Как я сменил профессию с помощью онлайн-курсов

Я был менеджером по продажам, а стал аналитиком данных в банке.

Я из Беларуси. В 2011 году я окончил там университет по специальности «внешнеторговая деятельность», а потом работал в сфере продаж. В 2013 году переехал в Москву и устроился в компанию, которая занималась полимерами и полимерной упаковкой. Зарабатывал в среднем 160 000 ₽ в месяц.

Но в 2018 году я понял, что устал от бесконечных переговоров с клиентами, встреч и командировок. Я тратил на них много энергии, сил и времени. К тому же я достиг потолка в своей компании: все руководители были молодыми и не собирались освобождать места. А оставаться менеджером по продажам, пусть и очень ценным, я не хотел. Я решил кардинально сменить профессию, захотел работать с отчетами, цифрами и разными данными: мне это больше нравилось.

Весной 2020 года я устроился аналитиком в банк и зарабатываю столько же, сколько и в продажах. Расскажу, почему выбрал направление ИТ, какие прошел курсы и как нашел работу по новой специальности, не потеряв в зарплате.

Я искал область, где можно начать с нуля в 30 лет и где даже на старте доход будет от 80 000—100 000 ₽ на руки. Выбирал между веб-разработкой, гейм-разработкой и анализом данных. Читал о них на «Хабре» и смотрел требования и зарплаты в вакансиях в интернете.

Почему я отмел разработку. Если коротко, то веб- и гейм-разработка — это создание сайтов, приложений и игр. Для них нужны разные языки программирования, а я их не изучал. Плюс я прочитал, что требования работодателей постоянно меняются. Например, для веб-разработки можно долго изучать одну библиотеку JavaScript, а через полгода в вакансиях потребуется другая. Или вообще какой-нибудь другой язык, например Go вместо JavaScript.

Еще в гейм-разработке меня смутило то, что в вакансиях много требований даже для новичков. И без профильного высшего образования эти знания получить трудно.

Что такое аналитика. Аналитики исследуют разные данные, фильтруют их и прогнозируют. А компании смотрят на этот анализ и решают, как им дальше развиваться и какие новые продукты создавать.

Меня интересовали два направления аналитики — дата-сайенс и бизнес-аналитика, то есть BI. Дата-аналитики работают с данными, которые помогают развивать бизнес компании. Например, анализируют транзакции клиентов в банке. Потом банк формирует для этих клиентов заманчивые предложения.

Бизнес-аналитики анализируют структуру организации и ее внутреннюю деятельность. Советуют, что улучшить, чтобы компания развивалась, и разрабатывают программы, которые ускоряют бизнес-процессы.

Почему я выбрал дата-аналитику. О дата-аналитике мне подробно рассказал друг: он как раз заканчивал магистратуру по дата-сайенс в Высшей школе экономики. Он сказал, что это перспективное направление и аналитики востребованы во всем мире. Из его рассказа я понял, что дата-аналитика — это сложно, но интересно: нужно много копаться в данных, чтобы точно отвечать на запросы компании. А потом искать самые простые и изящные решения задач.

Я узнал подробности из статей на «Хабре». Еще внимательно изучил вакансии в телеграм-каналах «Работа ищет аналитиков // Вакансии» и «Python для анализа данных».

Чтобы заняться аналитикой с нуля, нужно хорошо разбираться в математике и статистике. А я забыл их со времен университета. Зато из языков программирования нужны были только Python и SQL. Я стал читать о них, нашел примеры кода — языки показались мне простыми и доступными. К тому же в интернете по ним было много курсов и обучающих сайтов. В общем, я выбрал дата-аналитику и решил подтянуть математику и статистику.

Меня расстраивал только доход: в некоторых вакансиях предлагали всего 40 000—60 000 ₽. А на одну позицию искали стажера-аналитика Python и вовсе на 25 000 ₽. Но я понимал, что если сменю специальность, то поначалу придется просесть в деньгах. Зато перспективы роста у меня будут лучше, чем в продажах.

