав із загальнодоступних у GBQ: про місце, спосіб, вид, локацію, дату тощо. Потім їх потрібно було:

  • Проаналізувати на ймовірність викидів.
  • Опрацювати такі випадки, якщо вони виникали.
  • Візуалізувати (створити дашборд) за допомогою Looker Studio / Power BI чи Tableau на вибір.

На цю роботу нам дали тиждень. Я почав аналізувати, які метрики можна придумати з цією темою. Потім знайшов додаткові відкриті ресурси для перевірки коректності зібраних даних. Очищував та готував до візуалізації за допомогою Python, а для візуалізації обрав Looker Studio.

Зрештою вийшов дашборд з фільтрами групування даних, щоб показати статистику злочинів Чикаго. Наприклад, можна було побачити, в який час доби частіше відбуваються злочини.

Сам захист був не надто важкий, все відбувалося онлайн. Я не дуже хвилювався: відчуття «‎допиту» не було.

Я намагався все робити якнайкраще. Дуже хотілося довести собі й іншим, що зможу закінчити навчання та знайти нову роботу. В результаті захистився та закінчив курси з найвищим балом.

Як писати резюме, якщо немає досвіду в IT

На курсі нам трохи розповідали про це: була мінілекція на тему «Ефективне резюме та супровідний лист». Лектор підказав, що краще писати, що — ні, які ресурси можна переглянути. Ми створили свої резюме, і на наступній лекції нам давали поради, що можна покращити.

Про багато дрібниць я не замислювався. Наприклад, що краще писати спочатку ім'я, потім прізвище. Якщо виділити основні поради для новачків, то вони такі:

  • Обов'язково пишіть супровідний лист. З ним у вас набагато більше шансів отримати роботу. Там потрібно описати, що ви вмієте, чому вважаєте, що ця вакансія саме для вас, як можете використати минулий професійний досвід. У резюме це все значно коротше — лише де навчався, працював, які курси закінчив.
  • Не треба детально розписувати, де ви працювали. Вкажіть лише кілька останніх місць роботи. Резюме не має бути довгим: все одно ваш минулий досвід не надто актуальний для роботодавця.
  • Якщо володієте різними мовами — обов'язково на цьому наголосіть.
  • Можна використати шаблони для оформлення. Я, наприклад, зробив резюме за допомогою Canva.
  • Це здається очевидним, але інколи новачки так роблять: не варто писати в резюме неправду, бо на співбесіді вас можуть запитати про ті технології, на яких ви буцімто розумієтеся.

Стажування у Laba

На курсах нам сказали, що ті, у кого високий показник за балами, можуть надіслати своє резюме. І десь через тиждень зі мною зв'язалися для співбесіди в Laba.

Було дві співбесіди: спочатку рекрутер розповідав про компанію та мою потенційну роботу. Потім було технічне інтерв'ю: знань, яких я набув на курсах, виявилося достатньо, щоб його пройти.

Я був шокований, як швидко все відбулося: тільки закінчив навчання — і ось уже нова робота.

Мені дуже допомагають знання, яких я набув щодо SQL, основи Python, інструменти для візуалізації даних — Power BI, Tableau, Looker Studio — і, звісно, математична статистика.

Я працюю вже близько місяця. На початку мене познайомили з ментором, який розповів про методи роботи, архітектуру проєктів тощо. Щодня протягом двох тижнів я кілька годин спілкувався з ним, потім самостійно опрацьовував почуте.

Довелося розбиратися також з інструментами, за допомогою яких відбувається комунікація (Asana, Zoho), паралельно виконуючи нескладні таски з оптимізації таблиць, перевірки даних тощо.

Як підготуватися до зміни професії: мій досвід

Якщо ви замислилися про нову професію, спочатку краще зробити дослідження сфери IT загалом, щоб зрозуміти, який напрям вам найближчий. Спробуйте пройти марафони на кілька днів, послухати лекції з фронтенду чи Python. Головне — не йдіть навмання, у вас має бути хоча б загальне уявлення, чим ви займатиметеся на курсах.

Загальних ресурсів про IT багато, наприклад, я часто дивлюся якісь навчальні ролики на YouTube.

Якщо ви змінюватимете професію, вам точно буде важко. У мене були моменти, коли зовсім не розумів лекцію, не знав, як робити домашнє завдання. Я прослуховував матеріал по кілька разів, інколи здавалося, що це взагалі «‎не моє».

Важливо розуміти, що навіть якщо ви вчитесь на курсах, потрібно бути готовим працювати також самостійно. Але курси допомагають опанувати обраний напрям значно швидше і ґрунтовніше, дають базу, з якою буде простіше навчатися далі. А ще — не бійтеся ставити запитання лекторам чи одногрупникам, це дуже допомагає у навчанні.

І пам'ятайте: ніколи не пізно починати нове.

Ще статті
Або як правильно підготуватися до технічної співбесіди
Розширення для браузерів, хмарні сервіси та бібліотеки.