Я боялась математики, а теперь строю модели машинного обучения»: интервью с выпускницей Skillfactory, которая стала Data Scientist в 32 года

— Екатерина, расскажите, чем вы занимались до IT и почему решили сменить профессию?

— Я окончила филологический факультет БГУ, работала редактором в издательстве, потом контент-менеджером в IT-компании. Работа была спокойная, но я чувствовала, что стою на месте. Мне хотелось развиваться, зарабатывать больше, решать интересные задачи. В IT меня привлекала возможность работать удалённо и высокие зарплаты. Но я боялась, что без технического образования мне не пробиться. Особенно пугала математика — я думала, что это не моё.

— Почему вы выбрали именно Data Science, а не разработку или тестирование?

— Я всегда любила анализировать, искать закономерности. На старой работе мне нравилось собирать данные, строить графики в Excel. Однажды я увидела статью о Data Science, и меня заворожила идея: можно научить компьютер предсказывать будущее, делать рекомендации, находить скрытые инсайты. Я поняла, что это именно то, чем я хочу заниматься. Но, конечно, не представляла, насколько это сложно.

— Как вы выбирали курс? Почему остановились на Skillfactory?

— Я изучала отзывы, сравнивала программы. Skillbox, Нетология, Skillfactory — у всех есть программы по Data Science. В Skillfactory мне понравилось, что курс длится 12 месяцев, есть упор на Python и практику, а также помощь с трудоустройством. Цена была средней (около 3400 BYN), можно взять рассрочку. Отзывы выпускников были очень вдохновляющими — многие нашли работу ещё до окончания.

— Как проходило обучение? Что было самым сложным?

— Первые 3 месяца мы изучали Python — для меня это был тёмный лес. Но благодаря понятным объяснениям и домашним заданиям я втянулась. Самым сложным оказалась математика: статистика, теория вероятностей, линейная алгебра. Пришлось пересматривать лекции по несколько раз, консультироваться с кураторами. Но в Skillfactory отличная поддержка: можно задать вопрос в любое время, и тебе подробно ответят. Я не чувствовала себя брошенной.

— Сколько времени вы уделяли учёбе?

— Я работала, поэтому училась по вечерам и в выходные. В среднем уходило 15–20 часов в неделю. Иногда было тяжело, но я понимала, что это инвестиция в будущее. Особенно помогало чувство, что я не одна: в чате с одногруппниками мы делились опытом, поддерживали друг друга.

— Расскажите о проектах, которые вы делали.

— На курсе мы выполнили несколько проектов: анализ данных о клиентах банка, построение модели для предсказания оттока, рекомендательная система для интернет-магазина, анализ тональности текстов. Каждый проект я оформляла на GitHub и описала в портфолио. Это очень помогло при поиске работы — работодатели видели, что я умею работать с реальными задачами.

— Как вы искали первую работу?

— После окончания курса я разослала резюме в десяток компаний. Откликалась на вакансии Junior Data Scientist, Data Analyst. Первое собеседование провалила — волновалась и не ответила на теоретические вопросы. Но не отчаялась, повторила материал. На втором собеседовании меня взяли стажёром в небольшую продуктовую компанию. Через 3 месяца меня перевели на позицию Junior Data Scientist. Сейчас я работаю уже год, зарплата — 3000 BYN, и это только начало.

— Какие навыки оказались самыми важными в работе?

— Python, SQL, умение работать с данными (Pandas, NumPy), знание алгоритмов машинного обучения, умение презентовать результаты. Но важнее всего — умение учиться. Data Science меняется каждый день, нужно постоянно читать статьи, пробовать новые инструменты.

— Что бы вы посоветовали новичкам, которые боятся математики?

— Не бояться! Математика в Data Science не такая уж страшная, как кажется. Многие вещи можно освоить на интуитивном уровне, а углубляться по мере необходимости. Главное — начать и не сдаваться. Если я, филолог в возрасте 32 лет, смогла, то сможет каждый.

— Поделитесь планами на будущее.

— Хочу углубиться в Deep Learning, попробовать себя в NLP (обработка естественного языка). Возможно, через год сменю компанию на более крупную. Но главное — мне нравится то, чем я занимаюсь, и это бесценно.