fbpx
Data ScienceHistorie AbsolwentówPoczątki programowaniaWywiady

Azymut na IT: Podczas pandemii nauczyła się programować

“Jak nie teraz, to kiedy?” – zapytała siebie Karolina Warda i zapisała się na kurs Data Science podczas pandemii. Wykonała ogromną pracę, łącząc naukę z pracą na pełen etat. Stale utrwalała wiedzę i kodziła, kodziła, kodziła 😉 Obecnie powoli angażuje się w projekt Data Science w pracy i stara się wykorzystywać wiedzę z kursu infoShare Academy.

Zanim o programowaniu, opowiedz co jest Twoją pasją? Co lubisz robić w wolnym czasie?

Kocham popkulturę! Uwielbiam oglądać filmy i seriale, czytać o tym jak trendy i pewne tropy zmieniały się z biegiem lat. Interesuje mnie historia Hollywood, kina i Oscarów. Ostatnio czytałam o tym, jak seriale i platformy streamingowe zmieniły nasze podejście do obcowania z kulturą. 

Wiesz już na co wybierzesz się do kina? 🙂 

Tak! Będzie to film „Obiecująca. Młoda. Kobieta”, bardzo na niego czekałam! Drugi na pewno będzie „Nomadland”.

Dlaczego zainteresowałaś się programowaniem? 

Ta myśl kiełkowała we mnie od dawna, ale bardzo się bałam, że brak kierunkowego wykształcenia będzie przeszkodą. W podjęciu decyzji pomogła mi… pandemia. Wiedziałam, że zimę trzeba będzie spędzić w domu i że będzie mniej pokus, które mogłyby mnie od nauki odwieść. Przekonało mnie też nauczanie zdalne, z domu, z kubkiem herbaty w ręce, bez tracenia czasu na dojazdy. Stwierdziłam: jak nie teraz, to kiedy? I rozpoczęłam poszukiwania odpowiedniego kursu.

Dlaczego i na jakim etapie zdecydowałaś, że chcesz nauczyć się akurat Data Science?

Od dawna byłam zainteresowana pracą z danymi. Moja ścieżka przekwalifikowywania się wyglądała tak: z działu finansów w korporacji rekrutacją wewnętrzną przeszłam do zespołu wsparcia aplikacji finansowych, już w dziale IT. Tam najbardziej spodobało mi się przygotowywanie raportów i wyciąganie danych z systemu przy pomocy SQL-a. Pogłębiałam więc swoją wiedzę i gdy tylko pojawiła się oferta pracy w dziale Business Intelligence przy wsparciu hurtowni danych – nie wahałam się ani chwili. Pracę dostałam i zastanawiałam się, jak tu się dalej rozwijać. Data Science wydało mi się naturalnym kierunkiem :).

Dlaczego wybrałaś akurat bootcamp? 

Ogrom materiałów dostępnych w internecie mnie przytłoczył. Czułam, że potrzebuję przewodnika, kogoś kto mnie ukierunkuje, wytyczy mi ścieżkę nauki, która ma sens. Do tego obawiałam się, że sobie nie poradzę, że będę miała dużo pytań i chciałam w razie czego mieć osobę, mentora, którą rozwieje moje wątpliwości i naprowadzi mnie na odpowiedni tor. Plus nie ukrywam, że zjazdy, terminy oddawania prac domowych są dodatkową motywacją do systematycznej nauki. Znam siebie i wiedziałam, że kurs będzie w moim przypadku dobrym wyborem. Dodatkowo pracuję w firmie, która bardzo wspiera rozwój pracowników i dostałam do bootcampu dofinansowanie.

Dlaczego wybrałaś akurat kurs w InfoShare Academy? 

Kilkoro moich znajomych uczestniczyło w różnych bootcampach na iSA i wszyscy byli bardzo zadowoleni. Jedna koleżanka zrobiła u Was nawet dwa kursy – trudno o lepszą rekomendację ;).

Czy musiałaś z czymś łączyć naukę? 

Tak, naukę łączyłam z pracą na pełen etat. Dodatkowo zbiegło się to w czasie z dość wymagającym okresem u mnie w dziale i zdarzało się, że wpadały jakieś nadgodziny i po pracy byłam naprawdę wypompowana. 

Jak wyglądało przygotowanie do kursu i sama nauka?

Jak tylko podjęłam decyzję o wzięciu udziału w kursie, od razu usiadłam do nauki, jeszcze zanim dostałam prework. Zaczęłam od podstaw Pythona. Nigdy wcześniej nie miałam do czynienia z programowaniem, więc chciałam się choć trochę ogarnąć w temacie. Następnie zrobiłam prework, który obejmował SQL-a, GITa i podstawy Pythona. Żeby wiedzę utrwalić i poćwiczyć praktyczne umiejętności, starałam się każdego tygodnia robić co najmniej 2-3 wyzwania na codewarsach. 

Na pewno podczas bootcampu zdarzały się też trudne chwile. Jak sobie z nimi radziłaś?

