Всем привет! 💓

Добро пожаловать на канал, посвященный будням аналитика данных, не так давно открывшего своё сердечко этой сфере😏

Немного вводных обо мне:

🤷‍♀️ достаточно долго (особенно для человека до 30 лет) проработала до айти на первой работе, да еще и с ощущением, что это навсегда

🤷‍♀️ жила в мире, где не принято менять сферу работы и даже просто увольняться

🤷‍♀️ наивно полагала, что мир вокруг существует по таким же законам (и живет на такие же зарплаты🤡)

🤷‍♀️ после внутренней «перестройки» с удивлением осознала, что границы этого мира все же шире, чем хотелось бы

Недавно поняла, что мне нужно место, где я могла бы фиксировать свои мысли и переживания, связанные с перекатыванием в айти (потому что дипсик уже не вывозит 😩 особенно по длине чата)

Так родился этот канал

У меня нет знакомых аналитиков (кроме коллег), которым можно доверить все, что порой трепещет и жаждет вырваться наружу, а близкие, не посвященные в data контекст, не всегда могут выкупить концептуальность доносимых мыслей

Сама с удовольствием читаю аналогичные каналы, и наибольший отклик вызывают посты, где рука об руку с описанным идёт личность автора, а не только постинг полезных функций и интересных статей (положа руку на сердце, признаю - процентов 30% в скриншотах на телефоне - как раз полезный контент, который лежит там мертвым грузом 🐇)

Недавно второй раз в жизни сменила работу. К счастью, первая работа в айти - такая же временная, как cte, поэтому мой взгляд на рынок труда еще достаточно теплый, и я смогу поделиться некоторыми наблюдениями🤵

Надеюсь, скоро спасу дипсик и смогу интересно порефлексировать тут 😴🥰

Преданалитический бэкграунд: часть первая 🪿

До вката в айти я работала как это принято сейчас называть «в госухе».

Училась я кстати на экономиста, что на мой взгляд достаточно размытое понятие

Экономисты бывают разные, вот я была заточена как раз на работу в госсфере. Объектом моего анализа во время учебы всегда были агрегированные категории, такие как город или область (а не конкретное предприятие), что уже тогда сильно сужало релевантные образованию рабочие места 🥲

И мало того, что после окончания университета работать я пошла по специальности, еще и задержалась на этом месте на 5 с небольшим лет

Все, что нужно было мне на этой работе из технических навыков, это:

🎉 включать и выключать комп

😡 немного экселя (никаких сводных, ВПР, макросов, только сумм и счёт если, только хардкор)

☹️ немного пауэер поинта для презентации наанализированного

☹️ и, разумеется, ворд, для более подробного описания этого самого наанализированного

Ну, конечно, я и анализировала. По большей части анализ был шаблонный, никаких продуктовых гипотез, никаких размышлений «а что если», пространство для творчества сильно ограничено (в том числе жёсткой иерархией и строгим следованиям указаниям свыше)

Из более-менее интересного было прогнозирование показателей на n лет вперёд (и иногда ещё обоснование почему же факт отклонился от прогноза🤓)

Несмотря на то, что это очень слабо звучит по сравнению с реальным анализом данных, работа была хардовой с точки зрения моральных сил и софт скиллов - не каждый готов периодически сидеть на работе до 12 ночи за ~40 тысяч в месяц, чтобы в итоге переместить в презентации график на пару сантиметров левее👍🤡 (справедливости ради, было это достаточно редко - 2-3-4 раза в год💪)

Но на тот момент была я достаточно блаженна в своих представлениях о жизни, о зарплате, о рабочих задачах и самое главное - о масштабе данных

Данных в моей работе практически не было - у меня ни разу не зависал эксель при открытии файла или при протягивании формул. Если бы мы посчитали медиану по количеству строк, с которыми приходилось работать - она бы точно получилась меньше 100🚬

И с таким опытом работы, практически на все 100% нерелевантным, мне удалось в конце 2023 года найти работу аналитиком и за 1,5 прошедших года достаточно апнуться 🍔 но об этом я расскажу в своих следующих включениях

P.S. Не высшим единым жив человек и на том спасибо🤓

Преданалитический бэкграунд: часть вторая 😥

В продолжение предыдущего поста должна сказать, что мысли уволиться у меня всё-таки возникали - стабильно раз в год накал страстей достигал пика и я обновляла статус на hh

И занимала «выжидательную» позицию, очень редко откликаясь на что-то - казалось, не прохожу по требованиям 😭

Представьте себе человека, у которого за плечами уже 1-2-3 года опыта по специальности, но не совсем того, который требуют от экономистов, например:

❓ работа в 1с (я в нём в итоге поработала и не поняла, что там такого уметь надо, если ты не бухгалтер, что это аж отдельное требование)
❓ умение в ценообразование
❓ расчет себестоимости и т.д.

Хоть можно было и нагуглить, но мне казалось невозможным с нулём реального опыта претендовать на подобное. Вот и оставалось ждать или рассматривать вакансии помощников/ассистентов экономистов, хотя ты уже вроде как не нулевой пациент… 😞

В итоге через 2-3 недели накал страстей стихал и резюме скрывалось, не принося никакого фидбэка. Да и на работе возникал очередной завал - работа за себя и за Сашку, а моральный кодекс не позволял мне бросить этот корабль в «такие тяжёлые времена»😬

Трудоголизм соседствовал с тревожностью, что каждый день, месяц, год работы тут ухудшают моё положение на рынке труда и плодят лишь нерелевантный коммерции опыт 🚬

С высоты текущего опыта могу сказать, что надо было:

✍️ составлять резюме по другому - жаль не было в те времена llm-ок, которые бы вывернули и описали опыт как конфетку - побизнесовее

Хоть тогда ещё рынок труда не достиг текущего состояния «конкурс лучшего резюме🤡но базово описать выполняемые задачи подробнее, понятнее и чтобы их можно было хоть отчасти переложить на вакансии - мастхэв

✍️ надо было отойти от концепции «экономист» - как только не называют должности, подразумевающие одну и ту же работу

