Я занимался телекоммуникациями, работал помощником режиссера, а потом стал аналитиком данных

Меня зовут Владислав, мне 43 года, из Петербурга. Более 20 лет работал в семейном бизнесе, прежде был помощником режиссёра. После 40 лет переучился на аналитика данных.

Я начал работать еще со старших классов ― подрабатывал в семейном бизнесе, устанавливал спутниковые системы, телевизионные приемники и камеры видеонаблюдения. Первое образование решил связать с этим направлением и осенью 2000 года пошел изучать телекоммуникационные технологии в Политех. Учился не то чтобы усердно, в итоге ушел в армию, а когда вернулся ― ради эксперимента решил поступить не в технический университет ― и отучился на режиссера шоу-программ и театрализованных представлений в Санкт-Петербургском государственном институте культуры.

Еще параллельно с учебой стал нарабатывать опыт ― устроился помощником режиссера в одну из петербургских компаний. Удалось организовать разные мероприятия ― от дня города и празднования Нового года на Дворцовой до закрытия сезона фонтанов в Петергофе. Моей задачей было согласовать программу с городскими комитетами, помогать режиссеру следить за таймингом и расписанием артистов, координировать доставку декораций и застройку сцены. В студенческие годы это было отличной практикой, которая помогала погрузиться в профессию.

За мероприятия мне платили сдельно по ГПХ: по три тысячи за каждое (это расценки на 2006 год). Но хотелось зарабатывать больше.

Я бы и дальше работал помощником режиссера, но уже официально. Однако устроиться по трудовому договору так и не получилось. В итоге в профессии я пробыл около 4-х лет, а потом решил вернуться в телекоммуникации.

Я занимался телекоммуникациями с 1999 года, за это время очень многое изменилось: аналоговые технологии перешли в «цифру», появились приложения, где стримятся и хранятся видеоданные, приходилось очень много разбираться в компьютерных технологиях и софте. Постепенно стал замечать, как моя работа полностью перешла в компьютер. Тогда я и стал задумываться о смене профессии.

Поворотным стал пандемийный 2020 год. Появилось больше времени, и я решил посвятить его программированию. Понравилось и, чтобы полностью погрузиться в тему, я отказался от большинства заказов. Основной доход мне обеспечивали регулярные поступления по обслуживанию уже реализованных проектов и продажи коллекционных пластинок. Эти источники позволяли поддерживать финансовую стабильность и покрывать текущие расходы ― так что я мог позволить себе сконцентрироваться на обучении, на меня не давила необходимость каждый день искать новые источники дохода.

Сначала учился на онлайн-курсах: прошел двухмесячную программу CS50 от Гарвардского университета ― она дала мощную базу по алгоритмам, структурам данных, инфобезопасности, программной инженерии и веб-разработке, в том числе программировании на C, Python, SQL, JavaScript, а также CSS и HTML. А потом отучился еще на нескольких курсах, в том числе прошел программы «Python-разработчик» от Яндекс Практикума, «Аналитика данных» в ИТМО и «Финансовые технологии и инновации в платежах» организованный Финтех Хабом Банка России. Во время обучения принимал участие в конференциях и хакатонах.

В итоге к 2024 году у меня на руках было 6 профильных дипломов, я стал искать работу в найме, потому что хотел устроиться в IT-отрасль и больше зарабатывать. Программы дополнительного образования дали мне знания и навыки, а реальный опыт работы над проектами я получил на хакатонах и pet-проектах, но этого оказалось недостаточно ― на собеседованиях мне отказывали.

Рекрутеры объясняли, что неохотно берут специалистов после сорока, вдобавок мне не хватало профильного образования. Уменьшить возраст я никак не мог, а вот получить нужную для трудоустройства подготовку вполне. Поэтому в 2024-м решил поступить в магистратуру.

Онлайн-программы я не рассматривал, потому что хотелось больше общаться с людьми и найти единомышленников. Выбирал из очных магистерских программ в Петербурге, из всех подобных вариантов привлек ИТМО. У вуза репутация одного из лучших IT-университетов в стране, плюс я часто видел о нем хорошие новости ― например, о победе студентов на соревнованиях по программированию.

Еще я проходил здесь программу ДПО «Аналитик данных» ― и у меня остались положительные впечатления. Преподаватели понятно и доступно объясняли сложные технические темы, и по работе было заметно, что они заинтересованы в результате студентов.

