Jak wejść do IT po dłuższej przerwie w pracy
Oto historia mojej żony, która po 8 latach przerwy, będąc na etacie jako mama, została inżynierem danych. W tym artykule przedstawiam historię planowania i wykonania tego pomysłu, od momentu pytania „co zrobić?” przez moment kiedy zapytała siebie „jak to zrobić?”, a także „czy powinnam to zrobić?”, kończąc na chwili, kiedy powiedziała: „Tak, zrobiłam to!”
Kiedy na horyzoncie pojawiły się szczepionki i już powoli zaczęliśmy wygrywać z COVID-19 na początku 2021 roku, ja i moja żona rozmawialiśmy o perspektywach związanych z pracą, kiedy nasze drugie dziecko pójdzie już do szkoły. W tym samym czasie Capgemini w Holandii zorganizowało wydarzenie Women in Data, aby zachęcić kobiety do pracy z danymi.
Poprosiłem żonę, aby zarejestrowała się na to wydarzenie i od niechcenia wzięła w nim udział, aby zobaczyć, co z tego wyjdzie. Jak się okazało, wszystko poszło super, prowadzący wydarzenie zachęcali ją i orędowali za nią, że nigdy nie jest za późno, aby cokolwiek zacząć.
Potem wszystko już rozgrywa się o to, co i jak to zrobimy. Poniżej przedstawiam kilka kursów i kształceń, które zdobyła dzięki różnym kanałom EdTech.
Zaczęła od podstaw programowania w Pythonie z W3schools oraz kilku lekcji ze mną, dzięki mojemu doświadczeniu, kiedy uczyłem na pół etatu. Było to dla niej miłe doświadczenie, kiedy rozpoczęła naukę na nowo. Zaczęliśmy od powolnego startu…
Krok 1: zapoznaj się z Pythonem
Co dalej? Po kilku dniach wstępnego zapoznania się z Pythonem, rozpoczęła kurs w Coursera od Google. Poświęciła co najmniej 30 do 45 dni na zabawę z programami Pythona i kilkoma fajnymi wyzwaniami z Projekt Euler.
Krok 2, więcej Pythona
Analityczne wprowadzenie do Pythona, czyli w momencie kiedy już dobrze zapoznała się z podstawowymi tajnikami programowania. Taki kurs jest również dla IBM -> Coursera — Crash Course on Python
Krok 3, zabawa z danymi w Pythonie
Następnie przeszła od Pythona do koncepcji inżynierii danych, takich jak Pandas, PySpark, czy Spark. Wzięła udział w kursie wprowadzenia do Databricks i Spark SQL z Coursera i Databricks (Python For Data Visualization).
Krok 4, czyli krok dalej do Appache Spark w Databricks
I słuchajcie teraz, ona mnie pyta: czy to już wystarczy? Jestem gotowa, żeby zacząć pracować? Na co ja odpowiedziałem głośnym: NIE. Kontynuowaliśmy i zmieniliśmy kierunek z Coursera. Tym razem wzięliśmy się za kurs z Udemy (Apache Spark SQL (Databricks)).
Krok 5, czyli zawężenie do inżynierii danych
Może to już wystarczy? I moja odpowiedź: jeszcze nie. Nie ma inżynierii danych bez umiejętności działania w chmurze, a w ostatnim czasie z adaptacją chmury w większości organizacji klientów. Nadszedł więc czas na naukę Microsoftu (Azure Data Factory for Data Engineers — Project).
Krok 6, chmura:
Jak dotąd szło jej bardzo dobrze, już prawie byliśmy u celu. Nadszedł czas na naukę i udział w kolejnych kursach, podczas gdy przygotowywała się do rozmów kwalifikacyjnych i pracowała nad jakimiś realnymi projektami. Microsoft Certified: Azure Fundamentals.
Krok 7, trochę dodatkowego nauczania
Cały ten proces trwał około 5 miesięcy, aż do momentu, kiedy moja żona była wystarczająco pewna siebie, aby móc uczestniczyć w rozmowach kwalifikacyjnych.
Krok 8, rozmowy kwalifikacyjne
W końcu, po 8 latach przerwy w roli pełnoetatowej mamy, po wytrwałej nauce i doskonaleniu się, znalazła pracę. Jestem z niej bardzo dumny, że w końcu tego dokonała. Właśnie pomyślnie zakończyła okres próbny i z niecierpliwością oczekuje na kolejną dawkę wiedzy i rozwój swojej kariery.
Oryginał tekstu w języku angielskim można przeczytać tutaj.
