search Поиск Вход
, 4 мин. на чтение

Почему вы должны меня знать: data scientist Евгений Денисенко

, 4 мин. на чтение
Почему вы должны меня знать: data scientist Евгений Денисенко

Я родился в Норильске — это город за полярным кругом, там очень холодно, девять месяцев в году зима, полярная ночь, короче, экстремальные условия.

Там же учился в школе и окончил вуз по специальности «промышленное и гражданское строительство».

В детстве и юности я занимался танцами, какое-то время даже танцевал в ансамбле МВД. В Москву переехал после университета, где отслужил в армии в ансамбле песни и пляски Московского военного округа. В общей сложности я танцевал целых 17 лет, но потом понял, что в этой профессии оставаться не хочу, и пошел работать по своей основной специальности.

Сначала на стройке мастером, потом прорабом, специалистом — два года я отработал в строительной отрасли и понял, что это меня очень сильно утомило.

Еще у меня был годовой отдых от работы в офисе — мы с друзьями делали кое-какой бизнес, а потом так получилось, что я прошел по конкурсу на стажировку в правительство Москвы и год стажировался в органах власти. После этой стажировки я попал на работу в большую общественную организацию, где отработал шесть лет. Последние два года работы там я параллельно посвятил учебе — поступил в Московский государственный университет в Высшую школу государственного администрирования и окончил ее в 2019 году с золотой медалью.

Тогда у меня было такое состояние: я думал, что сейчас окончу МГУ и сменю работу. Дело в том, что у меня были большие надежды на новый диплом, но, как оказалось, мои представления не соответствовали действительности. После получения диплома я еще полгода искал работу по специальности GR и понял, что на рынке труда я совершенно не нужен. И как раз к тому времени начало формироваться желание кардинально сменить свой карьерный трек.

Еще в школе я занимался программированием, поэтому начал рассматривать варианты из сферы IT. Больше всего мое внимание привлекла специальность data scientist. Условно говоря, это программист, который умеет разбираться в данных, умеет ими оперировать, умеет их искать и делать выводы, а также строить гипотезы. И, что самое главное, знает, как в дальнейшем применить полученные инсайты. Это такая специальность на стыке исследовательского творчества, математики и программирования в моем понимании. И в итоге после пары недель изучения существующих онлайн-школ я пошел учиться в школу Skillfactory, где и сейчас еще продолжаю обучение. Кстати, с удовольствием рекомендую и школу, и выбранную специальность всем своим друзьям. Даже сестру свою затащил туда учиться! Правда, она пошла на другую специальность. И буквально через полгода обучения я уже нашел новую работу именно в сфере аналитики. Причем я устроился не куда-нибудь, а в одно из федеральных министерств.

Понятное дело, в министерстве с аналитикой данных все немного не так, как я предполагал: приходится заниматься и многими другими задачами. Но я там работаю уже два месяца и надеюсь, что впоследствии будет больше времени на аналитику и я смогу обработать данные, которые есть в министерстве, смогу сделать интересные выводы и предложу руководству эти выводы изучить. Потому что в госорганах скапливается очень много данных, в том числе и ретроспективных, из которых можно делать массу интересных выводов. У федеральных ведомств вообще есть доступ к информации: они могут сделать запрос в регионы, и оттуда пришлют информацию. Поле для анализа данных есть, и оно большое. Может быть, даже сами органы власти не знают, насколько здесь большой ресурс и что можно сделать с этой информацией.

Словом, так я стал data scientist. Хотя пока в полной мере не стал — я еще не закончил учебу, но железно настроен это сделать и продолжать работу в этой области. Это реально очень интересно, и подкупает то, что сфера находится на стыке разных областей. Я за свою жизнь поменял уже несколько разных карьерных треков: был строителем, общественником, проектником, теперь стал аналитиком данных. Я считаю, что этот принцип Long life learning прекрасен и за этим будущее.

В сфере data science интересно то, что эти знания можно применять везде: в ритейле, на госслужбе, в общепите, в транспорте, в бухгалтерии. Мне и понравилась эта область тем, что она будет применима везде и спрос на специалистов в этой области постоянно растет. Вместе со спросом рынка труда растет и количество школ и учеников в этой области. Если послушать ребят, которые этим занимаются в России, сейчас все учатся, друг другу помогают, сама по себе среда клевая. Вообще айтишная среда, мне кажется, очень открытая, коммуникабельная.

В России важно повышать производительность труда на всех уровнях и внедрять в управление организаций подход, основанный на Data Driven management. Может быть, высокопарно звучит, но необходимо повышать производительность труда, повышать ценность информации, выжимать из информации все, что можно. Я вижу в дальнейшем развитие своей карьеры как руководитель какого-то небольшого бизнеса, связанного с цифровизацией деятельности малого бизнеса, условно говоря, такая консалтинговая фирма.

Планы на будущее: закончить учебу, собираюсь пойти на еще один курс от Skillfactory — именно курс «Аналитика данных для руководителей», и, конечно, я хочу идти дальше.

Так, я сейчас хочу оцифровать бизнес моего друга, мне это самому интересно. Его бизнес — это небольшая доставка еды. Я могу посмотреть, как повысить доход. На бизнесе друга можно набить руку, и никто тебе за это ничего плохого не скажет.

Фото: из личного архива

Для читателей «Москвич Mag» скидка 40% на курс «Профессия Data Scientist» от Skillfactory по промокоду moskvichmag20.