Чтобы устроиться на работу, мне нужны были сертификаты, которые подтвердят мои знания. Я мог читать статьи о программировании и смотреть ролики на «Ютубе», но за это не дают сертификатов. Можно получить их в вузах — там бывает очная магистратура по компьютерным наукам и анализу данных. А можно пройти онлайн-курсы. Я выбрал второй вариант, и вот почему.

Низкая цена. В 2019 году обучение в магистратуре Высшей школы экономики по направлению «наука о данных» стоило 390 000 ₽ в год. За два года я потратил бы 780 000 ₽. А самый дорогой онлайн-курс, который я видел, стоил 236 000 ₽. Это был курс «Информационная бизнес-аналитика» в Высшей школе бизнес-информатики. Он длился год.

236 000 ₽

стоил самый дорогой онлайн-курс по дата-аналитике

А онлайн-курсы были в основном недорогие. Вот «Основы программирования на Python» на «Курсере» стоили 5000 ₽. А были и вообще бесплатные, например «Введение в базы данных» на платформе «Стэпик». В общем, я понял, что онлайн-обучение точно обойдется дешевле.

Проще бросить. Я допускал, что учеба может мне не понравиться, а курсы и магистратуру в вузах нужно оплачивать вперед. Я боялся, что будет сложно вернуть деньги, и рассуждал, что за курс потеряю меньше, чем за магистратуру. Забегая вперед, скажу, что я дважды возвращал деньги в процессе обучения, проблем с этим не было.

Легко совмещать с работой. Я хотел и дальше трудиться в продажах, а параллельно учиться. Планировал заниматься по вечерам, в выходные и праздники. Еще на работе у меня бывали «окна» в течение дня: в это время я собирался учиться, а если что, переключаться на срочные задачи. С офлайн-обучением такой график был бы невозможен.

Я учился на 11 онлайн-курсах по дата-аналитике. Один из них проходил напрямую у создателя — Высшей школы бизнес-информатики. Остальные нашел на образовательных платформах «Курсера», «Стэпик», «Скиллбокс», «Дата-кэмп» и «Яндекс-практикум».

На «Курсере», «Стэпике» и «Скиллбоксе» есть курсы не только по программированию, но и по истории, математике, бизнесу, искусству и много чему еще. На «Яндекс-практикуме» курсы посвящены ИТ — разработке, аналитике, веб-дизайну, интернет-маркетингу. А на «Дата-кэмпе» собраны курсы по программированию и математике.

На всех платформах я выбирал отдельные курсы. Только на «Дата-кэмпе» оплатил сразу годовую подписку и мог проходить по ней любые курсы.

Кто преподавал. Курс в Высшей школе бизнеса вели преподаватели самой школы, а в «Яндекс-практикуме» — аналитики «Яндекса». На других платформах курсы создали преподаватели университетов, колледжей и бизнес-школ и сотрудники крупных успешных компаний. Например, я проходил на «Курсере» курсы Высшей школы экономики, «Гугла» и IBM. Все учебные заведения и компании, которые хотят выложить свой курс на «Курсеру», проходят специальную аккредитацию платформы.

А вот на русскоязычной платформе «Стэпик» курсы выкладывают и частные преподаватели. Думаю, их тоже как-то проверяют. Например, «Основы SQL» вел Никита Шультайс — программист и создатель собственной компании.

«Скиллбокс» сам набирает команду преподавателей. На курсе «Профессия Data Scientist: анализ данных» лекции читали сотрудники «Рамблера», «Профи-ру», Сбера и самого «Скиллбокса».

Формат занятий. Курсы включали в себя теорию в виде лекций — текстовых или в формате видео. И практику — тесты и домашние задания. Смотреть лекции и сдавать тесты я мог в любое время, хоть ночью. Главное — успевать все делать в пределах модуля. На «Яндекс-практикуме» модуль длился 2 недели, на остальных платформах — неделю.

