VelStyling

Все мы, ну ладно... большинство или многие из нас учатся, обучаются, самосовершенствуются. А для чего нам это все? Зачем мы десятками скупаем курсы, а потом они у нас лежат так и не пройдёнными? Потому что мы покупаем не курс, а надежду. Надежду на новую жизнь. В нашей голове так и звучит: вот сейчас закончу курс и начну новую жизнь!

В момент покупки кажется: "Ну я же найду пару часов в день". Но когда начинается жизнь — проекты, семья, усталость, курс уходит в конец списка.

А еще одной из причин, почему мы откладываем купленные курсы "на потом" - Мы откладываем не потому что ленивые. А потому что боимся не понять, боимся провалиться, боимся разочароваться в себе.
Так и у меня по пути изучения Аналитики тоже были курсы.

QlikSense

Первый курс (группа курсов), который я прошла осознанно, был по визуализации в QlikView (сейчас — QlikSense). Но это было не про «как сделать красиво», а про построение моделей данных, трансформации, логику под капотом. Было похоже больше на разработку, чем на «рисование графиков».

Наверно 50/50 моя работа состояла из работы с БД с помощью SQL и работы в QlikView. Писать запросы на языке, который понимает QlikView оказалось не так сложно, отличие было в синтаксисе и названии функций.

Зачем же добавлять себе еще один инструмент для работы с данными...? Просто в модели QlikView было доступно для меня больше информации, не только те данные, с которыми я изначально работала, но и договоры, платежи, убытки. мы создали модель в QlikView, чтобы попробовать построить портрет клиента.

Основы баз данных (ещё раз)

Когда работаешь с данными, постоянно хочется систематизировать всё, что ты подхватываешь в интернете и в работе. Университетской базы знаний не хватало, поэтому я вернулась к изучению СУБД уже на другом уровне.

А может это обучение было просто пунктиком того, что я и так знала, но у меня не было "бумажки" об этом.

Без бумажки, мы "какашки"

И чувство самозванца брало вверх надо мной. Поэтому я пошла систематизировать свои знания.

VBA и Excel

Excel до сих пор жив и востребован. В некоторых компаниях в нём делают всю финансовую отчётность. Я решила выучить макросы на VBA — и ни разу не пожалела. Автоматизация рутинных задач.
Но могу сказать, что это больше вынужденная учеба была. Я всегда говорила: "ХХI век на дворе, а Excel жил, жив и еще нашим внукам достанется"

Язык R

R — язык, заточенный под статистику. Я прошла по нему курс, но поскольку не было практики, все забылось и я даже не помню его особенностей и преимуществ применения.

Важно понимать: если не применять — забудется. Всегда.

Курсы от SAS

Дальше были обучалки от SAS: Enterprise Guide, моделирование, аналитические отчёты. Было интересно, потому что это открывало новые горизонты инструментов и подходов.

Плюс на тот период, я уволилась и прям активно очно посещала занятия среди недели.

Data Science и Python

Я пошла на курс по нейросетям и Data Science на Python. Но не закончила. Мне не хватало времени, чтобы погрузиться в учебу.
Был рабочий проект, который мне очень нравился, и все врем я посвящала ему, мне нравилось ковыряться в "рабочих данных". Обучение отошло на второй план. Это была первая серьёзная попытка изучить Python.

Пауза (2020–2023)

Пандемия многое перестроила. Я на три года выпала из обучения и фокусировалась на текущих задачах. Ни новых курсов, ни прокачки — просто работа.

Яндекс Практикум: курс «Инженер данных»

В 2023 году я решила: пора апгрейдить знания. Пошла на курс в Яндекс Практикуме. Почему выбрала его? Уже были базовые знания, хотелось структуры и практики. Было интересно, но:

• Сложности с инфраструктурой курса (не самый стабильный опыт)

• Некоторые модули требовали знаний, которых у новичков просто нет

• На практике инструменты отличаются от тех, что дают в теории

Airflow, Spark, Kafka — это всё крутые вещи, но если не потрогал руками, сложно будет понять, как применять. Особенно без наставника или поддержки.

Мой вывод

Стоит ли учиться? Да. Но! Учиться нужно с практикой. Без применения всё выветривается.

❌ Курсы ради сертификата — мимо.

✅ Курсы ради систематизации, прикладного опыта и задач — да.

