Kaip Vilniaus miesto teisėja ir trijų vaikų mama tapo programuotoja: neįtikėtina Indrės istorija

Trijų vaikų mama Indrė Rimkevičienė dirbo teisėja, tačiau nusprendė, kad jos karjeroje atėjo metas pokyčiams. Ją įtraukė duomenų mokslas, kur mokymasis niekada nesustoja ir galima džiaugtis laisvesnėmis darbo sąlygomis, galimybe suderinti darbą ir šeimyninį gyvenimą, iš dalies dirbant iš namų. – ko ji, dirbdama teisininke, neturėjo. I.Rimkevičienė papasakojo, kaip „Turing College“ programa ir komandos atsidavimas studentų sėkmei padėjo jai gauti pirmą duomenų analitikės darbą. Ji taip pat pasidalino patarimais, kaip išnaudoti visas šios internetinės, asinchroninės duomenų mokslo programos galimybes.
Programuotoja
Programuotoja / „Integrity PR“ nuotr.

– Kas jus, teisininkę, paskatino pasirinkti duomenų mokslą?

– Daug metų dirbau teisės srityje, tačiau ji labai griežta ir nelanksti. Negalėjau dirbti iš namų, trūko lankstesnio požiūrio į darbą. Taip pat norėjau išbandyti kitokią profesiją. Turiu tris vaikus. Man pasisekė, kad, augindama juos, turėjau laiko ir mokytis, ir išmokti naujų įgūdžių. Norėjau išbandyti kitas veiklos sritis, rasti, kas man būtų labai įdomu. Mane visada žavėjo matematika, dėl to viena iš įdomių sričių ir buvo duomenų mokslas, susietas su programavimu. Siekiau išmokti kažko įdomaus – kas mane įkvėptų, kas keistųsi kiekvieną dieną ir ko galėčiau mokytis visą likusį gyvenimą. Norėjosi daugiau lankstumo ir laisvės!

– Kodėl pasirinkote būtent „Turing College“?

– „Turing College“ pasirinkau dėl dviejų priežasčių. Visų pirma, girdėjau daug gerų atsiliepimų iš darbdavių, kurie pasamdė „Turing College“ absolventus, ir buvo sužavėti jų techniniais ir profesiniais įgūdžiais. Taip pat man patiko lankstus, asinchroninis mokymosi metodas, kai pats studentas savarankiškai valdo laiką, sprendžia, ko ir kada mokytis.

– Koks jums buvo stojimo į „Turing College“ procesas? Ar, norint pateikti paraišką, būtina turėti bazinių programavimo įgūdžių, žinoti pagrindinius duomenų įrankius?

– Į „Turing College“ stojau dukart. Pirmą kartą ieškojau naujų galimybių ir norėjau suprasti, ar duomenų mokslas man tinka. Tada neturėjau visai jokių programavimo įgūdžių, todėl „Turing College“ atstovai rekomendavo išklausyti savarankišką Harvardo universiteto CS50 kursą, ir stoti vėl po jo. Man toks pasiūlymas pasirodė racionalus, todėl pusę metų savarankiškai mokiausi programavimo, o po to dar kartą pateikiau paraišką.

Antrą kartą jau buvo visa stojimo procedūra. Dvi savaitės paruošiamojo darbo, egzaminai, pokalbis ir sprendimas dėl priėmimo.

– Ar per „Turing College“ gavote kokių nors stipendijų?

– Mano rezultatai parodė, kad galiu mokytis pati, todėl man buvo pasiūlyta stipendija sumokėti už programą, jei atitiksiu tam tikrus reikalavimus. O juos aš atitikau!

– Kaip atrodo įprasta diena duomenų mokslo programoje?

– Visa studijų programa ir medžiaga buvo „Turing College“ platformoje, bet suskirstyta į modulius, o šie – į sprintus ir užduotis. Tik baigęs ir atsiskaitęs vieną dalį, pamatydavai, kas laukia kitoje. Taip pat ir su projektais – juos gaudavo pabaigę ir atsiskaitę visą mokymosi dalį. Jei kada užstrigdavau ar reikėdavo patarimo, visada žinojau, kad yra specialistų, į kuriuos galiu kreiptis pagalbos.

Be to, dienos neturėjo griežtos struktūros, turėjau visišką laisvę nuspręsti, ką, kaip ir kada noriu išmokti, skirdama tam 6–7 val. per dieną. Kadangi vaikai visą laiką buvo namuose, stengdavausi rasti laisvų valandų dieną ar naktį.

– Ko išmokote šioje programoje?