Я тогда даже и не знала про существование понятия аналитик, но когда искала работу уже непосредственно DA, со мной часто связывались hr, которым был нужен «аналитик» как раз на уровне моих обязанностей с первой работы - достаточно было немного экселя и презентаций, а зарплату предлагали всё-таки немного больше, чем я тогда зарабатывала - 60-70к (поэтому даже без изучения питона и sql было куда податься)

✍️ откликаться тоже надо было активнее: сочтут твоё резюме не подходящим - ну пришлют отказ, мир не рухнет (шучу, рухнет конечно, но только первые 1-2-10 раз, а потом станет всё равно, главное не прекращать откликаться)

А если повезёт - резюме пройдёт дальше и пообщаешься с hr, уже плюс (ведь даже на опыте после перерыва это тяжело)

Недавно я сменила работу и если бы я откликалась только на те вакансии, где требования на 100% совпадали с моими текущими на тот момент рабочими навыками, то я бы откликнулась примерно…никуда😰

✍️ например, в требования любят запихнуть несколько СУБД (PostgreSQL, ClickHouse, MS SQL), а я работала только с последним

✍️ а если ещё обратить внимание, как Airflow покидает чат дата инженеров и расплывается ещё и по вакансиям дата аналитиков, то мне можно было навсегда закрыть hh (на предыдущей работе задач с Airflow не было и не предвиделось, да и коллеги говорили «не пригодится», в итоге на новом месте одной из первых тасок была настройка дага)

Про итоговое решение «войти в айти», опыт смены работы и собеседования расскажу в своих следующих включениях 🤗

А что если…
войти в айти или немного о том, как я «вкатывалась» во фронтенд

Череда безнадёжных попыток потыкать hh привели меня к осознанию, что оставаться мне на своей работе навечно нужно каким-то неведомым мне образом обрасти востребованными навыками 😱

На работе я доросла до потолка по должности исполнителя, и зарплата теперь могла расти немного только за счёт стажа, но для этого надо было ждать отметочки в 10 галерных лет, индексации оклада на 3-4% были даже не ежегодными 😐

Параллельно моему личностному кризису начинает хайповать сфера айти. Но где я и где айти?

Я не шарю в высшей математике (это ж первое требование ☠️), как шарят (казалось бы 😬) все выпускники технических ВУЗов, не говоря уже о программировании и всех этих сложных «хакерских» вещах ⌨️💅

Первым осознанием, что всё не так, как кажется, стало знакомство с парнем, который работал фронтенд-разработчиком и не заканчивал при этом никакую вышку, просто когда-то купил себе книжек, выучил что-то и пошёл работать ☺️

Начинал он в 2018-2019 и требования на джунов были сильно ниже (сейчас по ощущениям понятие джун пытаются вообще вытеснить с рынка), но и зарплаты не то, чтобы были такие привлекательные, да и надо было ходить в офис (почему-то вспомнилось именно сейчас, что при увольнении с одного из первых мест работы ему вместо денег предложили забрать офисный стул, а он к моему удивлению вовсе был и не против, ох уж эти айтишники…😊😔)

К моменту знакомства он уже наслаждался некоторыми последствиями всемирной пандемии (удалёнкой) и работа чаще всего занимала у него 3-4 часа в день. Представьте, каково офисному человеку, который с 9 до 18 при любых обстоятельствах должен отсидеть в офисе, услышать, что проблемой айтишника был сломанный режим: он хотел бы вставать пораньше - часиков в 11, ведь это такая боль просыпаться каждый день в 12-13 часов (лавандовый раф на максималках😊😔)

Насмотревшись на всё это, прикинув, что айти - это не так сложно, как кажется на первый взгляд, у меня возникла мысль присоединиться к миру фронтенд-разработки и мне торжественно вручили книжку по html ⁉️

HTML - язык разметки с фиксированным набором элементов-тегов, которые не требуют заучивания сотен правил. Прочитала я книжку быстро, попробовала поверстать структуру сайтика в блокноте, и сказала едем дальше ⁉️

Следующая книжка была потолще раза в 2,5, это был CSS - язык стилей и здесь-то и сошла на нет моя мотивация. Стало скучно - казалось, нужно зазубрить сотни свойств вроде margin и padding (хоть всё это и гуглится в процессе работы, мой мозг тогда оказался не готов к такому непривычному для меня варианту работы - гуглить, а не знать)

Я осилила страниц 30 и сдалась, забросив это такое манкое «войти в айти» (хвала небесам не навсегда) 🥺

Неправильный подход к обучению порушил мою карьеру разработчика 📖 (может и к лучшему конечно, мир избежал Fatal Error в продакшн-сборке)

Что же нужно было изменить в подходе к обучению?

Я думаю у меня на тот момент было недостаточно мотивации. В ней я бы выделила два варианта составляющих:

😭 желание + «нужда» (нужда условная - не то, чтобы вы бомж с картонкой «подайте на запуск sql-скриптов», но рискуете им стать, например, потеряв текущую работу, если вы на декретной ставке, и т.д.)

🥰 желание + интерес - этот путь мне пока неведом, думаю, начни я обучение разработке чуть иначе, могла бы и не прийти в итоге к аналитике

Как же нужно было учить?

🤝 начинать с самого интересного: у каждого свои критерии, для меня самым интересным в моей работе является логика, закладываемая в код, поэтому начинать надо было с изучения языка программирования

🤝 выбрать подходящий для обучения способ: изучение по книгам - не моя тема, у меня и по аналитике лежат они ждут своего звёздного часа, мне проще посмотреть видео и порешать что-то на степике или любом другом сайте с примерами в том числе и простых практических задач

О том, как я всё-таки вернулась к мысли об айти и пришла к аналитике, расскажу в своем следующем включении 🤗

P.S. очень рада всем присоединившимся читателям 😑

while True: войти_в_айти()

Спустя год я вернулась к идее покорить айтишный олимп - хотела начать с той же книжки по html, но через пару дней поняла, что с фронтендом всё-таки покончено

Но так как я уже была достаточно прогрета на удалёнку и возможность «грести лёгкие деньги» (☠️), то мимо такой подготовленной ЦА не прошли курсы