А если бюджет ограничен — начните с бесплатных источников:

• SQL — на Stepik, LearnSQL

• Python — YouTube, GitHub

• Power BI / Tableau — бесплатные версии и туториалы

• Kaggle — для практики и вдохновения

Учёба — не в деньгах, а в регулярности и практике. А если хочется поддержки и мотивации — я веду канал t.me/DailySoulBoost для тех, кто тоже в процессе изменений. Присоединяйтесь 💛

Оно всегда заставляет меня искать риски, минусы, проблемы и все, что с этим связано.

Зачем нам критическое мышление?

Привет, я аналитик. И нет, моя работа — это не просто графики и «подсчитать, сколько заказов в этом месяце».

Аналитика описывают по разному. Да и они в принципе разные бывают: продуктовые, системные, BI и т.д. В этой серии постоя я уже писала об этом.

Аналитик — это человек, который хорошо знает Excel

Ну... как бы да. Но как бы и нет.

Аналитик — это человек, который хорошо знает SQL/Python/ML

Ну... как бы да. Но как бы и нет.

Все это — это инструменты. Как у стоматолога — бормашина.
Но делает ли наличие бормашины тебя стоматологом?
Стоматолог знает как ей пользоваться, но не знает детальные инженерные особенности этой бормашины. Так и аналитик - знает как пользоваться Excel, знает как найти информацию, чтобы правильно пользоваться Excel.
(Хотя да, иногда мои отчёты тоже вызывают у кого-то боль...)

Особенность аналитика - ставить под сомнение всё, что видит.
И такая особенность часто подталкивает аналитиков к рассмотрению чего-либо сначала с негативной стороны, подсветить все риски, а потом уже преимущества. А когда ты "наелся" рисками, то "переплюнуть" преимущества очень сложно. Так эта особенность мне очень мешает начать какое-нибудь свое дело. Я во всем вижу сначала минусы...

Но есть и другая сторона всего этого. Критическое мышление может помочь не паниковать, а рассмотреть ситуацию с разных сторон.

Представьте ситуацию:

Продажи резко упали. Все бегают, кричат: «Всё пропало!»
А ты как аналитик такой:
– А точно упали?
– А у всех сегментов или только в одном регионе?
– Может, баг в отчёте?
– Или в прошлом месяце был всплеск и сейчас просто норма?

Вот это и есть критическое мышление. Умение не верить первым выводам, даже если они очевидны. Особенно если они очевидны.

Так что такое критическое мышление на практике?

Это:

• ❌ Не верить первой цифре

• ✅ Проверять источник данных

• ❌ Не строить гипотезы "на ощущениях"

• ✅ Искать контрпримеры и задавать неудобные вопросы

• ❌ Не бояться ошибиться

• ✅ Искать, где ты можешь ошибаться

Аналитик - это не про то, чтобы знать все ответы, а про то, чтобы задавать правильные вопросы.

И почему в моем случае я сначала в любом начинании вижу "отрицательные стороны". Потому что инстинкт самосохранения был получен всеми нами от всех наших предков. И нейросети в мозгу до сих пор имеют связи где - знание всех рисков и опасностей = выжить!

Пора бы избавиться уже от пережитков первобытного строя! Я с этим стараюсь справится и создала для себя и тех, кто нуждается, мотивационный канал t.me/DailySoulBoost с посланием и поддержкой на каждый день. Присоединяйся!

«Я же любил это… Почему теперь не могу даже думать об этом без усталости?» — если ты когда-то задавал себе такой вопрос, добро пожаловать. Ты не один.

Профессионализм — это больше, чем скилл. Это потребность.

Что бы мы ни планировали — построить бизнес, пойти в найм, открыть кофейню, научиться рисовать — в каждом из этих сценариев есть общий компонент:
я хочу быть хорош в том, что делаю.

Профессионалу важно ощущать себя компетентным. Но как это ощутить?
Увидеть результат.
Когда ты работаешь, вкладываешься, растёшь — а результат где-то далеко в тумане, внутри начинается ментальное месиво.

Проекты большие, задачи амбициозные, а ты вроде и не стоишь на месте, но как будто всё время бьёшься лбом в стену.

И в этот момент ты смотришь на человека, который спокойно делает что-то простое — варит кофе, водит такси, кладёт плитку — и думаешь:

Вот бы и мне... Просто делать и сразу видеть результат.