За тесты мне начисляли баллы. Потом из них складывалась итоговая оценка. В основном тесты проверяли преподаватели, только на Data Science Professional Certificate на «Курсере» это делали такие же студенты, как и я. Мне это не понравилось. На курсе «Яндекс-практикума» был удобный тренажер: слева находилось задание, а справа — поле для моего кода. Я видел результат, когда нажимал кнопку «Проверить».

Качество. Некоторые курсы были очень качественно сделанными, с хорошим планом занятий и интересными практическими заданиями. Например, на «Курсере» мне понравился курс «Основы программирования на Python». Другие курсы были непродуманными: они не казались цельными, потому что из раза в раз менялся формат лекций. Таким был курс «Профессия Data Scientist: анализ данных» на «Скиллбоксе».

Невозможно было заранее узнать, пригодится ли курс именно мне. Я подбирал свою программу обучения методом проб и ошибок. Дважды возвращал деньги: в первый раз — за курс по бизнес-аналитике в Высшей школе бизнес-информатики, во второй — за тот самый курс «Профессия Data Scientist: анализ данных» на «Скиллбоксе». Чтобы вернуть деньги, я просто писал или звонил в поддержку и объяснял, что мне не понравилось.

Сертификаты. Если я проходил обучение до конца, то получал электронный сертификат. В нем было мое имя, название курса и итоговая оценка. Потом я прикрепил все сертификаты к резюме.

Дальше расскажу, какие курсы я проходил и что мне в них понравилось или разочаровало. Я выбирал их хаотично — просто изучал программы и смотрел, что может оказаться самым полезным. А как двигаться дальше, думал уже в процессе. Так что буду рассказывать просто по хронологии.

163 108 ₽

я потратил на онлайн-курсы

Я оценю полезность каждого курса по шкале от 1 до 10 баллов, где 1 — совсем бесполезно, а 10 — очень полезно, интересно и применимо в новой работе.

Платформа: «Курсера».

Организатор: IBM — американский производитель программного обеспечения.

Длительность: 1—9 месяцев. Программа состояла из 9 курсов по дата-сайенс, но я прошел только 4: по языкам программирования Python и SQL, визуализации данных и машинному обучению. Учился в январе — апреле 2019 года.

Стоимость: 11 456 ₽, по 2864 ₽ в месяц.

11 456 ₽

cтоит курс по дата-сайенс от IBM

Что я получил: на курсе интересно рассказали про азы языков Python и SQL.

Минусы: многие модули были поверхностными. Например, на модуле по машинному обучению нас просто знакомили с темой, но не раскрывали ее до конца. Быстро переходили от теории к примерам программного кода, но не описывали его полностью, а предлагали скопировать готовые части в окошко ответа и посмотреть результат. Я не всегда понимал, как все работает и почему код именно такой.

Проверяли задания такие же студенты, как и я. Например, я каждый раз проверял минимум два задания двух других учеников. Было бы лучше, если бы это делали преподаватели и давали обратную связь.

Полезность: 5 из 10. Для новичка курс хороший, но для работы знаний бы не хватило. Я глубже изучил Python и SQL на других курсах. Так что считаю, что мог бы без него обойтись.

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Анатолий Карпов — дата-аналитик из «Мэйл-ру-груп». Курс выложен на базе Института биоинформатики — это научная организация, которая создает бесплатные курсы для математиков, информатиков и биологов.

Длительность: 9 занятий, я проходил их 1,5 недели в марте 2019 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: повторил все, что изучал в вузе по статистике, и вспомнил базовые термины. Потом мне было легче на других курсах.

Минусы: ответы на некоторые тесты можно было просто угадать. Я бы усложнил варианты вопросов и ответов.

Полезность: 9 из 10. Курс подойдет и новичкам, и тем, кто уже изучал статистику, но забыл. Я сравнивал темы из курса с главами учебника по статистике — во многом они совпали. Но смотреть лекции и решать практические задачи по курсу интереснее, чем читать учебник.