В ИТМО я выбирал из двух магистратур — «Аналитика данных» и «DevOps-инженер облачных сервисов». Для каждой программы было доступно несколько способов поступления, но я решил поступить по рекомендательному письму, так как я уже обучался на программе ДПО от ИТМО и преподаватели университета видели мой прогресс. В рекомендательном письме руководитель программы написал мою характеристику и достижения по учебе.

В итоге я прошел на бюджет очной формы магистратуры «Аналитика данных». На первом курсе магистратуры изучил несколько важных тем по нейронным сетям, машинному обучению, аналитике данных и базам данных. Нравится, что разные предметы пересекаются между собой. Получается, что знания не подвисают в воздухе, а я могу их применить в одной области и перенести в другую.

Некоторые дисциплины преподают практики из индустрии. Например, «Аналитику данных на Python» ― главный аналитик ПАО «Газпром нефть», а курс по NLP ― руководитель направления NLP-исследования MTS AI.

Все знания и инструменты я отрабатываю на учебных кейсах и лабораторных работах ― каждая выглядит как маленькое научное исследование. На каждый профильный предмет приходится от пяти до восьми заданий. Их нужно выполнить и защитить перед преподавателем, ответив на вопросы. При сдаче работы я накапливаю баллы, и они конвертируются в соответствующую оценку. Так выглядит сессия. Удобно, что все экзамены я сдаю не разом за неделю, а постепенно в течение семестра.

Перед тем, как сменить профессию, я трезво оценил свои силы, учел бэкграунд, жизненный опыт и интересы. Я понимал, что ждать быстрых результатов не стоит — я был на такой же стартовой позиции с нулевыми знаниями, как студенты бакалавриата.

Я осознанно отложил большую часть работы и погрузился в магистратуру. Мне повезло, так как на время обучения у меня не было дополнительных финансовых обязательств — кредитов или другой долговой нагрузки. В качестве подушки безопасности я использовал старые телекоммуникационные проекты, которые до сих пор поддерживал, и коллекцию пластинок, которую я собирал почти десять лет. Она не только приносила регулярный доход, но и давала ощущение уверенности в том, что есть ресурс, который можно использовать в сложной ситуации. Такой подход существенно снижал стресс и позволял сосредоточиться на развитии в новой специальности без риска внезапной финансовой нестабильности.

Во время обучения в магистратуре мне удалось устроиться на позицию аналитика данных в тот же ИТМО. Я помогал преподавателям блока общеуниверситетских дисциплин получать актуальные и информативные данные о прохождении курсов студентами, создавать дашборды и анализировать данные.

За работу над этим проектом я получил по договору 90 000 рублей.

За время работы в целом многому научился ― именно здесь я понял, как нужно (и не нужно) делать свою работу, какие ошибки лучше не допускать в будущем. А еще мне очень повезло с командой.

Планирую системно развивать профессиональные навыки в аналитике данных с особым акцентом на машинное обучение и искусственный интеллект. Особенно меня увлекают направления обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV), и я активно занимаюсь научно-исследовательской работой в области NLP. Хочу участвовать в реальных проектах, совершенствуя владение современными технологиями и инструментами, чтобы стать высококвалифицированным и востребованным специалистом на IT-рынке. Помимо технических компетенций, уделяю внимание развитию soft skills — эффективному командному взаимодействию, коммуникациям и презентации проектов, которые считаю ключевыми для успешной карьерной траектории.

Я рассматриваю вариант дальше работать над проектами в ИТМО, так как эта работа позволит совмещать учебу и практическую деятельность, даст доступ к интересным исследовательским и прикладным задачам, в том числе связанным с нейронными сетями и глубоким обучением. Здесь я могу активно развиваться в области анализа данных и применять современные методы машинного обучения и нейросетевых моделей. Работа с реальными научными проектами по нейронным сетям помогает расширять экспертизу и углублять знания в таких направлениях, как NLP и CV. Если появится перспектива постоянной работы с такими вызовами и хорошими условиями, считаю это отличным шагом для профессионального роста.

Также я открыт к предложениям работы в IT-компаниях, так как это расширит опыт и позволит познакомиться с разными подходами и технологиями в индустрии. В то же время сбалансированная работа над проектами как в вузе, так и в бизнес-среде поможет мне создавать крепкую профессиональную базу и объединять теоретические знания с практикой. Поэтому рассматриваю варианты как найма, так и проектной деятельности в сторонних компаниях.