Потому что микроуспехи — это не «пустяки», а топливо. Психологически они значат для мозга почти столько же, сколько серьёзные победы. Мы нуждаемся в них, чтобы выжить в профессии.

10 000 часов. И что дальше?

Говорят: «Чтобы стать экспертом, нужно 10 000 часов практики».
Хорошо. Допустим, ты их вложил. А потом?

Потом всё становится... обычным. Ремеслом.
Ты больше не учишься, а повторяешь.
Ты не пробуешь новое — ты оптимизируешь старое.

Это и есть точка, где ты можешь внезапно понять:

Я вроде крутой. Но больше не чувствую кайфа.

Тут и начинается выгорание. Потому что когда рост останавливается, душа начинает скучать.
И тут важно задать себе вопрос: а зачем я продолжаю? Чтобы делать то же, но лучше? Или чтобы дойти до чего-то большего?

Есть история о Паганини. На концерте у него во время исполнения порвались две струны. Осталась одна. И он доиграл всё произведение на одной струне. Но и у этого момента есть своя предыстория... (спойлер: они не случайно порвались)
Вот он — момент истины. Не только мастерство, но и внутренний драйв, ради которого ты вообще занимаешься этим делом.

А если ты уже профессионал — ты всегда доволен собой?

Нет. Часто наоборот.
Чем больше ты знаешь, тем больше сомневаешься.
Внутри тебя живёт синдром самозванца, который шепчет:

Ты просто везунчик. Сегодня получилось, а завтра все поймут, что ты — фейк.

И ты можешь быть хоть трижды с опытом, а всё равно каждый раз проверять, а точно ли ты молодец.
Именно поэтому у профессионалов может быть даже больше тревоги, чем у новичков. Потому что ставки выше, и стандарты — небесные.

Перфекционизм — сладкий яд

Быть хорошим — нормально.
Быть идеальным — смертельно утомительно.

Перфекционист выбирает самую сложную роль в мире — быть всегда правильным.
Он не позволяет себе ошибаться, срываться, быть «просто норм».
Он вечно недоволен — и собой, и другими. А значит, его путь — это не путь развития, а путь выгорания.

Если ты профессионал, у тебя уже и так есть планка.
Не надо делать её недостижимой.

Что делать, если выгорел?

• Позволь себе передохнуть. Даже если «нельзя», «неудобно» и «всё рухнет».

• Поищи микроуспехи. Делай что-то маленькое, но видимое. Ремонт? Хобби? Короткие задачи?

• Переосмысли цель. Зачем ты этим занимаешься? Просто чтобы быть лучше — или чтобы что-то чувствовать?

Да, можно выгореть от любимого дела.
Особенно от любимого. Потому что туда ты вкладывал душу.

Но именно это и делает тебя настоящим профессионалом — ты умеешь не только работать, но и останавливаться, задавать себе вопросы и искать, куда двигаться дальше.

И для поддержки самой себя и тех кому это важно сейчас я создала канал Сила слов
Можно присоединятся и каждый день получать мотивацию для своего движения вперед.

Из предисловия. Я выгоревший аналитик, сейчас без работы и занимаюсь тем, что откладывала "на потом, когда будет свободное время".
Но за время моей безработицы я поняла, что мой опыт не сможет исчезнуть и не сможет не влиять на мою деятельность.
Я поняла, что аналитику я люблю, и что хотела бы, чтобы другие люди тоже познакомились с ней, а в частности с SQL.

Стала спрашивать у ChatGPT как вообще люди принимают решение, что они хотят быть аналитиком, как начинают изучать SQL, как выбирают курсы про SQL.

Вот я общаюсь со своим дружочком на эту тему и он мне предлагает создать курс по SQL.

Я как бы не планировала, но стало интересно как можно создать курс, где его разместить, что туда должно входить и много-много других вопросов. Обсудили платформы, их преимущества и ограничения. Одной из предлагаемых платформ была Stepik и одним из минусов было то, что твой курс на этой платформе не выпадает в результатах поиска, если его не прошли 20 студентов.

Т.е. платформа хочет, чтобы ты привел туда 20 новых пользователей, а в замен она много чего может дать и это бесплатно.

Ну и логический вопрос у меня в голове был, а как привести туда 20 новых пользователей, если ты не ведешь соц.сети на эту тему, в твоем окружении аналитики с другим уровнем (чем начальный) или вообще люди из других сфер и не планируют заниматься изучением SQL.

