Историиуспеха часто подаются слишком гладко. Но за каждым «сегодня я работаю в Data Science» всегда стоит длинный и запутанный маршрут.
Я хочу поделиться своей дорогой — не как учебником, а как историей, которая, возможно, поможет тем, кто сейчас только ищет направление или сомневается, стоит ли идти в аналитику, инженерию или AI.
Начало: школьный выбор и первая любовь к системам
Моя отправная точка — школа. Учился я в физико‑математическом классе, где нас приучали к структурному мышлению и логике. Это был мой первый контакт с идеей, что за любым хаосом всегда можно найти систему.
Тогда я ещё не знал, что такое BPMN или Data Science. Но именно в школьные годы родилась привычка «разбирать вещи на части и собирать заново» — будь то задачи по алгебре, проекты в кружках или собственные попытки сделать автоматизацию «на коленке».
Я не был самым сильным учеником. Честно говоря, в школе я больше занимался спортом, чем алгеброй, и проводил вечера за книгами и фильмами в жанре fiction.
Меня всегда тянуло к историям — к тому, как разные миры строятся и живут по своим законам. Но школьная подача материала не слишком мотивировала: формулы казались оторванными от жизни, задачи — лишёнными смысла.
И только позже я понял: в этих книгах и фильмах меня привлекало не «волшебство», а логика целых миров. Правила, системы, механики — всё это было похоже на то, как устроены бизнес‑процессы и технологии. Просто в школе это не умели показать.
С этого момента началась внутренняя трансформация: вместо того чтобы зубрить ради оценки, я стал искать, как знание может превращаться в инструмент. И когда я впервые столкнулся с бизнес‑анализом, а затем и с данными, всё вдруг сложилось — это были те самые «системы», которые я любил ещё в фантастике.
Университет: бизнес-анализ как отправная точка
Когда я поступилв Финансовый университет, переехал в другой город, выбор пал на направление, связанное с бизнес‑информатикой и анализом процессов.
Поначалу казалось, что это про «бумажки и схемы». Мы изучали BPMN, UML, IDEF — и я иногда скучал. Но именно тогда я понял важное: умение описывать систему — это не второстепенный навык, это фундамент.
Если ты не понимаешь, как устроен процесс, ты не сможешь его автоматизировать или улучшить. И это знание потом помогло мне в каждой новой роли.
Первые шаги в IT: анализ и данные
Первая серьёзная практика была связана с бизнес-анализом и данными.
Я занимался построением аналитики для разных направлений компании, автоматизацией процессов, архитектурой данных.
В мою жизнь вошёл Python. Сначала для простых задач: парсинг, Excel обработка, базовые отчёты. Потом - ML библиотеки: scikit-learn, XGBoost, CatBoost.
Когда я впервые увидел, как простая модель может предсказать поведение клиентов или оптимизировать процесс, я испытал то чувство, ради которого многие и остаются в Data Science: магия превращения данных в решения.
От анализа к машинному обучению
Следующим этапом стал ML. Я пробовал всё: от классических алгоритмов (регрессии, SVM, деревья) до глубоких сетей. Работал с PyTorch и TensorFlow, игрался с NLP (TF-IDF, Word2Vec, BERT), тестировал AutoML-инструменты, начал проходить программы переквалификации.
Это был период бесконечных экспериментов. Kaggle, собственные проекты, участие в университетских кейс-чемпионатах и конференциях. И каждый раз я убеждался, что знаний мало, если они не доведены до практического результата.
Инженерия: как модель становится продуктом
Однажды я поймал себя на мысли: я умею строить модели, но не умею их внедрять. А ведь именно внедрение отличает «демку» от настоящего продукта.
Так началась моя дорога в инженерную сторону: Docker, Kubernetes, Airflow, CI/CD, MLflow. Я учился собирать пайплайны, деплоить сервисы, выстраивать инфраструктуру.
И это дало ещё один инсайт: AI и Data Science сами по себе мало что значат, если они не встроены в систему, которой реально пользуются люди.
Работа и опыт внедрения
Я работал аналитиком, специалистом по продвижению решений, занимался поддержкой IT-систем, документацией, обучением пользователей. И понял ещё одну важную вещь: коммуникация - не менее важный навык, чем код или математика.
Ты можешь написать идеальный скрипт, но если ты не объяснишь его ценность, им никто не воспользуется.
Ты можешь построить архитектуру, но если бизнес не понимает, зачем она нужна, проект провалится.
Что я понял за эти годы
Системное мышление - мой главный капитал. Школа и бизнес-анализ научили видеть целое, а не только детали
Data Science - это инструмент. Сильный, гибкий, но сам по себе он не решает проблем
Инженерия делает разницу. Продукт рождается там, где есть связка анализа, данных и внедрения
Люди важнее технологий. Без общения, презентаций и вовлечения команды - любое решение останется на бумаге
Взгляд вперёд: AI-продукты и собственные проекты
Сегодня я хочу идти дальше - строить продукты, а не только отчёты или модели
AI-агенты, мобильные приложения, системы, которые помогают людям - вот то, что меня драйвит
Мне 21, и я понимаю, что впереди больше вопросов, чем ответов. Но именно это делает путь интересным.
Я делюсь своим опытом, чтобы показать: в IT можно прийти разными дорогами. Через математику, через программирование, через дизайн или бизнес-анализ. Важно только одно - быть готовым учиться и соединять разные области в единое целое.
Вместо заключения
Когда-то я начинал с простых схем в BPMN. Сегодня я строю модели, пайплайны и системы.
Завтра хочу создавать продукты, которые будут работать для людей.
Если вы тоже идёте этим путём - пишите. Обмен опытом и историями помогает не меньше, чем туториалы и учебники.