Trudnych chwil trochę było, zwłaszcza w drugiej części kursu, gdy zjazdy odbywały się praktycznie co tydzień i była na nie masa rzeczy do zrobienia: nauka bieżących zagadnień, prace domowe, część projektowa (w grupach) i do tego utrwalanie/ćwiczenie wcześniej omawianych tematów. Nie sądziłam, że taki poziom zmęczenia jest w ogóle możliwy do przeżycia! Tutaj pandemia okazała się sporym problemem, bo bardzo ciężko było się oderwać od myślenia o tym, ile jeszcze rzeczy jest do zrobienia. Nigdzie nie można było wychodzić, pogoda też nie rozpieszczała i bardzo brakowało mi jakiejś takiej odskoczni. Czasami byłam zbyt zmęczona by obejrzeć choćby krótki odcinek serialu. Kiedy czułam, że docieram do momentu, że mój organizm woła o pomoc, to starałam się wygospodarować sobie dzień wolny (albo chociaż wolne popołudnie), wyspać się, poukładać puzzle i coś ugotować – w grę wchodziły tylko takie zajęcia, które nie wymagały zbyt wiele myślenia i skupienia ;). Ogromnym wsparciem był dla mnie mój partner, który zawsze służył miłym słowem i zagrzewał mnie do walki. Do tego przejął on większość obowiązków domowych, co też było wielkim ułatwieniem.

Opowiesz jak wyglądała nauka zdalna?

W (prawie) każdy weekend o 8 rano wdzwanialiśmy się w spotkanie na Zoomie. Prowadzący zazwyczaj już na nas czekał. Zajęcia zaczynaliśmy od krótkiego wstępu teoretycznego, a później była praktyka. Część rzeczy prezentował prowadzący, a następnie dzielono nas na małe grupy (3-4 osobowe pokoje), w których samodzielnie rozwiązywaliśmy zadania. Do tego po każdym weekendzie dostawaliśmy zadanie domowe, które pozwalało nam utrwalić zdobytą wiedzę. Oprócz tego podzielono nas na czteroosobowe grupy, w których pracowaliśmy nad projektami (po jednym na każdy duży blok zajęć: SQL, Python, Machine Learning i Deep Learning). Prowadzący i nasza trener wspierająca byli też dla nas dostępni na Slacku, gdy potrzebowaliśmy pomocy w trakcie tygodnia. 

Jak wspominasz pracę w grupie?

Praca w grupach początkowo była dużym wyzwaniem! Nie znaliśmy się na żywo, większość z nas nie miała doświadczenia w pracy grupowej nad projektem i okazało się, że strasznie trudno jest się rozsądnie podzielić zadaniami, a nawet je sformułować ;). Zajęcia projektowe odbywały się w prawie każdą niedzielę i trwały przez około 3 godziny. Był to czas dla nas, na ustalenia tego, co chcemy zrobić, jak chcemy to zrobić i rozpisanie zadań w Trello. Był to też dla nas czas na integrację i rozmowy, bo kodzenie na żywo średnio nam szło (pozdrawiam stąd moją grupę FrankensteinStranger :)). Oprócz tego umawialiśmy się czasami na spotkanie w trakcie tygodnia, żeby omówić bieżące problemy i zobaczyć, gdzie jesteśmy. Trenerzy byli dla nas dostępni w trakcie weekendu, ale także często po zajęciach mogliśmy ich złapać na Slacku jeżeli istniała taka potrzeba. 

Pamiętasz ostatni dzień kursu?

Zrobiliśmy podsumowanie całego kursu, rozmawialiśmy o tym, co nam się podobało, a co sprawiło nam trudności. Prezentowaliśmy nasze ostatnie projekty. Był to bardzo dziwny dzień! Z jednej strony cieszyłam się, że nareszcie odzyskam weekendy i odpocznę, a z drugiej było mi smutno, że przestaniemy się co tydzień widywać i rozkminiać kolejne problemy. Wiedziałam, że będzie mi tego brakowało!   

Co Twoim zdaniem sprawia, że nauka jest efektywna?

Przede wszystkim systematyczność i ogarnianie kolejnych tematów na bieżąco, doczytywanie niezrozumiałych rzeczy przed kolejnym weekendem. Do tego odrabianie prac domowych, które powyższe rzeczy trochę wymuszały ;). U mnie jeżeli chodzi o merytorykę, świetnie sprawdziły się fiszki na telefonie. Starałam się je robić regularnie i w ten sposób utrwalać wiedzę. Oprócz tego warto brać udział w wyzwaniach na codewars i kodzić, kodzić, kodzić, żeby nabrać w tym wprawy i biegłości. Oczywiście nie zawsze udawało mi się te ambitne plany wcielić w życie, ale starałam się ich mniej więcej trzymać.

Jak znalazłaś pracę po kursie?