Лично я купилась на рекламу одной школы (geekbrains) - в прогретые ушки как по маслу зашла мысль о гарантированном трудоустройстве. 😊 Да и среди предлагаемых профессий замаячило что-то отдаленно похожее на то, что делаю я - аналитика. И пусть там какой-то неизвестный sql, зачем-то питон, который вообще-то нужен разрабам, и ещё впридачу куча непонятных слов, ну и ладно - анализировать-то я умею, а остальному научат 🤓

Прогрето - куплено 👎 (по времени это была вторая половина 2022 года)

И это был один из худших выборов даже на тот момент. Но я тогда не знала ни про степик, ни про менторство, ни про иные бесплатные платформы и выгорала на своей работе, поэтому мне нужен был этот спасательный круг. 😣 Да и курс - всё-таки что-то синонимичное методологии и самое главное - трата денег (реальных - из твоего и так небольшого бюджета), которые жалко тратить вот так впустую 😒

И это сработало - именно как мотивация, вернее как кнут, но повторять подобное только ради этого не рекомендую. Сейчас вариантов в разы больше и если и выбирать, то:

🔴 узкоспециализированные курсы, а не те школы, что и жрец, и жнец, и на дуде игрец

🔴 прочитав отзывы и желательно от реальных людей - я же просто воспользовалась первой попавшейся под руку возможностью что-то изменить

Но полагаться только на курс - изначально провальная идея. Например, первое касание программирования было на C#. 😐 Вот это было безумием - переходить и так не окрепшему уму на питон, он мне жутко не понравился после строгого типизированного C#, и я даже начала жалеть о выборе аналитики. 😬 Было и много малополезных (если не сказать бес-))) предметов и много каникул.

По счастливой случайности я узнала про степик и начала проходить курс по питону - чисто на синтаксис (функции, типы данных и т.д.). Ни о каком пандасе там и речи не шло (после целого блока по анализу данных в рамках учебы я помнила только про dead.inside df.head). Параллельно ещё читала книгу по sql (та версия меня ещё не училась на своих ошибках 😬)

Только благодаря этому я набила руку на простые задачки по питону и понимала, как делать простые sql-запросы (к тому моменту прошёл почти год моего обучения и всё это вопреки курсу 😬)

Конечно же, я была не готова ни морально, ни хардово к поиску работу, но что-то дёрнуло меня зайти на hh и обновить резюме - переименовать экономиста в аналитика, чуть переформулировать задачи с текущей работы и гордо вписать в свои навыки знание Python, SQL, Power BI. 🤓 Но статус поиска я пока не трогала, поэтому для меня стало неожиданностью спустя пару недель такого баловства получить первое приглашение на собеседование 👀

Про собесы, разочарования и долгожданный оффер расскажу в своём следующем включении 🤗

P.S. до этого мне казалось, что всё это - изи катка, раз-раз и я аналитик. Но этот group by подсветил достаточно ошибок на моём пути «вкатыша» 😭

В поисках SQL

План при поиске работы обычно таков: обновлённое резюме - приглашение - собеседование - новая работа - всё, Вы восхитительны! 😎

Так вот приглашение мне прислала компания хм…занимающаяся бухгалтерией для нефтянки (РН-учёт). Из разговора с hr я поняла, что речь идёт не о той аналитике, к которой я стремлюсь, но надо же было с чего-то начать (хотя бы в плане собеседований)

На выходных галопом по Европам по экселю, ещё «освежила» в голове основные финансовые показатели организации (как будто когда-то я их знала 💀)

На собеседовании я была «великолепна»:

👍 приехала не в тот корпус, поэтому опоздала на 15+ минут
👍 не прорепетировала рассказ о себе, импровизация находу оказалась сложнее, чем я думала
👍 заявила, что хочу «творчества» на рутинной работе. Рук походу сразу поняла, что мы не смэтчимся по этому фактору, и настойчиво пыталась выбить у меня признание, что я не пойду к ним 😐

Работа предполагала обработку массивных файликов из разных источников, требовалось мёрджить их силами power query и power pivot, ну и проверять всё ли там с данными ок

Конечно же, в духе классических корпораций - только офис, только хардкор. 😊 Успела заметить, как сотрудница несколько минут стояла у турникета и ждала ровно 17:00, чтобы приложить пропуск (хоть один плюс офлайн собеседования - есть шанс заметить побольше 🚩). А ещё пообещали систематические «задержки пару раз в месяц» (ну как пообещали - сама спросила 👍)

- А база данных, у вас же есть база, есть sql? 🥺
- Да, но мы редко работаем с ней, да и у меня есть сотрудник, который знает sql. Мне нужен человек под конкретные цели без творчества, это если когда-то останется время свободное - можем придумать задачу, но свободного времени у нас нет 😰

После разговора сделала тестовое по экселю прям там же, и в итоге разошлись на том, что рук проверит его, а я подумаю будет ли мне это интересно в принципе

Через пару дней, когда я уже не ждала ничего от этой жизни (ведь приближалась пятница, а что ещё можно ждать на фоне этого великолепного события), вернулась hr с внезапно положительной обратной связью

- Может подождёте меня до января? (на дворе конец сентября, не терять же мне годовую премию ради вас 🤓)
- Ой НЕТ, нам человек нужен срочно 😐
- Ну я подумаю

По деньгам предлагали что-то около 65к на руки плюс небольшие премии (2023), в целом для не столичного города (хоть и миллионника) в те времена как будто вот не то, чтобы прям обнять и плакать (а если мы ещё посмотрим на медианную зп по данным Росстата за 2024 - 56,4к, и вспомним, что Росстат считает зп ДО вычета НДФЛ…😐). Можно и туда пойти набираться опыта хоть на каком-то количестве данных даже в power query, если сильно прижало

Так как это было моё первое собеседование, с мыслями «да я ж теперь аналитик, я теперь нарасхват» (☠️) и отказалась (но с ощущением, что подвожу целую корпорацию, конечно же)

Потом начались смутные времена, но об этом и собеседованиях с заводом, СБЕРом, девелоперами и другими - в следующих включениях 🤗Возможно, чуть прерву линейность и на контрасте напишу про выход на рынок в нынешнем сезоне

