Как я пришёл в аналитику данных
Больше восьми лет я был инженером-нефтяником: планировал бурение скважин, проектировал операции гидроразрыва пласта, сопровождал полевые работы. Всё это время рядом всегда были данные — телеметрия, каротаж, отчёты, геологические модели. Но обрабатывал я их в основном руками.
Момент, когда всё изменилось
Переломный момент случился, когда я автоматизировал разбор неструктурированных отчётов. Задача, на которую раньше уходило несколько часов, стала занимать 5–10 минут. Тогда я понял: мне нравится не просто считать цифры, а превращать рутину в работающие инструменты.
Аналитика — это способ увидеть в хаосе данных закономерность и сделать на её основе решение, которое экономит людям время.
Что было дальше
Я начал системно учиться: прошёл программы Karpov.courses по аналитике данных, ML-инжинирингу, A/B-тестам, инженерии данных и LLM. Сразу применял знания на практике — вывел модели в продакшн, настроил CI/CD, сделал REST API на FastAPI и чат-бота для работы с документами компании.
Сейчас я руководитель проектов и аналитик данных, веду команду, которая делает цифровые продукты для добычи, и отвечаю за методику, данные и проверку гипотез. Инженерный бэкграунд оказался огромным плюсом — я понимаю и физику процесса, и язык данных.