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Анна Зубаха — преподаватель Московского физико-технического института.

Длительность: 25 часов, я прошел их за 2 недели в марте — апреле 2019 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: освежил школьные знания по математике, потренировал мозг и развил аналитическое мышление. Вот зачем это было нужно: задачи на курсах по программированию сначала решают математически, то есть без математики невозможно программировать. Все, что дал мне этот курс, пригодилось и в следующем — по математическому анализу.

Полезность: 10 из 10. Курс идеален, чтобы повторить школьную программу по математике. Он рассчитан на учеников 9—11 классов, которые готовятся к ОГЭ и ЕГЭ. Каждую тему понятно объясняли, а еще преподаватель подробно разжевывала все примеры и задачи. Под заданиями можно было оставлять комментарии, и Анна отвечала на них через 1—2 дня.

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Александр Храбров — кандидат физико-математических наук, преподаватель ВШЭ и СПбГУ.

Длительность: 26 часов, я прошел за 3 недели в марте — апреле 2020 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: вспомнил азы матанализа и прорешал много интересных и сложных задач. Часть из них потом встретил в курсе по основам программирования на Python — мне было легче их решать.

Минусы: курс состоял из коротких видеолекций. На каждой разбирали тему и пару примеров, а потом предлагали самим решить несколько задач. Но они были сложнее, поэтому мне часто казалось, что я тупой или невнимательно слушал лекции. К тому же сами задачи потом не разбирали. Слушатели оставляли комментарии под окном с задачей, но преподаватель подолгу не отвечал, а иногда просто игнорировал вопросы.

Полезность: 5 из 10. В работе матанализ оказался вообще не нужен.

Платформа: «Курсера».

Организатор: ВШЭ.

Длительность: 9 недель. Я занимался в мае — июне 2019 года, но застопорился на седьмой неделе и не стал проходить дальше.

Стоимость: 5000 ₽.

5000 ₽

стоил курс по Python от ВШЭ

Что я получил: курс был очень сложным, но интересным. Я потренировался решать задачи математически, а потом писать алгоритм решения кодом на Python. Так я понял, что мне нужно еще больше знаний по математике и алгоритмам.

Минусы: многие задачи были такими сложными, что пригодилась бы помощь преподавателя, а ее не было. Пришлось самому копаться в интернете и искать решения. Еще у нас был форум студентов. Там мы обсуждали задачи, а иногда нам отвечали администраторы курса. Но это все равно не то.

На курсе было слишком много высшей математики и теории вероятностей. И сложность заключалась не в написании кода, как я хотел, а в том, что я не умел решать олимпиадные задачи по математике.

Полезность: 8 из 10.

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: Никита Шультайс — программист, основатель собственной компании по разработке Shultais Education.

Длительность: 32 часа, я прошел их за три недели в августе — сентябре 2019 года.

Стоимость: 4500 ₽.

Что я получил: познакомился с реляционными базами данных — они состоят не из одной таблицы, а из многих, но данные в них связаны между собой. Плюс я узнал, как формировать запросы на языке SQL. Все это сейчас нужно мне для работы аналитиком.

Минусы: курс рассчитан на новичков, и в нем только азы. Чтобы подготовиться к тестовым заданиям работодателей, я занимался с другом-аналитиком и читал учебник Мартина Грабера «Введение в SQL». А еще упражнялся на тренажере SQL-ex.

Полезность: 9 из 10.

Платформа: «Стэпик».

Организатор и лектор: программисты Александр Мяснов и Иван Савин.

Длительность: 13 часов, я прошел их за неделю в сентябре 2019 года.

Стоимость: бесплатно.

Что я получил: основные моменты я уже знал из учебника Грабера и из курса по SQL. А здесь глубже вник в реляционные базы данных и понял, по какой логике делать запросы на языке SQL.

Минусы: темы были освещены поверхностно. Курс мог быть и шире, ведь больше всего мне были нужны знания по базам данных и SQL, но это невозможно преподать за 13 часов.