Говорят, на безрыбье - и рак рыба, но как будто не каждый рак - тот самый безрыбный 😏 (но собесов это не касается, эту воронку лучше расширять)

Быть или не быть аналитиком Excel

После первого собеседования я наконец открыла свой портал в ад мир откликов

Откликалась на вакансии в «знакомых» компаниях, где в требованиях могла понять хотя бы 40-50% слов и где, как мне казалось по вайбу описания, могли бы закрыть глаза на отсутствие коммерческого опыта 🤡

Но всё же я была осторожна, потому что..боялась найти работу.🤔 Казалось, не так уж сложно пройти собеседование (и это правда, куда сложнее на него попасть), но как я могу уйти без годовой премии? а «в айти же первое время работают почти за бесплатно» 😢

Например, на hh висела вакансия из моей же госсферы на 40к до вычета, на всякий случай скрыла от них своё резюме, чтобы дать себе шанс выбрать что-то получше 😁

Я думала, что готова и к работе «за опыт», но откликаться на такое не спешила, hr-ам в качестве зп ожиданий называла 60-70к (это был даже небольшой рост по сравнению с текущей на тот момент зп)

В основном звонили местные компании, которые искали "аналитиков" на эксель и соглашались на мою вилку по зп, но никто не предлагал мне работу с БД-шечкой 😢

Я вновь сходила на собеседование - в девелоперскую компанию, которая искала экономиста-аналитика, чтобы разговориться. Перед собеседованием hr вдруг сказала о том, что позиция руководящая. Кортизольчик в крови скакнул, интерес вырос, но работать руководителем за 50-60к, как было указано в вакансии, не прельщало, и в качестве ожиданий я назвала сумму выше вилки - аж 80к 😎

Разговор с руководителем мне понравился - несмотря на отсутствие возможности попробовать скилы, которым я училась, рабочие задачи звучали интереснее и полезнее, чем мои текущие. Предстояла работа в отделе маркетинга - поиск инфы по конкурентам, исследования, сравнения, предложения по новым проектам. Интересно было бы ощутить реальный вклад своей работы в изменение чего-то в компании

Я уже представляла себе этот вайб руководящей должности, но мне не перезвонили 🥺(вакансия у них кстати висела ещё год и через какое-то время накинули к зп аж 10к)

Было ещё несколько таких предложений, но мне не зашло ехать куда-то ради экселя, отпрашиваясь при этом с работы

Соглашаться ли на такие вакансии в качестве первого опыта работы аналитиком - сложный вопрос

Для меня тогда это было бы всё равно полезно - у коммерческих организаций больший объём данных, и анализируют они их явно интереснее, ведь от результатов зависит вектор развития компании. Пользу почерпать в этом можно - хотя бы зачатки аналитического мышления сформировать

С другой стороны, технологии так быстро шагают в своём развитии, что как будто нельзя отнимать руку от пульса и отступать от поиска более высокотехнологичной вакансии 😐

Единственное, что я могу сказать однозначно - можно ходить на такие собеседования не в ущерб более интересным, но принимать такие офферы в самом начале выхода на рынок, наверное, не стоит (если нет отягощающих обстоятельств)

Ещё один явный недостаток моего джобхантинга в те времена - я не пыталась найти реальных отзывов о рынке, продвигаясь «вслепую», и переживая, что проблема игнора откликов и отказов - только моя 🥺

Как я получила первое тестовое и поняла, что до реальных собеседований на ДА мне бы не мешало ещё поучиться, - в следующем включении 🤗

Моё провальное тестовое

Первое тестовое на моём пути становления аналитиком прислала компания, занимающаяся умными домофонами.

Вакансия «аналитик баз данных», в описании внезапно волшебные слова - «рассматриваем в том числе учеников онлайн-курсов» - искра, буря, безумие! ☺️ гибрид после испытательного - вообще подарок 🙏

Откликнулась, hr задала стандартные вопросы, пришлось пересказывать и так не особо впечатляющее резюме другими словами. Перед собеседованием с руководителем - тестовое. Дедлайн - 3 дня.

Прислали sql-скрипты для создания таблиц, описание и задания, ещё были файлики с данными, чтобы повертеть их в питоне, но пока остановлюсь на sql-блоке.

2 задачи были лёгкими (на group by и having). Каким-то невероятным образом с учётом, что первое я сделала правильно, второе с такой же логикой - нет 😉🥹

А вот третье задание было поинтереснее:

Таблица 1: accounts
* acc_id — номер счёта (уникальный)
* balance — текущий баланс (если < 0 — есть долг, если 0 или больше - значит на текущий месяц всё оплачено)
* address — идентификатор адреса

Таблица 2: services
* service_id — ID для связки счёта и услуги
* acc_id — номер счёта
* name — наименование услуги
* status — статус услуги (Active — есть ежемесячные начисления / плата, Completed — нет, на счёте может быть несколько услуг или может не быть услуг совсем)
* price — тариф услуги

Таблица 3: payments
* service_id — ID для связки счёта и услуги
* date — дата начисления (только 01.11.2022 и 01.12.2022)
* amount — сумма начисления

Все начисления происходят первого числа каждого месяца. В день, когда проводится начисление, с баланса на лицевом счете отнимается сумма начисления.

Требуется вывести:
account | cумма неоплаченных начислений за декабрь | cумма неоплаченных начислений за ноябрь

Превозмогая испанский стыд (🔫), нашла то своё решение. Отправила его дипсику для оценки:

Вывод: Вам не хватило понимания бизнес-логики в самом сложном задании. Прежде чем писать код, нужно было составить чёткий алгоритм на бумаге: "Как это работает?». Ошибка в задании — это как раз то, что ищут на собеседовании: не столько знание синтаксиса, сколько умение мыслить.

Штош..знала ли я тогда про FIFO? Знала, но при решении мозг вернул лишь 404 not found💩

Отправила в итоге тестовое не полностью (да и неправильно сделанное), в анализе на питоне вообще мало, что удалось (в решение пока не заглядывала - поберегла психику от второй порции испанского 😬), просто чуть поспойлерю: задание из 7 пунктов для анализа: полноценный EDA, предложение своих метрик, визуализация - по мне суммарно всё тестовое - не совсем уровень для «джуна» (ещё и с большим минусом).

