Ганна: «Моя ціль – бути Apple у світі ІТ-освіти в напрямі роботи з даними»
Дар’я Тюленєва: «Максимальне задоволення в житті мені приносять результати праці»
27 Серпня, 2024
Вероніка Мойсійчук: «Гроші люблять сміливих і рішучих»
27 Серпня, 2024
Багато хто прагне зробити кар’єру в IT, але лише деякі досягають успіху, поєднуючи технічні навички з викладацьким талантом і підприємницьким хистом. Ганна – одна з таких людей. Вона не лише досвідчена IT-фахівчиня, а й викладачка та засновниця власної ІТ-академії. Нині Ганна заробляє понад $7000 на місяць і продовжує розвивати свою ІТ-академію, яка вже допомогла сотням студентів знайти їхній власний шлях у світі програмування та аналізу даних
100 % студентів, які включені у навчання і виконують усі мої рекомендації, знаходять роботу після курсу!
Ганно, Ви є IT-спеціалістом і викладачкою з великим попитом, але на початку кар’єри мали сумніви у своїх здібностях. Які саме шкідливі установки у Вас були і що допомогло їх подолати?
Починати кар’єру завжди тривожно, і супроводжується це безліччю сумнівів. Я знаю це як зі свого досвіду, так і з досвіду моїх студентів. Незважаючи на відмінні результати в провідному технічному виші України, я не була впевнена, чи вистачить моїх знань та навичок, щоби приносити користь бізнесу. Чи справді мене візьме ІТ-компанія? Адже 2015 року на ринку ІТ була суттєва конкуренція. Упоратися з сумнівами допомогли цілеспрямовані дії та набування досвіду. Я хапалася за будь-яку можливість отримати практичний досвід у роботі з даними, адже вже тоді знала, що хочу працювати саме в цьому напрямі. Шукала способи максимально ефективно подати свій досвід у резюме, набувала навички, вказані у вакансіях, і подавала резюме в компанії. Навіть після отримання першої роботи в ІТ, мій внутрішній критик усе ще казав, що я не досягла належного рівня. Але я змогла це подолати, фокусуючись на своїх професійних успіхах, які поповнювалися з кожним тижнем роботи.
Розкажіть про основні, на Вашу думку, якості та навички, крім технічних, потрібні для успішної кар’єри в програмуванні та Data Science. А ще про найбільші міфи щодо ІТ, з якими Вам доводилося стикатись. Наскільки важливими є знання математики?
Уміння комунікувати, встановлювати контакт і довіру з колегами та замовниками, доносити свою думку, оперуючи фактами, – це насправді «чіт-код» розвитку в ІТ. Далеко не у всіх технічних фахівців ця навичка розвинена. Але якщо ви хочете мати суттєвий вплив на ІТ-проєкт, ця навичка є надзвичайно необхідною. Для проєктів Data Science, також важливі тайм-менеджмент і вміння пріоритезувати завдання. У цьому напрямі є ризик зануритися в нескінченні експерименти й розтягнути задачі. Аби цього уникнути, важливо вміти організувати свою роботу і час.
Щодо міфів, то найбільш поширені – це переконання, що для роботи в ІТ обов’язкова технічна освіта, що неможливо потрапити в ІТ після 30 років і що початківцям нині важко знайти роботу. Насправді ІТ відкрите для людей з різним бекграундом і вік не є перешкодою, але треба докласти зусиль і знайти досвідченого ментора, аби рухатися швидше. На моїх курсах з аналітики даних з нуля навчаються люди віком від 17 до 45 років, і 100 % студентів, які включені в навчання і виконують усі мої рекомендації, знаходять роботу після курсу! Буквально минулого тижня протягом трьох днів дві студентки отримали офер. Обидві без профільної освіти, обидві 35+ і з англійською В1. Ще приклад – Анастасія, 21 рік, студентка третього курсу університету, яка працювала офіціанткою, за два місяці після курсу знайшла свою першу роботу в ІТ із зарплатою $800/міс. Це чудовий результат для початківця. Для порівняння, моя перша зарплата в ІТ складала $490.
Математика для програмування потрібна нечасто, але для аналізу даних і Data Science важливі знання зі статистики, теорії ймовірностей, а також деяких розділів математичного аналізу і лінійної алгебри. У своїх навчальних програмах я даю всю математику з нуля – і одразу на кейсах з реальної практики.
Повстання машин не буде
Як Ви прийшли до ідеї створення власної ІТ-академії? Що відрізняє Ваші курси від інших програм навчання? Як Ви підтримуєте мотивацію учнів?