Pracę udało mi się znaleźć jeszcze przed zakończeniem kursu. Akurat u mnie w dziale otworzyła się rekrutacja na Power BI Developera do zespołu, w którym również startował projekt Data Science, w którym mogłabym brać udział po pomyślnym przejściu rekrutacji. Zakasałam więc rękawy i zabrałam się za przypominanie sobie wiedzy z Power BI. Pracę udało mi się dostać!Miałam mega szczęście trafić te kilka lat temu do firmy, która faktycznie wspiera rozwój pracowników i umożliwiła mi to stopniowe przejście do IT i poszerzanie swoich kompetencji. Także można powiedzieć, że po 3 latach zdobywania wiedzy w końcu dotarłam do miejsca, w którym chciałam być :). 

Jak wygląda Twoja aktualna praca? Czym się zajmujesz?

Na razie pracuję jeszcze przy wsparciu hurtowni danych. Moim głównym obowiązkiem jest monitorowanie naszych procesów ETL, rozwiązywanie problemów z wydajnością hurtowni i jakością danych. Nową pracę zaczynam od sierpnia.

Na tym kończysz naukę?

W tym momencie skupiam się na pogłębianiu swojej wiedzy dotyczącej Power BI, aby jak najlepiej poradzić sobie na nowym stanowisku. Angażuję się też powoli w projekt Data Science w zespole, do którego dołączę i staram się wykorzystywać wiedzę z kursu w praktyce. Planuję się dalej doszkalać w wolnym czasie, tym razem już z zasobów dostępnych w internecie – po kursie mam już na tyle solidne podstawy, że wiem, co dalej robić. Tematów w kolejce jest sporo :). 

Jak z perspektywy czasu oceniasz decyzję o przebranżowieniu? Czy zrobiłabyś coś inaczej?

Decyzja o przebranżowieniu była jedną z lepszych w moim życiu. Uważam też, że dobrze dopasowałam do siebie tempo zmian, i że przechodzenie do IT odbywało się u mnie stopniowo na coraz bardziej techniczne stanowiska. Polecam taki styl osobom, które nie lubią ryzyka :D. Jedyne co, to może powiedziałabym sobie, żeby się tak wszystkim nie przejmować i zaakceptować to, że nie da się wiedzieć wszystkiego od razu. Czasami porównywałam się do innych osób i czułam, że jeszcze tylu rzeczy nie wiem, że brakuje mi wiedzy ze studiów kierunkowych i że nigdy tego nie nadrobię. Bardzo mnie to stresowało. Najlepiej w takich chwilach porównać się do siebie sprzed kilku miesięcy i zobaczyć, jak zmieniła się sytuacja :). 

Czy poleciłabyś naukę w infoShare Academy? 

Myślę, że tak. Według mnie ten trud wart był zachodu, a satysfakcja na koniec była ogromna. Kurs dał mi solidne podstawy do tego, aby się dalej rozwijać. Pozwolił mi też w ogóle wystartować, kto wie czy dalej nie siedziałabym i nie zastanawiała się od czego zacząć naukę, gdyby nie decyzja o pójściu na bootcamp :D. Prawdopodobnie podobne efekty można osiągnąć poprzez samodzielną naukę, ale trzeba być bardzo zdeterminowanym i zmotywowanym. Dla mnie motywacja w postaci kolejnych zjazdów, wsparcie trenerów i grupy było nie do przecenienia. 

Jakie rady mogłabyś dać świeżo upieczonym programistom?

Żeby się nie poddawali i robili swoje! Chociaż nie wiem czy jestem dobrą osobą do dawania rad, skoro u mnie wszystko działo się powolutku i na kurs poszłam już z jako takim doświadczeniem w branży :). 

Rozmawiała: Magdalena Walasek 


Data Science

Dane stały się prawdziwym skarbem XXI wieku. Dzięki analizie danych bank określa ryzyko kredytowe, a producent soków sprawia, że produkowany przez niego sok z owoców zebranych z różnych zakątków świata będzie miał zawsze taki sam smak. Facebook na danych o swoich użytkownikach zarabia co roku miliardy dolarów. Coraz większa liczba firm odkrywa korzyści, jakie płyną ze zbierania i obrabiania danych. Mocniejsze i tańsze komputery sprawiają, że Data Science jest dostępna dla coraz mniejszych firm, co przekłada się na wzrost zapotrzebowania na specjalistów od danych.

Dla kogo? To idealna ścieżka dla ludzi, którzy lubią rozumieć, jakie procesy rządzą dzisiejszym światem i chcą mieć na nie wpływ. Data Scientist to hybryda hackerów danych, analityków, osób o wysokich kompetencjach komunikacyjnych oraz zaufanych doradców. To połączenie potężne – i rzadko spotykane. To także świetny punkt wyjścia do rozwoju w innych dziedzinach.

👉 Weekendowy bootcamp Data Science (przebranżowienie)

👉 Wieczorowy kurs Machine Learning (nauka podstaw)

👉 Kurs analiza danych w Pythonie (dla pracujących z danymi)

Przeczytaj: Data Science – pasjonująca branża z wysokim zarobkami >>

Back to top button