Обратной связи, естественно, не было. Но я получила понимание, что не всегда знать select where group by достаточно, чтобы переложить логику решения на sql. Пережив упаднический период (было и желание всё бросить, и ощущение, что это слишком сложно и не моё 😢), начала искать ресурсы по sql.

Бриллиантом в сфере бесплатных инструментов для меня тогда стал симулятор sql от Карпова. Там были объяснения конструкций запросов с плавным перекладыванием их на продуктовую логику.

Этого курса (у него вроде есть такое же бесплатное продолжение с продуктовыми метриками - уровень посложнее) мне за глаза хватило, чтобы понять, как мыслить при решении задачи с помощью sql, хватило его и для дальнейших собеседований и долгожданного оффера.

Но об этом - в следующих включениях 🤗

Пятница be like ✌️

1:0 в пользу бигтеха

Заметила, что при поиске работы количество приглашений на собеседование определяется по принципу «то пусто, то густо».

В тот свой период «пусто» у меня были бесконечные отклики и отказы, крайне редко доходило до общения с hr, которые исчезали после слов «учебный опыт».✌️ Я не шерстила интернет на предмет подобных проблем, но дозрела до мысли, что как будто без прибавки себе «коммерческого» опыта проблему не решить, но на тот момент ещё не достигла такого уровня отчаяния, чтобы пробовать этот путь воина.

Внезапно на фоне полнейшей пустоши возникли сразу несколько hr, которых моё резюме не смущало. Среди них был тот самый банк зелёного цвета.😐

Hr ничего не рассказала о вакансии и условиях (а я и не спрашивала, у меня в зобу дыханье спёрло, ведь это же сам БИГТЕХ звонит мне такой безопытной 😭). Поспрашивала меня про библиотеки питона, про уровень sql, гит, конфлюенс и джиру. И исчезла.

Во время ожидания моё настроение от приподнятого начало катиться вниз, но неделю спустя меня таки пригласили на техсобес - «будет лайвкодинг» (ради такого пришлось оказаться на больничном).

Оконные функция я не успела разобрать практически, поэтому перед собесом пыталась запомнить хотя бы просто конструкцию over (partition by).💻

Интервьюер был нудноват и не особо приветлив. В виду отсутствия релевантного опыта слишком детально расспрашивал, почему это я решила сменить профессию.

Начали с простого sql, что-то на группировку, потом предложили добавить ранжирование. Скрестив пальчики, написала запрос с row_number и, задержав дыхание, ждала реакции (прокатило).🚬

- А какие ещё варианты есть для этого?
- Dense_rank и rank
- И чем они отличаются?
- Не помню…
- А если бы в работе надо было?
- Я бы погуглила
- А если нет возможности гуглить?

Чувак, рил? 🤯 Если гугл исчез, может и планеты больше не существует? И незачем тогда и работать? В итоге снисходительно разрешили мне воспользоваться этим великим достижением научно-технического прогресса.

Следующий вопрос был про индексы:

- Это которые id? Которые как ключи в таблицах, да?😔

Ведь я не подозревала тогда о существовании индексов для оптимизации запросов. Получила указание почитать про это. Знаете, сколько раз мне это пригодилось за 1,5+ года опыта работы? Ну буквально ноль, всего один раз я видела их использование в запросах разработчиков БД.

Потом перешли к питону, задачка была простая - найти нужные числа Фибоначчи по заданному n. Я вспомнила решение только через рекурсию, написала, но меня попросили решить без таких затрат по памяти. Воспользовавшись открытым поисковиком, хотела погуглить про итераторы и генераторы, но мне «намекнули», что они тут не нужны.

«Ну не нужны, так не нужны» и, пользуясь моментом, быстренько поменяла запрос в поиске на «решение Фибоначчи питон» 😁 (экран я не шарила). Увидев волшебное while в выдаче, вспомнила всё, но..

- Гуглить нельзя
- Да я про итераторы читала😁

Сделав вид, что думаю, начала писать решение, но не сразу правильное, а как будто постепенно «рождаю» его из головы. 🤣

- Да нагуглила
- Та неее 😁

Решила, после этого мы попрощались, и он сказал, что с обратной связью вернётся hr, но по интонации было всё понятно.

Интересный опыт, ждать я уже тогда ничего не ждала от них. Вскоре с hr платформы сей компании пришел мне ответ, что меня зачислили в резерв по вакансии (по факту это ж отказ, но тогда для меня это звучало как комплимент).

Так я не попала в бигтех в свои зелёные аналитические годы. Про дальнейшие собеседования и реванш - в следующих включениях 😘

Из планов на завтрашний День знаний - проснуться к 11 утра на дейлик 👺

И хоть я и выбрала для работы сферу, где нужно буквально жить с рукой на пульсе и вечно чему-то учиться, я никогда не была фанатом этого процесса.

После магистратуры казалось, что с меня уже хватит - научилась. У меня и золотая медаль, и пара красных дипломов, поэтому по «системному» обучению я не скучала.

Работать всё-таки куда приятнее - за деньги да. Лишь ощущение прямой корреляции между количеством знаний в своей сфере и отдачей в виде зарплаты позволило мне начать относиться к учёбе как к инструменту и видеть в ней смысл, а не обязаловку.

Но вот что определённо радует - уже пару лет как ощущение тревожности перед приближающимся 1 сентября меня покинуло. Поделитесь, когда это щемящее чувство отпустило вас (а может быть и не напрягало вовсе) 🐽

Три кита современного резюме

Отойду немного от линейности повествования, чтобы закончить рассказ о великом и могущем бигтехе. Для этого необходимо поведать, как я вернулась на рынок труда уже в этом году. 😎

На первом месте аналитиком я проработала 1,5 года (о том, куда и как я всё-таки попала - в одном из следующих постов).