Полезность: 7 из 10. Мне понравилось, что многие задачи по SQL были прикладными. Например, нужно было рассчитать запасы товаров на складе интернет-магазина или проанализировать транзакции клиентов в банке.

Где: в Высшей школе бизнес-информатики.

Организатор: ВШБИ — это отдельный институт ВШЭ.

Длительность: 8 месяцев. Я занимался 2,5 месяца, в ноябре — декабре 2019 года, а потом бросил. Это единственный курс, где занятия проходили не онлайн, а в аудиториях по вечерам. Их сделали дистанционными, когда в 2020 году объявили пандемию коронавируса.

Стоимость: 236 000 ₽. Я заплатил 71 000 ₽, потому что прошел не весь курс.

71 000 ₽

я заплатил за часть курса от ВШБИ

Что я получил: ничего.

Минусы: в курсе было много теории, но в этой сфере она быстро устаревает и почти не нужна, потому что практика важнее.

В курс впихнули все подряд: и бизнес-анализ производств, и анализ информационных систем и финансовой структуры предприятия, и вопросы менеджмента. Получилось обо всем и ни о чем конкретно.

Было много кейсов из сфер, которые не связаны с аналитикой. Например, нам рассказывали про работу какой-то фотостудии в Москве и про логистику цветочного магазина. Эти знания были мне не нужны: я хотел заниматься только аналитикой. Я так и не понял, каких специалистов планировали выпустить после окончания курса.

Полезность: 3 из 10 — исключительно за громкое название, красивую историю на дне открытых дверей и удобное расписание занятий. Я учился 2 будних дня по вечерам и почти весь день в субботу.

Платформа и организатор: «Скиллбокс».

Длительность: 9 месяцев, но я бросил через 2 недели в январе 2020 года.

Стоимость: 40 800 ₽, но мне полностью вернули деньги.

Что я получил: ничего.

Минусы: курс состоял из записей скучных вебинаров. Преподаватель монотонно что-то рассказывал и одновременно писал примеры кода в командной строке, которая отображалась на экране.

Когда я сделал первое домашнее задание, в оценке неизвестный проверяющий написал: «Все ок». Хотя я сам знал, что задачу можно было решить лучше. Такая обратная связь меня не устраивала.

Когда я позвонил по поводу возврата денег, менеджер признала, что курс действительно сырой.

Полезность: 2 из 10.

Платформа и организатор: «Яндекс-практикум».

Преподаватели: аналитики «Яндекса».

Длительность обучения: 6 месяцев, январь — июль 2020 года.

Стоимость: 65 000 ₽.

65 000 ₽

cтоит курс по дата-аналитике в «Яндекс-практикуме»

Что я получил: я окончательно разобрался в основах дата-аналитики. Хорошо понял библиотеки Python, которые нужны, чтобы анализировать и визуализировать данные. Это, например, библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn. Сейчас я активно пользуюсь ими в работе.

Минусы: все модули стартовали ровно раз в 2 недели, утром в понедельник. И если я заканчивал модуль раньше, не мог сразу начать другой.

Еще в работе мне пока не пригодились две дисциплины — автоматизация рутинных задач и машинное обучение.

Полезность: 10 из 10. Материал был логично структурирован, его отлично подавали. Вместо невнятных видеолекций предлагали занимательный, юморной, интерактивный текст. А все примеры были живые и понятные — из работы сервисов и продуктов «Яндекса».

На курсе было много обратной связи от преподавателей — мы общались с ними в «Слаке» в неформальной дружеской атмосфере. В конце каждого модуля делали проекты и получали развернутые комментарии. А однажды я захотел напрямую связаться с преподавателем и задать ему дополнительные вопросы. Он ответил быстро, четко и развернуто.

Мне тяжело давались только модули по машинному обучению. Они оказались объемными, отнимали много времени, на них нужно было хорошо концентрироваться. Но я всегда мог попросить помощи у преподавателя и в итоге ни разу не захотел бросить курс.