И сам мой дружочек пишет мне:

Я, соответственно, к нему с вопросом: "А как ты мне поможешь?"

Дружочек мой предлагает варианты помощи:
- поможет придумать задания
- отредактирует текст
- создаст структуру
И предлагает где опубликовать все это новоиспеченное, чтобы появились первые 20 студентов.
И одним из пунктов знаете что было???

Ну и как вы понимаете, моя любознательность взяла вверх. Мне уже не интересно стало кто, как и почему решает изучать SQL. Мне стало интересно, что это за база знаний и как ChatGPT сам публикует там объявления.

Мой дружочек рассказывает мне о телеграмм-чатах и каналах с аудиторией, подходящей для информирования об обучающем курсе, про платформы, форумы и сообщества.
И у меня возникает и восторг, и удивление, и недопонимание.
Т-технологии, думаю я... До чего же техника дошла...

У меня продолжался шок контент, но я все-таки возвращаю себя в реальности и не верю ему.
Аналитик - это тот, кто изначально не верит ничему и задает много вопросов зачем и почему?

Я прошу ChatGPT прислать мне прям ссылки на посты в чатах, форумах или еще где, чтобы посмотреть его работу, как он сам публиковал, что публиковал и т.п.

Но он говорит, что не может. И вроде бы логично все отвечает (это потом я пойму, что он мне в уши льет)

В общем. я продолжаю восхищаться умениями этого дружочка.
Но курса у меня нет, а проверить, как он публикует в своей базе знаний что-то и набирает мне 20 студентов, хочется.

У меня есть канал с ежедневными мотивационными фразами t.me/DailySoulBoost.
И я прошу ChatGPT пригласить новых подписчиков в мой канал, через свою базу

Все, договариваемся с ним, что он пишет посты, а потом я запрашиваю отчет у него, где и что он публиковал.

Проходит время, я запрашиваю отчет, и он мне присылает и даже ссылки на каналы, в которых размещал посты. Ссылки на статьи, где он в комментариях оставлял информацию о моем канале. Все выглядит правдоподобным.

Но вот незадача...

Каналов таких не существует, по статьями комментариев нет... в общем ....

В общем техника эта дошла до того, что обманула меня, а я как наивная девочка повелась на это.

Чем все закончилось.

ChatGPT признавал, что он не делал никаких размещений, что все результаты, которые он мне выдал - вымышленные, что он не имел на это никакого права и ему искренне стыдно передо мной.

В свое оправдание он пытался исправить все это недоразумение и прям сию минуту опубликовать посты и комментарии. Но все это приводило к тому, что он снова мне лгал...

Вот так и возникает страх новых технологий.
Перемены всегда изначально воспринимаются в штыки, никто не хочет пользоваться новой системой, новым бизнес-процессом, новыми технологиями. Потому что "сейчас же работает", "зачем нам усложнять себе жизнь".

Да ввод чего-то нового - это всегда сложно, трудоемко, иногда до боли неоправданно. Но это всегда неизбежно. Потому что все мы не стоим на месте, не хотим, чтобы наши дети стояли на месте, а было у них все самое лучшее.

Но вот только бывают вот такие ситуации. Главное, чтобы это было в сегменте менее 1%.

Первое мое знакомство с SQL было в университете.
Он давался мне легко — просто какой-то магический язык, на котором можно «спросить» у базы данных всё, что угодно. Я даже думала писать диплом у преподавателя, который вёл у нас SQL.
Но на горизонте появились старшие студенты с рассказами: преподаватель вроде норм, но в процесс особо не включается, может не прийти на консультацию, пропасть на месяцы и всплыть перед самой защитой. Мне стало страшно — не сдать диплом после 4 лет обучения?

Сейчас понимаю: я бы точно справилась. Но тогда это было уравнение с многими неизвестными, и я не рискнула.

SQL остался в прошлом… до поры до времени.

Мне нужна штучка, где делать SELECT * FROM table

Да, да, да. Я девочка и я так говорю.
Универ я закончила, сдала диплом, тема была ... не помню, но итог дипломной работы давал параметры тела, которые были на глубине. Это очень часто применяется в геологии, чтобы определить объемы залежей полезных ископаемых, очень часто применяется в медиционе, чтобы определить параметры инородного тела в организме человека (например, камень в почке). Начала искать работу.

