«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.