Но устроившись, я уже думала, как буду увольняться. Потому что все знакомые твердили «первая работа в айти на полгодика-год, поработаешь за 60-70к, потом сразу рывок к богатству». 🤑

На собеседовании мне говорили, что ищут человека вдолгую, а я заверяла, что это про меня. 🤨 Но в первый же рабочий день случилась оговорочка по Фрейду. Мне выдали ноутбук в коробке и я уточнила, куда бы мне её спрятать:

- Да выкинь - А как я буду потом его возвращать?

Ну это мёд, но такова сила привычки - думать на несколько шагов вперёд.

Через полгода я уже набила руку на sql и анализ данных в питоне, но ещё не была сильно погружена в процессы компании - сфера новая, много тонкостей, особенно это заметно было на фоне коллег, проработавших там годы (больше, чем вся моя карьера в принципе).

Но тогда было страшно и "испортить трудовую", и подвести руководство (которое промывало мне голову идеями «не увольняться»).

Наконец, в начале 2025 года, стукнул волшебный год моему опыту - и тыква вновь превратилась в карету.😁 Публиковать резюме я была ещё не готова, страшно, что спалят и придётся объясняться с руководством. Поэтому для начала я воспользовалась предложением знакомого закинуть резюме по рефералке к нему в компанию.

Сделала себе прямо скажем хреновастенькое резюме и отправила. Вернулся он с обратной связью, что «им в компанию щас ищут людей посиньористее». Но на всякий случай закинул резюме знакомому лиду ДА в другую компанию.

Я-то ждала, что все hr этого мира наконец начнут рвать меня на кусочки, засыпая предложениями о работе только лишь из-за наличия у меня в резюме реального опыта. Но прилетела отрезвляющая обратная связь, что резюме моё, мягко говоря, отстой.😬

- Я бы это резюме скипнул в первую же минуту, потому что в рабочих задачах описано буквально ноль конкретики. А вот внизу в разделе о себе много полезного, это и надо указывать в опыте

Мне объяснили, что резюме сейчас базируется на трёх китах (не те, на которых и земля по мнению плоскоземельщиков).

➡️ Задачи - достижения - техстэк

Достижения мне рекомендовали «приукрасить», если кажется (а так и показалось изначально), что вообще нечего в них писать.

- В техстэке укажи всё, что знаешь, а не только то, что реально юзаешь на работе. По нему проходятся в первую очередь и смотрят, сколько из нужных навыков мэтчится с командой

Говорят стыдно, когда видно - так вот это моё стыдно в виде скринов из того разнесённого резюме я оставлю в комментариях к посту, чтобы вы так не делали.😔

Единственное отмечу, что раздел о себе всё-таки тоже должен остаться информативным (я тогда его снесла совсем) - говорят, некоторые рекрутеры смотрят только его (это раздел доступен для бесплатного просмотра на hh), поэтому, возможно, он подарит вам пару дополнительных процентов к конверсии.

В следующем включении - про повторный набег на бигтех 😘

Реванш гринпису банку

В апреле я вернулась на hh с обновлённым резюме - настала очередь реванша бигтеху.🤓

Откликнулась на вакансию «главный эксперт». У корпораций интересные названия должностей, и за приставки типа «главный» или «ведущий» я не шарю.

В требованиях всё логично: sql, питончик, ничего лишнего (ну ладно, ещё spark и ещё что-то, но мы ведь знаем, что откликаться надо чаще и больше, даже если не все слова в вакансии понятны 👺). Конечно же офис, поэтому сильно я на это не рассчитывала - променять свою почти полную удалёнку на поездки куда-то каждый день к 9 утра - неть, спасибо.

После отклика на почту пришло письмо, что меня рассматривают на вакансию «руководитель DS проектов». 😬

С перекошенным от удивления лицом увидела, что пропустила пару строк в вакансии о том, что подразумевает она «руководство группой специалистов it отдела».😐

На следующий день позвонила hr и предложила пройти тесты для первичного определения моей профпригодности: что-то типа логико-математического, SQL и питон.

Первый я самоуверенно начала ещё во время работы (закон подлости работал на все сто - позвонили мне все коллеги) и не успела сделать его за 20 минут. Но задачи там были решаемые - нужно было либо считать, либо обладать суперспособностью глядя на цифры по нескольким группам складывать их в голове и делать выводы (я не из этих счастливчиков).

Интересное началось на тесте по sql - помимо классических тем были и весьма неожиданные. Вопросы по созданию и апдейту таблиц я ещё могла понять, но вот когда начались процедуры / триггеры / индексы, я сильно засомневалась в своём отклике.

В питоне было ООП, наследование, декораторы и даже замыкание. Конечно, были и классические вопросы по типам данных, циклам, функциям, но процентов 40 пришлось на «нечто неожиданное».

Я не стала отвечать на всё, потому что следующий этап - техничка, и если я щас всё сделаю правильно, то потом будет весьма неловко.🤡 Моих ответов оказалось достаточно, и вот он - долгожданный лайвкодинг. 🤨

«Проверяющий технические навыки» (так его назвала hr) скинул файлик с заданиями в коллабе и сказал «шарим экран, у тебя час, можно пользоваться чем угодно».

Задачи по sql (3 штуки) были сформулированы так, как обычно их формулируют в учебных целях. За год я привыкла к более продуктовой постановке вопросов и было тяжеловато понять эти формулировки. Всё было достаточно просто, даже без оконок.

На питоне было две задачи: одна на анализ мини df - сгруппировать и посчитать что-то вроде средних и медианы. Вторая чуть более запутанная по формулировке, но тоже достаточно простая:

❓Заполнить одномерный массив A длиной N случайными вещественными числами от 0 до 10 (значение N вводится с клавиатуры). Сформировать новый массив B, в котором значение B[i] равно количеству элементов массива A, удовлетворяющих неравенству i <= a < (i+1) для i от 0 до 9. Массив A «в столбик», а массив B – «в строку» вывести на экран.Уточнение: a - элемент массива А

Я просто молча решала по одной задаче, её проверяли, "ок"-али и я переходила к следующей. И вообще у меня был стресс, готовилась я к вопросам по матстату, немного ML, вспоминала, что знаю про декораторы, а тут оказалось такое «детсадовское», что выбило меня из колеи ещё больше.

