Position: Data Analyst
Primary keyword: Data Science
English level: upper
Experience years: 0

Наразі практичний досвід є невеликим, але із об'єктивних досягнень я ціную проходження відбору на crash-курс в школу аналізу даних Udata School і тим, яке місце зайняв проект нашої команди за його результатами через місяць. На той час в мене було зовсім мало часу на підготовку і ще менше знань, проте відбір був досить строгим і передбачав університетський рівень знань із математики. Із близько 80 студентів, які пройшли на краш-курс я мабуть був єдиним, хто не мав технічної освіти за плечами.
Крім цього, порівнючи себе із своєю ж версією річної давності, я особисто пишаюсь всім тим шляхом, який зміг подолати для того, щоб опанувати нову для себе сферу.
Щодо попереднього досвіду роботи юристом мабуть можна було б відмітити і окремі цікаві проекти, статті, конференції (були навіть інтерв'ю на ТБ), але це не те, чим я насправді пишаюсь. Найбільше за цей період я ціную поступову і кропітку роботу, яка відбувалась за лаштунками більш гучних справ, і яка скоріше входить до розряду роботи, яка має бути зроблена, аніж привабливих кейсів. Саме відповідальне ставлення до цієї сторони роботи, на мій погляд, допомогло мені досить швидко отримати підвищення на попередній роботі і залишити після себе достойну репутацію серед колег, які неодноразово пропонували повернутись або приєднатись у суміжні проекти.
Мені 27. На даний момент більшість вільного часу присвячую самоосвіті і розвиваюся в області аналізу даних. Володію базовими знаннями статистики і теорії ймовірностей, алгоритмів машинного навчання, а також навичками програмування на Python, візуалізації даних і роботи з базами даних SQL.

У мене юридичний бекграунд: диплом магістра і більше 3-х років досвіду роботи в сфері ІТ / медіа права, інтелектуальної власності і захисту персональних даних. За час роботи роботі в цій сфері публікувався на AIN і Новий Час. Цей досвід роботи допоміг мені краще познайомитись з IT і переконатися в тому, що саме в цьому напрямку я буду розвиватися далі.

В певний момент довелося зробити вибір і залишити перспективну кар'єру і вже напрацьований досвід в цій сфері, щоб мати можливість розвиватися далі у сфері аналізу даних. Маючи глибоке переконання, що ні один з очних курсів не є "чарівною пігулкою", а також віру в те, що на сьогодні для опанування предметом потрібні лише воля і час, більшість своїх знань і навичок я отримав, навчаючись самостійно за допомогою онлайн-курсів у форматі MOOC, посібників та у роботі над проектами з відкритими данними. Першим курсом, який я пройшов трохи менше року назад був курс з Машинного навчання на Coursera від Stanford University (Andrew Ng). З того часу я поглиблював свої знання з предмету із фокусом на розвиток практичних навичок роботи з данними. За цей час також встиг підтягнути базові поняття зі статистики і суміжних математичних дисциплін, що дозволило мені у вересні минулого року пройти відбір на crash-курс в uData School (школа аналізу даних в Unit City) наряду із випускниками технічних вузів. Проект нашої команди за результатами краш-курсу зайняв 2-е місце. 

Всі посилання на приклади роботи з відкритими даними можна буде знайти пізніше на моїй сторінці з контактами. Один із проектів стосувався прогнозування результату судових рішень на підставі відкритих даних судового реєстру.
Мене цікавить аналітика і все, що дозволить працювати із живими даними. Я розумію, що предметна сфера, в якій здійснюється аналітика може бути абсолютно різною, тому повністю готовий до того, що можливо потрібно буде зануритись в ще одну нову для мене сферу, яка є профільною для компанії. Для мене це скоріше буде перевагою, аніж недоліком.
Перше за все, мене цікавить можливість розвиватись в команді, адже це завжди відкриває нові та недоступні іншим чином можливості для росту і обміну знаннями. Маючи змогу закрити певний базовий рівень знань з предмету самостійно, все ж певен, що отримати практичні навички можна лише в роботі з командою над реальним проектом.