Обучающие курсы. Мой пройденный опыт по курсам для Аналитика⁠⁠

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 💛