В итоге со всеми заданиями я справилась раньше, чем за час, на что услышала «молодец, надеюсь там никто не сидел рядом не помогал» (мы не включали видео и никто на этом не настаивал заранее).

Созвон я покинула с таким лицом 😐Задания показались мне невероятно лёгкими для уровня руководителя, и мозг настойчиво пытался найти подвох в этом всём. Через полчаса мне перезвонили и позвали на следующий этап.

О нём и вердикте великого и всемогущего - в следующем включении🤗

Отказать нельзя принять

Продолжение рассказа о собеседованиях с бигтехом и о том, где же была поставлена заветная запятая.

На созвоне с руководителем в первые же пять минут он сказал, что далёк от этого «нашего» айти, что де-юре для меня означалось конец вопросов по технической части.

По поводу руководящей роли не всё так однозначно: в будущем предполагалось быть руководителем проектного офиса, а пока команда в процессе формирования. Но всё равно пришлось бы взять шефство над коллегами и как минимум заниматься распределением задач внутри команды. И самой не забывать ещё работать.🤡

Суть работы одним словом можно описать как айти-аудит (копаться в куче данных, пытаясь найти в них причину проблем/жалоб).

В процессе собеседования я собирала для себя минусы позиции:

📌 руководитель не от мира айти, а мне самой хотелось бы пока перенимать лучшие практики от более опытных коллег
📌 мутная позиция с руководящей ролью
📌 офис, не гибкий график
📌 скорее всего общение с руководством на вы и по имени-отчеству
📌 есть какой-то план и kpi, но мне осталось не ясно, как считается их выполнение

В итоге мне немного рассказали о вакансии, я рассказала о себе, спросили будет ли мне интересна такая работа, а я ответила как есть: при таком абстрактном объяснении того, что надо делать - пока непонятно. 😐

И настала очередь самого интересного для меня вопроса - про «финансовые ожидания». Моя цель была противоречива - и прощупать рынок, и одновременно узнать об условиях в компании. Понимала, что региональный офис вряд ли щедр на зарплату, но и не хотела сильно занижать ожидания, поэтому решила назвать свою на тот момент «минималку» (на которую бы конкретно сюда пойти бы и не согласилась).

- Ну я бы хотела получать..не меньше..170к ежемесячно..
- Хорошие у вас…ожидания…
- Какая жизнь, такие и ожидания

Я видела, как собеседующий изменился в лице после озвученной суммы, но пытался сдержать своё удивление. 🤯 Тогда же я поняла, что мой дозор окончен.

Ожидаемо, что через пару часов мне прилетел отказ.😭
Неожиданно, что через две недели они вернулись. Просили прощения, предлагали миллионы.😎 Жаль, конечно, этого добряка (меня), но нет.

Учитывая, что звонил мне уже руководитель руководителя с неизвестного номера, долго представлялся и называл банк полным наименованием, я сначала хотела бросить трубку, подумала мошенники.😁

Оказалось, вернулись с попыткой демпингнуть мою вилку:

- Вы сказали, что хотите 130
- Не, я говорила больше
- Ну ладно, 130-150
- Ну допустим (здесь уже было тактическое отступление, чтобы узнать, сколько же предложат)

Понятия не имею, почему вернулись ко мне:

❓ никто не захотел идти на эту позицию или за предлагаемую сумму?
❓ все просили ещё больше?
❓ ну ещё пол процентика оставлю на случай, что я им понравилась - мало ли, прошлый госопыт у меня идеально вписывается в их концепцию «писать служебки на руководство»

Итоговое предложение: оклад 100 («больше нам не одобрят», до или после налогов я не уточнила, потому что даже если чистыми - мне не подходило). С учетом всех премий за год среднемесячная зп выходила бы как раз 130-150 (если оклад до и после налогов, соответственно).

После дня «на подумать» ответила, что для меня это фактически ухудшение текущих условий и пойти на это я не готова. Такие вот дела в региональных офисах бигтехов. 😐

В следующих включениях вернусь с продолжением истории о вкате и выборе, перед которым я тогда встала - корпорация или стартап.🤗

В конце недели уезжаю в «урбанистический детокс» - на пару недель сваливаю из города в село (родная гавань).

Надеюсь, это положительно отразится на моей попытке рационально сократить траты в категории "балую себя", чтобы поскорее приблизиться к священной айти-ипотеке.🤑 В городе это даётся с большим трудом - один прогиб и ты погиб курьер Самоката уже везёт тебе чипсики и ещё кучу всего из раздела новинок.🤡

Из минусов - никаких доставок даже обычного набора продуктов (а уж о готовой еде и любимых ролликах не стоит и говорить 😔). А ведь глобальные закупки непосредственно в магазинах для меня остались где-то в допандемийных временах.

Ну и, естественно, никаких такси в один клик, только через звонок, а это дело мы недолюбливаем.📞

В детстве расстояния тут казались мне огромными, дойти от дома до бабушки было целым приключением. Но после жизни в городе всё кажется таким небольшим (а на фоне Москвы - так вообще в одном шаге).

Ещё наконец-то воспользуюсь возможностями удалёнки работать не только из дома (офисные вайбы пока не до конца покинули мою голову), надо обрастать новым опытом. Хотя меня раздражает необходимость предупреждать компанию, что будешь работать не из города проживания, чтобы не было лишних вопросов, это не уживается с моим стремлением поменьше рассказывать о личном на работе.

Надеюсь, что сие мероприятие не закончится легендарным «Я остаюсь, я буду здесь жить!»🤪

Делитесь, если у вас был подобный опыт 🤗

Немного о параметрах и пользе документации 😁

Признаюсь честно, я не люблю читать документацию к библиотекам в питоне. Что поделаешь, сухое описание «вот этот параметр отвечает за это» и простенькие примеры не откладываются у меня в голове.

Но незнание некоторых особенностей методов иногда приводит меня к факапам (даже с простейшими функциями) и попыткам изобрести велосипед.🤡

📌 Лот первый - df.info()

Базовый метод, показывает структуру датафрейма, я юзаю его практически после каждого изменения в df для проверки всё ли идёт по плану. Помимо количества строк и столбцов, типа данных и проверки на нулевые / ненулевые значения может показывать используемую память.