Після проведення курсів в існуючих ІТ – школах як запрошений викладач я зрозуміла, що хочу побудувати навчальні програми за власною методикою і залучати студентів, які поділяють мої цінності. Я прагнула створити продукт, який не лише забезпечував би високий рівень технічних знань, а й допомагав студентам формувати професійний образ – від резюме до портфоліо та профілю в LinkedIn. Мої курси вирізняються тим, що студенти отримують щоденну підтримку, можуть ставити питання онлайн і отримувати детальні розбори кожної домашньої роботи з зазначенням не лише помилок, а й того, що було зроблено добре. Також усі мої уроки в записі до 30 хвилин можна переглядати в будь-який час, і кожен урок супроводжується практикою. Крім того, я постійно оновлюю програми, адаптуючи їх під потреби ринку та враховуючи зворотний зв’язок від студентів.
Я впровадила декілька мотиваційних активностей. Спочатку студенти формулюють свою ціль за параметрами SMART-цілей, і я нагадую їм про ці цілі протягом курсу. Також ми обговорюємо, як навчатися без вигорання, що дуже важливо для тривалих програм.
Які сучасні технології та інструменти Ви вважаєте найбільш перспективними у Data Science? Яким бачите майбутнє професійної освіти у сфері ІТ? Що б Ви порадили тим, хто вагається: чи починати кар’єру в ІТ? Які плани у Вас на майбутнє щодо розвитку Вашої ІТ-академії та нових курсів?
Однією з найперспективніших технологій у Data Science я вважаю великі мовні моделі, як-от ChatGPT. Вони значно змінюють підхід до аналізу даних і мають величезний потенціал для автоматизації. Я вважаю, що кожен спеціаліст у цій сфері має знати основи роботи з LLM. Крім цього, програмування на Python залишиться стандартом для спеціалістів по роботі з даними, важливою буде робота з Cloud-технологіями (AWS/GCP/Azure) та іншими сучасними інструментами. Майбутнє ІТ-освіти, на мою думку, буде пов’язане із застосуванням нейро – мереж для створення інтерактивних уроків та завдань, а також з практико-орієнтованим підходом до навчання на реальних проєктах, оскільки це єдиний спосіб надати студентам практичні навички, які будуть затребувані на ринку праці.
Фреймворки для машинного та глибокого навчання змінюватимуться, але ґрунтовне розуміння основ цих технологій ніколи не втратить актуальність. До речі, всі ці технології та підходи ми вивчаємо на моєму курсі «Machine Learning для людей» одразу на прикладах з реальних задач з індустрії.
Щодо тих, хто вагається, – я б радила не витрачати час на сумніви. Розпочніть з малого, дізнайтеся більше про професію і спробуйте себе в ній. Сумніви лише забирають енергію, яку можна використати для розвитку. Раджу звернутися до мене в директ зі словом «РОЗВИТОК», щоби, переглянувши мій мінікурс «Як знайти першу роботу в ІТ», визначитися, чи варто вам починати кар’єру в ІТ.
Моя стратегічна ціль – бути Apple у світі ІТ-освіти в напрямі роботи з даними. Наразі я пропоную три великі програми: курси з аналізу даних, курси з машинного навчання і тримісячне наставництво до працевлаштування в ІТ. У планах – розроблення менших технічних курсів з окремих тем Data Science, одну з яких я вже готую до релізу. Крім того, я планую створити job board з профілями моїх студентів та пропонувати компаніям консалтинг із залученням мене як консультанта і моїх студентів як інженерів.
Вас замінить не ШІ, а люди, які його використовують
Як виглядає типовий день Senior Machine Learning Engineer? Яка Ваша думка щодо загрози панування ШІ у всьому світі?
Почнемо з того, що я не є типовим ML Engineer, оскільки паралельно з роботою в компанії розвиваю свій бізнес і блоґ (багато людей дуже дивуються, як я все це встигаю). Активностей в мене багато, тож, таким поняттям «типовий день» я давно не оперую. Просто кожен день рухаюсь до своїх цілей і намагаюсь потрошку покращувати всі важливі напрями.
ШІ – це лише статистичні алгоритми, які навчилися виконувати певні завдання на основі великої кількості прикладів. Повстання машин не відбудеться (посміхається). ШІ вміють генерувати щось «середнє», але наразі ці алгоритми позбавлені здатності до справжньої творчості й креативності (ті, хто пробував писати креативні ідеї для рекламних роликів чи рилз із ChatGPT-4, мене чудово розуміють). Що точно буде, так це вплив ШІ та роботизації на структуру ринку праці. Це вже відбувається: знайомі мені підприємці замінюють відділи продажів на ШІ. Але при цьому, як то кажуть, «вас замінить не ШІ, а люди, які його використовують». Тому освоєння інструментів ШІ – це не просто «модно» зараз, а необхідність для бізнесів і амбітних професіоналів, щоби підвищити ефективність і забезпечити сучасний рівень сервісу.