– „Turing College“ programa tikrai išsami ir apgalvota. Viskas prasideda nuo lengviausių dalykų, o naujų mokomasi pagal tai, ko jau išmokai – taip studentai vedami labai gerai apgalvotu keliu. Man nereikėjo sukti galvos, ką daryti toliau, nes viskas buvo reikiamoje vietoje, reikiama tvarka, todėl mokytis buvo lengva.

Pradėjome nuo pagrindinių „Python“ bibliotekų, kaip „pandas“, ir „duomenų valymo“, vizualizacijų kūrimo. Tada prasidėjo tiriamasis duomenų analizės etapas, kur turėjome analizuoti ir pateikti savo įžvalgas apie duomenis, sukurti projektus paskirtoms užduotims. Baigėme mašininio mokymosi kursu, kuriame tyrinėjome skirtingus modelius, kuriuos galima sukurti, ir tam reikalingas bibliotekas, kaip „scikit-learn“.

– Kas buvo jūsų dėstytojai? Ar jie buvo duomenų mokslo profesionalai?

– Turėjome du instruktorius, kurie buvo jaunesnieji ir vyresnieji komandų vadovai. Jaunesnieji komandų vadovai buvo pažengę studentai, kurie pirmieji peržiūrėjo mūsų projektus. Darbo dienomis jie galėjo mums atsakyti į iškilusius klausimus.

Vyresnieji komandų vadovai buvo tikri duomenų profesionalai iš geriausių kompanijų Europoje. Jie su kiekvienu iš mūsų susitikdavo du kartus per savaitę, kad aptartų pažangą, pateiktų pasiūlymų ir padėtų mums, jei užstrigome. Be to, jiems pristatėme savo projektus po pirminės peržiūros. Jų įžvalgos buvo labai vertingos, nes jie vertino mūsų projektus iš kasdienio duomenų mokslininko gyvenimo.

– Prie kokių projektų dirbote „Turing College“ ?

– Visi projektai buvo susiję su realiu gyvenimu ir faktiniais duomenimis, kuriuos kasdien sugeneruoja tam tikros kompanijos. Pavyzdžiui, vieno projekto metu iš medicininių duomenų turėjome sukurti modelį, kuris apskaičiuotų tikimybę, ar asmeniui gresia insultas, ar ne. Kito – ar, remiantis žmogaus finansiniais duomenimis, jis gautų paskolą.

– Kaip „Turing College“ jus paruošė darbo paieškoms?

– Sukurti projektai tapo svarbiais, kai pradėjau ieškoti darbo, nes geriausi jų buvo patalpinti mano „GitHub“ paskyroje. Tai padėjo būsimiems darbdaviams sužinoti, kaip analizuoju duomenis ir naudoju mašininį mokymąsi.

Kadangi prieš tai dirbau teisininke, nežinojau nieko apie IT industriją. „Turing College“ atvėrė akis apie tai, ko tiksliai šioje industrijoje ieško darbdaviai. Mokymosi metu buvo sukurta panaši sistema, taikoma ir dirbant IT įmonėse – su trumpais kasdieniais (ar kelis kartus per savaitę) susirinkimais apie einamuosius klausimus ir progresą, bei projektų pristatymais, kur gaudavome pastabas ir atgalinį ryšį iš duomenų profesionalų. Taip pat darėme ketvirčio analizes. Visa tai man padėjo, kai pradėjau dirbti kompanijoje, nes jau žinojau jų struktūrą ir kaip jos veikia.

Karjeros paslaugos taip pat apima mokymosi sesijas su samdymo ir įdarbinimo partneriais, kur pasakojama, kaip pasiruošti darbo pokalbiui, kokius techninius ir minkštuosius įgūdžius išskirti. Šiame procese turėjome ir porą interviu – vieną su įdarbintoju, kitą – labiau techninį, kurio metu vertino mūsų įgūdžius. Po jų gavome atsiliepimus, kaip mums pasisekė, ir ką galėtume pakeisti tikro darbo pokalbio metu.

Galiausiai, reikėjo pasirinkti konkrečias darbo vietas ir kompanijas, kur norėtume pretenduoti, ir prisistatyti bei kalbėti taip, tarsi būtume tikrame to darbo pokalbyje. Praleidus tris metus su vaikais, man tikrai buvo naudinga peržiūrėti, kaip save gerai pristatyti potencialiam darbdaviui.

– Dabar dirbate sprendimų mokslininke kompanijoje „Vinted“. Kaip gavote šį darbą?