Платформа и организатор: «Дата-кэмп».

Длительность: подписка была на год, но я занимался только в феврале — апреле 2020 года.

Стоимость: 80 $⁣ (6152 ₽) — подписка на год.

Что я получил: научился понимать и решать задачи на английском. Прошел около 10 курсов по Python, SQL и Excel начального и среднего уровня. И по специфическим библиотекам для анализа данных: например, в Pandas много удобных функций для аналитики, а в Matplotlib и Seaborn — для визуализации данных. Я познакомился с ними на курсе «Яндекс-практикума», а здесь повторил и закрепил знания.

Минусы: курсы короткие, есть даже всего по 10 часов. Поэтому сначала мне казалось, что они недостаточно информативные. Чтобы глубоко понять какую-то тему в комплексе, нужно пройти десяток курсов.

Полезность: 10 из 10.

В конце зимы — начале весны 2020 года я составил резюме на «Хедхантере», описал свои навыки и приложил сертификаты. Откликался на вакансии, где полностью подходил по требованиям или где чувствовал, что потом освою навыки.

Мне много отказывали, ведь у меня не было опыта работы. Но в марте 2020 года, перед самым карантином, меня стали часто приглашать на собеседования. Я побывал в пяти компаниях — и в неизвестных конторах, которые занимались маркетинговой аналитикой, и в банках, которые на слуху. Мне предлагали разный доход: в мелких компаниях — от 60 000 ₽, а в одном банке — 110 000 ₽. Но в тот банк нужен был аналитик с продвинутыми знаниями, и меня туда в итоге не взяли.

Об опыте нигде не расспрашивали, но уточняли, знаю ли я тот или иной инструмент. Иногда присылали на почту тестовые задания по SQL или Python. А вот сертификаты даже не смотрели. Только иногда интересовались, каково было учиться в «Яндекс-практикуме» и «Дата-кэмпе».

В апреле, в разгар карантина, я устроился аналитиком в банк. Python там пока не применяю, а вот SQL — плотно и постоянно. Основное направление моей работы — это клиентская и CRM-аналитика. У моего банка есть два подразделения: одно отвечает за клиентов из малого бизнеса, другое — из среднего. Они дают мне задания: например, сделать выборку людей, которые могут заинтересоваться кредитом или сберегательным депозитом. Я проверяю транзакции всех клиентов и смотрю, какие продукты они оплачивали в других банках. Так и узнаю, что наш продукт им тоже может быть интересен. Потом я отслеживаю, получается ли привлечь этих клиентов к нашим продуктам, и делаю отчеты. В банке их проверяют и решают, что делать дальше.

На прежней работе мой оклад был 125 000 ₽. Еще я получал премии — в среднем 35 000—40 000 ₽, в зависимости от выполнения KPI. Мне повезло — сейчас мой доход абсолютно такой же. Считаю, что это отличный результат. Особенно если учесть, что я искал работу без опыта и в разгар пандемии коронавируса.

1. Подумайте, в какой сфере хотите работать, и изучите, какие там есть профессии. Почитайте о них в интернете и посмотрите на требования в вакансиях. Выбирайте то, что вам интересно и где зарплата на старте вас устраивает.
2. Составьте список скиллов, которые нужны работодателям. Отметьте, что вы уже знаете, а что придется освоить. Подумайте, что предстоит изучить в первую очередь. Остальное наметите в процессе.
3. Найдите в интернете курсы по нужным направлениям. Сравните программы, цены, расписание и отзывы бывших студентов, если они есть.
4. Занимайтесь каждый день.
5. Если курс явно бесполезен, не тратьте на него время. А если он еще и платный, требуйте вернуть деньги.
6. Когда вы освоите больше половины навыков из вакансий, составьте резюме. Опишите все, что умеете, и приложите сертификаты.
7. Ответственно выполняйте тестовые задания: если получится хорошо, вас примут на работу даже без опыта.