fbpx
Data ScienceHistorie AbsolwentówKariera w ITPoczątki programowaniaWywiady

Azymut na IT: Chemik, który został Data Scientistem

Kacper to programista z krwi i kości, który w wolnych chwilach uprawia sport lub gra na giełdzie. Porzucił chemię i podjął naukę na bootcampie Data Science w infoShare Academy. Obecnie pracuję jako Data Scientist w Gemius, jednej z największych firm badawczych. Jak wyglądała droga Kacpra do IT? Przeczytajcie sami.

Co jest Twoją pasją?  Co lubisz robić w wolnym czasie?

Sport, przede wszystkim piłka nożna, bieganie i treningi ogólnorozwojowe oraz giełda, gdzie gram, śledzę i giełdę i ogólną sytuację ekonomiczną na świecie. 


Czym zajmowałeś się zanim zainteresowałeś się programowaniem?

Studiowałem technologię chemiczną na Politechnice Warszawskiej i z tym związane były moje wcześniejsze staże i prace (przemysł, projekty naukowe na PW). Zrobiłem też drugą magisterkę na SGHu z analizy danych – big data i w tej dziedzinie znalazłem swoją pierwszą poważną pracę. Przychodząc na kurs miałem już zatem rok doświadczenia w analizie danych i prawie całe studia z tej dziedziny za sobą.


Skąd pomysł na programowanie?

Programowaniem zainteresowałem się ze względu na przydatność w dziedzinie analizy danych i data science, myślę, że na poważnie pierwszy raz pomyślałem o tym rozpoczynając studia magisterskie na SGHu.


Kiedy pojawił się pomysł, że to właśnie Data Science chciałbyś się uczyć?

Wyszło to dość naturalnie, w przebiegu studiów. Rozpoczynając studia z analizy danych nie miałem w tym temacie doświadczenia w ogóle, naprawdę zupełnie nic 🙂 Przechodząc przez poszczególne przedmioty zapoznawałem się branżą związaną z danymi, z dziedzinami, którymi mógłbym się ostatecznie zająć. Data sience wydało mi się najciekawsze, łączy trochę elementy programowania, matematyki ale i biznesu, jednocześnie to nowa dziedzina, cały czas jeszcze trochę akademicka.

Z tym, że jak się okazało, same studia pod kątem pracy jako data scientist to było trochę mało, dały solidne podstawy i pokazały kierunek ale chociażby deep learningu w pythonie nie było jako takiego w ogóle. Z pracą udało się na stanowisku analityka, a w wolnych chwilach kontynuowałem edukację – stąd też kurs. 🙂

Rozważałeś inne formy nauki przed rozpoczęciem kursu w infoShare Academy?

Po studiach już byłem i w sumie nie rozważałem nauki samodzielnej… zwłaszcza, że to właśnie podczas samych zaocznych studiów uczyłem się mimo wszystko głównie samodzielnie. Moja wiedza była zatem z niektórych, wąskich tematów bardzo szczegółowa, z niektórych nie do końca uporządkowana i to właśnie kurs miał tutaj pomóc. Szukałem miejsca gdzie można się uczyć od ekspertów ale też można zapytać o wszystko, zarówno o podstawy, jak i o jakieś drobne szczegóły, które czasem umykają przy nauce na własną rękę. 


Dlaczego wybrałeś akurat bootcamp? 

Wydawał się być bardzo dobrze rozplanowany pod data science, a poza tym był zdalnie, na czym też mi zależało.


Opowiesz jak wyglądała nauka zdalna?

Moim zdaniem bardzo fajnie, kontakt z prowadzącymi zawsze był super. Zresztą przy kursach IT obecność fizyczna na zajeciach akurat niewiele pomaga moim zdaniem.


Dlaczego uważasz, że obecność fizyczna niewiele pomaga podczas nauki?

I tak pracujemy na swoich komputerach i każdy jest wpatrzony w swój ekran. Nie ma najmniejszego problemu z udostępnianiem ekranu trenerowi, na dodatek widzi to też reszta grupy, więc każdy może uczyć się na najczęściej popełnianych błędach. Udostępnianie materiałów też odbywa się pewnie identycznie w trybie zdalnym i stacjonarnym – przez githuba, więc właściwie nie ma wielkiej różnicy czy siedzę przy swoim biurku, czy na jakiejś wspólnej sali.


Jak wyglądała praca w grupie i współpraca z trenerami?

Bardzo pozytywnie, z trenerami kontakt zawsze był dobry, można było o wszystko zapytać i czuło się, że każdy jest zaangażowany. Praca w grupie nam akurat też się ułożyła bardzo dobrze, dość naturalnie podzieliliśmy się zadaniami tak, że każdy pracował na swoim w dogodnym dla siebie czasie.


Co z Twojej perspektywy jest najważniejsze w trakcie nauki? Jak to robić najefektywniej?

Dobre rozplanowanie, jak się człowiek zgubi w podstawach to ciężko jest to nadrobić.


Było coś co Cię przerażało? 

Trudne pytanie :p Szczerze? Chyba nic… bardziej np. fascynowały możliwości sieci neuronowych.


A teraz, jest jeszcze coś co Cię fascynuje albo przeraża?

W sumie fascynuje i przeraża jednocześnie: szybkość z jaką ta branża się rozwija, cały czas widzę ilu rzeczy jeszcze chciałbym się nauczyć. 


Jak wyglądają dalsze plany co do rozwoju zawodowego?

Póki co bardzo sobie chwalę obecną pracę, a co będzie w przyszłości? Kto to wie? Na pewno chcę trzymać się data science.

Czy poleciłbyś naukę w infoShare Academy?

Jak najbardziej, bardzo dobry plan kursu i naprawdę świetni trenerzy. Minusy ciężko znaleźć. 🙂


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

Oceniam pozytywnie, łatwo znalazłem pracę w branży. Co więcej data science jako takie daje szerokie możliwości. Być może kiedyś będę pracował jako data scientist w firmie chemicznej (z tego zrobiłem pierwotnie magistra inżyniera) i wtedy też doświadczenie ze studiów na Politechnice zaprocentuje jeszcze bardziej.

Jakie rady mógłbyś dać świeżo upieczonym programistom?

Znajdźcie wąską dziedzinę, która będzie waszym hobby i będzie wam się chciało czytać o nowinkach z branży dla siebie, niekoniecznie w formie pracy zawodowej.  


Dziękuję za rozmowę.

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