Bała się iść na studia informatyczne. Teraz zajmuje się danymi Czerwonego Krzyża

Wsparciem administracyjnym i programowym działań misji z poziomu Warszawy, ale też monitoringiem działań zarówno z Warszawy, jak i w trakcie wizyt na misji w Mogadiszu. Pracując w PAH, zajmowałam się analizą danych i przygotowaniem do zbierania danych w terenie. Bez takich informacji nie sposób ocenić, czy pomoc, którą świadczymy, faktycznie trafia tam, gdzie powinna, i czy odpowiedzieliśmy na najbardziej palące potrzeby. Ta część mojej pracy dawała mi zdecydowanie najwięcej satysfakcji, stąd chciałam się w tej dziedzinie rozwijać. Niestety ten rozwój musiałam realizować na własną rękę.

Byłam na to gotowa. Uznałam to za inwestycję w moją przyszłość, stąd zaczęłam szukać kursów związanych z analizą danych – trafiłam na bootcamp data science Sagesa, więc postanowiłam pójść o krok dalej, a też trochę rzucić się na głęboką wodę. Jeszcze w szkole średniej chciałam studiować informatykę.

Zgadza się. Bałam się, że sobie nie poradzę, że to nie dla mnie. Tym razem stwierdziłam, że wreszcie mogę chociaż w części zrealizować to marzenie i przynajmniej nie będę żałować, że nie spróbowałam. Miałam konkretny cel – połączyć programowanie z pracą w sektorze humanitarnym. Dlatego łatwiej było mi tę decyzję podjąć.

Pewnie trochę tak. Nie wyobrażam sobie stać w miejscu, a że w poprzedniej pracy nie miałam możliwości dalszego rozwoju w zakresie, w którym bym sobie tego życzyła, postanowiłam w siebie zainwestować. Praca w sektorze humanitarnym to profesjonalne zajęcie, potrzebni są eksperci z różnych dziedzin koordynujący projekty i zapewniający jak najwyższą jakość świadczonej pomocy.

Kurs data science Kodołamacza trwał pół roku. Miałam przyjemność wzięcia udziału w pierwszej edycji, która rozpoczęła się w marcu 2017 r. Pracę dostałam jeszcze przed końcem kursu. Najważniejsze, że szkolenie kładło duży nacisk na umiejętności praktyczne.

Nauczona złymi doświadczeniami ze studiów bałam się, że przytłoczy nas teoria i właściwie na tym się skończy, na szczęście moje obawy były zupełnie bezzasadne, nasi wykładowcy byli czynnymi praktykami data science i potrafili dobrze wyczuć balans pomiędzy potrzebą nauki teorii a zastosowaniem jej w praktyce.

Zaczynając, nie miałam konkretnego wyobrażenia, czego chcę się nauczyć. Pewnie wynikało to z faktu, że przyszłam na kurs z branży zupełnie niezwiązanej z programowaniem. Liczyłam na to, że moja ścieżka czy zainteresowanie wyklaruje się bardziej już w trakcie kursu.

Bootcamp dał mi dobre podstawy programowania pod kątem anallizy danych w języku Python, niezbędnych do analizy danych pythonowe biblioteki, statystyki, uczenia maszynowego i sieci neuronowych. Data science to bardzo szeroka dziedzina, ale wydaje mi się, że jako uczestnicy kursu dostaliśmy dobre podstawy do rozwijania wybranych umiejętności i narzędzi specyficznych dla danej branży czy nawet firmy już na etapie dalszej kariery zawodowej.

Przede wszystkim musimy mieć dane, i to duży zbiór, z którymi można pracować. Trzeba też znać ich kontekst – bez tego poprawna interpretacja będzie praktycznie niemożliwa. Każda firma musi sobie odpowiedzieć na pytanie, czy takie rozwiązania są jej faktycznie potrzebne, co chcą uzyskać wdrażając je, czy "zwykłe" BI [business intelligence, pol. analityka biznesowe - przyp. red.] już nie wystarcza. Oczywiście utrzymanie serwerów, baz danych i zapewnienie im bezpieczeństwa i pensje pracowników mogą być drogie. Natomiast jeśli cele są jasno określone i faktycznie zastosowanie data science jest zasadne, firmy traktują to jako inwestycję, która być może pozwoli odkryć zależności, które zupełnie zmienią dalszą strategię działania.

Data science to nie zwykła analiza danych, ale spojrzenie na zbiór danych pod wieloma różnymi kątami. Dogłębna analiza zależności i trendów, wykorzystanie algorytmów w celu odkrycia tego, czego na pierwszy rzut oka nie widać – nie znaczy to jednak, że jest rozwiązaniem uniwersalnym. Jeśli nasz zbiór danych jest stosunkowo mały a postawiony problem nieskomplikowany, inwestycja może okazać się zupełnie nietrafiona.

Przede wszystkim zmieniła się moja motywacja do pracy, którą właściwie zyskałam na nowo. W IFRC [Międzynarodowa Federacja Towarzystw Czerwonego Krzyża i Czerwonego Półksiężyca - przyp.red], gdzie pracuję obecnie, mam ogromne wsparcie i wiem, że to, co robię, jest doceniane. Mój zespół jest bardzo innowacyjny i otwarty na nowe rozwiązania, pozwala mi eksperymentować i zawsze służy radą i konstruktywną krytyką, dużo się uczę i rozwijam.

To moja pierwsza praca poza granicami Polski, więc w jednej chwili zmieniło się bardzo dużo, ale zdecydowanie zrobiłabym dokładnie ten sam krok raz jeszcze. Gdybym mogła coś zmienić, pewnie uczyłabym się jeszcze więcej między zajęciami i na własną rękę dodatkowo uczyła wizualizacji danych, bo jest to coś, czym teraz również w dużej mierze się zajmuję. Tak jak już mówiłam wcześniej – nie sposób przewidzieć czym dokładnie będziemy zajmować się po kursie, z jakich narzędzi będziemy korzystać, więc najważniejsze to dobrze przyłożyć się do podstaw, które oferuje bootcamp.

Na pewno jeśli chodzi o programowanie, to nie powinno się kierować trendem i zmasowanym powstawaniem przeróżnych kursów – jeśli ktoś tego nie czuję, nie będzie dobrym programistą. W internecie dostępnych jest wiele kursów. Warto zacząć od tego, żeby w ogóle sprawdzić, czy faktycznie nas to interesuje. Szczególnie, że programistyczne kursy do tanich nie należą. Należy tez pamiętać, że jeśli już zdecydujemy się na kurs, oznaczać to będzie dużo pracy. nikt nie powtórzy materiału i nie napisze kodu za nas, więc odpowiedzmy sobie na pytanie czy mamy tyle motywacji i czasu. Na pewno warto gonić za marzeniami, więc każdy moment jest dobry żeby coś w życiu zmienić.