– Man šią poziciją rekomendavo „Turing College“. Vyresnysis komandos vadovas, su kuriuo dirbau ir kuris recenzavo mano projektus, pasiūlė man kandidatuoti į šias pareigas. Neturėjau daug pasitikėjimo, kad tikrai tiksiu, bet pozicija atrodė labai gera, o „Turing College“ paskatino pabandyti. Esu tikra, kad net keli atrankos pokalbiai, atlikta namų darbo užduotis, jos pristatymas gyvai atėjus į bandomąją dieną „Vinted“, portfolio ir atsiliepimai iš „Turing College“ padėjo gauti šį darbą.

– O ką veikia sprendimų mokslininkas?

– Mūsų darbas labai panašus į duomenų analitikų. Dirbame skirtingose komandose su inžinieriais ir produktų vadovais, padedame priimti duomenimis grįstus sprendimus. Sprendimų mokslininkas daugiausiai atlieka duomenų analizes, su produkto vadovu kuria AB testo dizainus, prižiūri jų eigą, išanalizuoja ir pateikia išvadas po jų pabaigos ir padeda komandai priimti sprendimus, pagrįstus duomenimis.

„Turing College“ pakeitė mano gyvenimą!

– Kurioje „Vinted“ komandoje dirbate?

– Priklausai daugiafunkcinei komandai, todėl dirbu su inžinieriais (back-end, front-end, QA), dizaineriu ir produkto vadovu. Esame komanda, atsakinga už operacijų pabaigos svetainėje dalį, padedu rasti duomenimis grįstus sprendimus.

– Ar dabar darbe naudojate tai, ko išmokote studijuodama „Turing College“?

– Turint mintyje, kad prieš tai apie duomenų mokslą ir duomenų analitiką nežinojau nieko, tikrai naudoju viską, ko išmokau „Turing College“! Be to, mokausi kiekvieną dieną ir toliau ketinu mokytis. Dirbdama sužinojau apie perspektyvas, susijusias su duomenimis, verslu ir produktu.

– Ar yra įgūdžių, kuriuos įgavote dirbdama teisininke, ir kuriuos galite panaudoti dabar, dirbdama duomenų mokslininke?

– Kaip teisininkė, aš gilinausi į duomenis, kad surasčiau pagrindinius dalykus, kuriais remiantis reikia priimti sprendimą. Ir viską reikėjo rašyti popieriuje! Kaip duomenų mokslininkė, aš taip pat gilinuosi į duomenis, tik kitokiu formatu. Stengiuosi rasti tai, kas aktualu, kas svarbu.

– Vertinant iš dabartinio karjeros momento, ar buvo verta studijuoti „Turing College“?

– „Turing College“ pakeitė mano gyvenimą! Pirmiausia, jie man padėjo, tikėjo manimi, stengėsi, kad išlikčiau motyvuota, kai apsisprendžiau keisti karjerą. Taip pat esu dėkinga už sklandų mokymosi procesą, kurio metu įsitikinau, kad einu gera kryptimi. Žinojau, ką turiu daryti kiekvienu momentu – net iki to, kaip susirasti darbą! Ačiū atsidavusiai „Turing College“ komandai, kurie paruošė programą, projektus, išmokė pasiruošti darbo pokalbiui ir pasidaryti gerą portfolio.

Studijos „Turing College“ yra unikalios. Nors ir taikomas asinchroninis mokymosi modelis, aš niekada nebuvau palikta viena. Jaučiausi bendruomenės, kuri nori man padėti, dalimi.

– Ką patartumėte, kaip maksimaliai išnaudoti „Turing College“ patirtį?

  • Užduokite dar daugiau klausimų. Per susirinkimus ar atviras sesijas, kapstykitės dar giliau! Kartais užstrigus ir nerandant atsakymo geriau pasikliauti žmonėmis, kuriems rūpi jūsų sėkmė, kurie gali padėti rasti atsakymą.
  • Ištirkite savo galimybes. Aš visus raginu gyvenime ieškoti alternatyvų – juk galima patirti tiek neįtikėtinų ir įdomių dalykų!

Pranešti klaidą

Sėkmingai išsiųsta

Dėkojame už praneštą klaidą
Reklama
Išmanesnis apšvietimas namuose su JUNG DALI-2
Reklama
„Assorti“ asortimento vadovė G.Azguridienė: ieškantiems, kuo nustebinti Kalėdoms, turime ir dovanų, ir idėjų
Reklama
Išskirtinės „Lidl“ ir „Maisto banko“ kalėdinės akcijos metu buvo paaukota produktų už daugiau nei 75 tūkst. eurų
Akiratyje – žiniasklaida: tradicinės žiniasklaidos ateitis