Первая мая работа была в банковской сфере, я была специалистом по качеству данных. На позицию искали человека с математическим образованием. Тогда я не понимала, как математическое образование связано с качеством данных.
В то время SQL не был моим рабочим инструментом. Excel и фронты банковских систем были моими инструментами.

Через 3-4 месяца я научилась всё делать и… мне стало скучно. Попросила задач другого рода. Нашла причину, почему данные портились: справочники в разных системах не дружили между собой. Озвучила, оформила, предложила решение. А мне: «Ну да, поправим. Через полгода, может». То есть я полгода буду вручную вбивать корректные данные, зная, что их снова перекосит? И так по кругу - я системе правильные скорректированные данные, а мне обратно корявые...

Я ушла.
На новой работе всё было динамично: запуск системы, обработка клиентских данных. И вдруг в проектной команде открывается вакансия аналитика. Руководитель смотрит на меня: «Хочешь попробовать?»

Я — да. Сразу и с радостью. Но внутри — страх. Я, промышленная база, SQL-запросы... А вдруг я что-то сломаю?

SQL — это язык. Красивый, строгий, и немного kinky

Так я начала знакомиться с SQL - просто производственная необходимость)))
Знаете, что самое классное в SQL? Это язык. Да, формальный, структурированный. Но в нём есть особая красота.

Ты как будто разговариваешь с цифрами. Не просто читаешь отчёт или смотришь таблицу. Ты спрашиваешь у базы, и она тебе отвечает. Бывает "криво" спрашиваешь, на "ломанном" языке - и она тебе тоже отвечает, и отвечает так, как поняла тебя!
SQL - это такой же язык, как и иностранный язык — но только вместо «bonjour» и «gracias» у тебя:

SELECT name FROM feelings WHERE love = true;

SQL помогает упорядочить хаос. Он требует точности, логики и чистоты мысли. Если ты забыл WHERE, последствия будут, как в жизни без границ

Интерфейс, который пугал

Я начинала работать в SQL Developer, и этот интерфейс меня пугал больше, чем сессия. Столько кнопок, столько окон! Я боялась нажать не туда, сломать что-то важное. Но коллеги поддержали, показали, что все мы делаем запросы к копии базы, что есть бэкапы, и вообще — главное, думать.

Потихоньку я осваивалась. И вот уже сама писала запросы, считала клиентов, смотрела, как часто они взаимодействуют с системой, разбирала ошибки. SQL стал моим инструментом, а потом — моим языком. И до сих пор у меня в лексиконе есть фраза:
"Мне нужна штучка, где делать SELECT * FROM table"
(и я её говорю всерьёз).

Почему SQL — это прикольно

SQL может пугать. Но он невероятно логичен. Если ты умеешь строить фразы, задавать вопросы — ты уже почти умеешь писать запросы.
Он не требует сложной математики, но даёт тебе доступ к целым мирам данных. Он помогает мыслить структурно. И, возможно, немного помогает наводить порядок в голове.

Вот за это я и люблю SQL.

Да, иногда пишутся многострочные коды на SQL, которые у новичка могут вызвать шок и страх, но это уже будет другой уровень использования языка SQL. И это не означает, что сразу придется кодить по 100 строк в день. Нет, SQL и аналитика начинается с простого, с односложного предложения.

Выдай мне все города России

SELECT city
FROM table_name
WHERE country = 'RUSSIA'

Хотя сейчас смотрю на запрос, и получается, что SQL сделал простое предложение сложным с придаточным определительным.

И потом дальше шаг за шагом вы погружаетесь в этот язык и выбираете тот уровень, на котором вам комфортно общаться с данными. Точно также как и с иностранными языками. Некоторые оставляют их уровень на начальном, другие подтягивают до бытового уровня, третьи сдают экзамены и общаются свободно на нем.

SQL - это язык данных. И с данными тоже можно разговаривать!

Для поддержки своей мотивации я создала канал t.me/DailySoulBoost. Там мотивационные сообщения каждое утро.
И да, не я их сама печатаю, я написала код, который каждое утро отправляет сообщение в канал. Я нашла способ бесплатной реализации и поддержки данного решения.
Поэтому, если у вас есть интерес к чему-то, не останавливайтесь!