В «Школе новых профессий» есть несколько цифровых направлений, например, Java Developer, Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst и других. А ещё открыты программы в направлениях agile, работы с клиентами, дизайна. Я выбрал Data Analyst. Сама программа длилась около полугода и была очень интенсивной: мы изучали теории разработки информационных систем и продуктовой аналитики, методы бизнес-анализа, языки программирования и все, что необходимо для погружения в анализ данных. Пары были два раза в неделю с 18:00 до 21:00, а в остальное время нужно было готовить домашние задания, которые отнимали много времени. Например, задачи по Python или SQL: с одной стороны, ты пишешь небольшую программу, но она постоянно не хочет работать, и приходится с этим разбираться. Бывали дни, когда я приходил с работы, ложился спать в 8 вечера, чтобы встать ночью, до 6 утра делал домашнее задание и шел на работу. Но это скорее к вопросу о собственном тайм-менеджменте.

Да, мы заранее обсудили с руководителем, что мое обучение будет считаться повышением квалификации. И я действительно применял полученные знания в работе. Например, собирал данные для прогноза текучести и укомплектованности. Ещё руководитель разрешил немного сместись график, чтобы я успевал на пары и было удобно учиться. Коллеги тоже поддерживали: подбадривали и напоминали, что мои усилия в любом случае окупятся. Как только я понял, что готов к собеседованию, начал смотреть вакансии. Коллеги из HR подсказали мне несколько вакансий в Сбере, которые мне подходили, и я решил откликнуться. Прошел собеседование и стал частью новой команды. 

Обучение требовало много времени и усидчивости. Были бессонные ночи за домашними заданиями, когда нужно было вспоминать код, вникать в суть задачи и искать дополнительную информацию в сети. В такие моменты очень легко убедить себя, что тебе это не надо, ведь ты не знаешь, получится ли стать D-people. Я постоянно боролся за свою мотивацию: часто напоминал себе, что я учусь прежде всего для своего будущего, и отказаться от этой возможности будет ошибкой. Вообще, секреты внутренней мотивации у каждого свои. Я понял, что лично мне помогают четко сформулированная цель и реалистичные сроки. И поддержка близких, конечно.

После работы в HR я стал разбираться в вопросах карьерного развития: построения карьерных треков, развития компетенций, научился планировать и контролировать реализацию проектов, а ещё узнал много нового о самих инновационных направлениях, в которые осуществлялся подбор. В HR я изучал аудиторию DS: проводил интервью с действующими сотрудниками, спрашивал, что нравится в профессии и какие есть сложности. Я работал с аналитикой по подбору. Задачи были связаны с прогнозами текучести, потребности и укомплектованности. Это оказалась хорошая монетка в копилку резюме. Во многих профессиях можно работать в направлении анализа данных, развивать навыки аналитики в той сфере, где ты уже работаешь, например, брать на себя задачи с таблицами.

Нужно понять, близка ли тебе работа в этой сфере вообще. Поэтому перед тем как идти на большой обучающий курс, лучше пройти небольшие подготовительные курсы. Это фундамент, который позволит системно смотреть на профессию. Такие курсы есть, например, на платформе Stepik. Будь готов к трудностям. Скорее всего, предстоящее обучение займет большую часть свободного времени. Нужно запастись терпением и внутренней мотивацией. Начинай работать с данными уже сейчас.Бери на себя задачи, связанные с цифрами, статистикой или чем-то еще, в зависимости от направления, в которое хочешь перейти. Не переставай обучаться, даже когда ты перешел в айти, закрепляй свои знания и наращивай скорость выполнения задач.