Недавно у меня была задача по заливке датафрейма в озеро данных. Чуйка (и здравый смысл вообще-то 😎, ведь датафрейм формировала я) подсказывала мне, что объём данных может уронить мне этот процесс. Но df.info показал, что моё детище весит всего плюс-минус 250 МБ. И отправив на выполнение запрос на запись, спустя n секунд я словила ошибку OutOfMemoryError.🤯

Оказалось, что даже в таком простом методе есть параметры, и один из них очень полезен при работе с ёмкими столбцами - memory_usage:

📝 memory_usage=False - отключает вывод данных о памяти (удобно, когда датафрейм большой и нужно быстро увидеть всю остальную инфо);

📝 memory_usage=True (по-умолчанию) - показывает объём памяти, который занимают данные в столбцах и ссылки на них (для строковых колонок учитывается только место под ссылку на каждую строку, а не размер самого текста);

📝 memory_usage='deep' - считает реальный объём памяти, включая весь текст в строковых колонках, данные категорий и даты.

У меня был как раз датафрейм с текстовыми столбцами. После перевыполнения ячейки с memory_usage='deep' оказалось, что датафрейм весит 5,3 ГБ.🥴

Теперь понимаю, сколько раз ошибалась, видя, что датафрейм весит вроде не так уж много, но процессы почему-то тормозят. Как говорится:

- Как у вас получаются такие хорошие показатели?
- Мы просто неправильно считаем

🫣

📌Лот второй - df.value_counts()

Пример ещё одного полезного, но долго остававшегося для меня в тени параметра - normalize.

value_counts - быстрый «счётчик частот» в pandas. Показывает, сколько раз встречается каждое уникальное значение в серии или столбце таблицы. По умолчанию считает абсолютные значения, а вот при использовании normalize=True позволяет перейти к относительным (доли от общего числа).

Раньше, когда нужно было быстро прикинуть проценты, я напрягала извилины😡, чтобы хотя бы примерно посчитать, сколько же там составляют группы относительно друг друга (если было лень считать нормально). Теперь юзаю normalize, в том числе уже пару раз пригодилось мне на собесах.

df['column'].value_counts(normalize=True).round(2) * 100

(еще у value_counts есть параметр bins, который делит данные на примерно равные по ширине интервалы и показывает количество значений внутри них, но мне пока ни разу не пригождалось сие знание)

Остаётся только вопрос - как узнавать о таких простых и нужных вещах? 🙄 Лично мне в голову никогда бы не пришло загуглить, как посчитать проценты в пандасе, ведь я и так могла бы это сделать в пару действий.

Корпорация vs стартап: часть первая

Разбуди меня ночью и спроси - куда пойти новичку:

😎 в корпорацию, в отлаженные процессы, крутить настроенные гаечки и плавно вливаться в работу
🥴 или в небольшую компанию, где аналитик может быть единственным на все отделы, а работа - хардовой без времени на раскачку

спросонья я бы сказала сам решу «конечно же, второй вариант! быстренько всему научится, будет тяжёло, зато уже через полгода можно будет продаться повыгоднее»

Но это только спросонья. Когда-то я оказалась перед таким выбором (и тогда тоже всеми фибрами души ратовала за стартап).

Итак, на моем пути становления аналитиком через пару месяцев череды откликов и отказов наступил период «густо» на hh: я общалась параллельно с несколькими компаниями:

📌 Мегафон - хотели сотрудника со знанием питона и sql в отдел эксельщиков, чтобы он и рыбку съел, и в экселе отчёты шлёпал, и перестраивал это всё на рельсы более современного стека. Запрошенные мной 65к оказались для них неподъёмными, да и очевидно им бы человека поопытнее 🤯

📌Магнит - нужен был аналитик на смесь экселя и sql, долго возвращались с обратной связью после собеседования с руководителем, я уже успела принять другой оффер 😔

📌 Местный завод - искали аналитика в маркетинг (только эксель). На собеседовании с руководительницей случился буквально мэтч, договорились на встречу в офисе. Обещали ещё разговор с СБ, что сильно удивило (обычно же анкета), сказали не переживать, «в глаза лампой светить никто не будет, просто позадают каверзные вопросы», что заставило переживать ещё больше. 😐 К моему облегчению hr пропала после обещания согласовать дату встречи, а я выдохнула и тоже исчезла - боялась не отказаться от них на фоне очарования вайбом руководителя.

И, наконец, финалисты этой битвы экстрасенсов - достаточно крупная транспортная компания и небольшая местная аккредитованная айтишечка.

Начну с корпорации:

📝 быстрый процесс отбора - от отклика до оффера прошла неделя
📝 в требованиях только sql (ну и эксель), питон озвучили как преимущество
📝 формальное общение с hr на целый час 🥴 детальный допрос про текущие задачи на работе и про знания sql, потом тестовое (простое - пару заданий на эксель и пару на sql)
📝 на собеседовании задали всего два вопроса по sql просто на словах (что-то про join и про то, как получить неактивных клиентов, если неактивные - те, кто не делал заказ n месяцев) и просто обсуждали мой опыта и вакансию
📝 ЗП в соответствии «со штатным расписанием» - 70-75к (мои пожелания были ниже, в этом преимущество отсутствия вилки)

Компания стабильная, мне как увольняющемуся впервые это было важно. Понравилось, что меня согласились подождать чуть дольше пары недель, премия же годовая, как это уйти в середине декабря? 😁

График - гибрид, на испытательном - офис (и я даже не уточняла, сколько дней предлагают работать из дома, даже если б это был всего один день в неделю - мне было всё равно).

Из минусов: офис очень далеко от места моего проживания тогда, но это было решаемо.
Из опасений: техстэк - всё-таки проверяли у меня эксель и sql, питон лишь на словах, что звучало для меня слишком просто, как будто я ничему не научусь и буду жалеть, что пошла туда..

Ведь параллельно у меня шёл процесс отбора в айти компанию, где в придачу к нужному техстэку прилагался режим хард+хард. Об их подводных камнях, собеседовании на два часа, непонятной обратной связи - уже в следующем включении 😘