Tereza Fukátková: Lektorování je způsob, jak vrátit to, co jsem se v Czechitas naučila

‍

Jak moc strastiplná cesta byla u tebe do IT? 

Já bych neřekla, že byla strastiplná. Mně to spíš přišlo, že to tak přirozeně vyplynulo, protože jsem byla zvědavá. Nejdřív jsem začala pracovat v controllingu v Lidlu...

A controlling v Lidlu bys označila za práci v IT nebo spíš ne? 

Ne, neoznačila bych to za IT. Je ale pravda, že k business intelligence to mělo celkem blízko. Dělali jsme finanční controlling, ale protože jsme tehdy neměli dedikované analytické oddělení, dostávaly se k nám i požadavky na normální analýzy. Většinou to byly menší úkoly, ale byly pro mě hodně zajímavé a ve finále mě bavily mnohem víc. 

A takový zlom, kdy jsem si řekla, že je pro mě controlling tak trochu limitující, byla analýza účtenek a jejich jednotlivých položek. Hlavním nástrojem controllingu je totiž Excel, kde si ale s milionem řádků nevystačíš. A ve chvíli, kdy se ke mně dostal požadavek na tuto analýzu, jsem potřebovala najít cestu, která by mi umožnila dostat se za ten milion řádků. A tou cestou bylo programování.

A měla jsem velkou kliku, protože tehdy, v roce 2016, se Czechitas postupně začali rozšiřovat z Brna i do Prahy. A já jsem si tam našla kurz C#, který je spíš pro backendové vývojáře než pro datovou analýzu, ale tehdy ta nabídka kurzů byla mnohem užší, tak jsem do toho šla. 

Moje úvaha byla totiž taková, že je to prostě programovací jazyk a bude mít s jinými jazyky společné rysy. Takže jsem absolvovala nejprve tenhle ten kurz a potom, když jsem se konečně zapsala na programování v Pythonu, tak mi to ve finále pomohlo, protože jsem si nový programovací jazyk osvojila mnohem rychleji.

Ale jak ses mě ptal na to, jestli je ta cesta strastiplná, tak jsem si teď vlastně vzpomněla, že jsme se s manželem bavili, že mám možná trochu moc růžové brýle. On mi tak trochu otevřel oči a připomněl mi, jak jsem se učila po nocích. A když jsem se pak hlásila na svoji první data-analytickou pozici do Seznamu, tak se výběrko zrovna přesně sešlo s naší dovolenou na horách. Dovolenou jsem víceméně strávila tím, že jsem vypracovávala zadaný úkol k pohovoru. Ale když na to koukám zpětně, myslím si, že se to vyplatilo. 

Mám pocit, že v Lidlu už jsi k tomu měla trochu našlápnuto. Co jsi dělala ještě předtím? Kdy přišel ten okamžik, kdy sis uvědomila, že tě data baví? 

Souvisí to už s mým studiem na VŠ. Jeden z těch oborů byl provoz a ekonomika, kde jsem si vybrala specializaci na statistiku a na katedře statistiky psala diplomku. 

‍

‍

Kde pracuješ aktuálně? Probrali jsme Seznam, tam to vyšlo, že?

Jo, v Seznamu to vyšlo a strávila jsem tam hezkých 6 let. Teď pracuju pro Fortuna Entertainment Group a vedu tam jejich Data Insights Team. 

Co si přesně můžeme pod data insights představit?

Rozdělila bych to na dvě hlavní oblasti. V data science se zabýváme tvorbou machine learningových modelů, které slouží především pro business účely v rámci business intelligence. Tyto modely nám pomáhají třeba rozpoznat, jestli zákazník plánuje přestat používat naše služby, nebo naopak zda je vysoká pravděpodobnost, že bude pokračovat. Kromě toho se věnujeme i pokročilejším segmentacím, které jsou klíčové pro business. Místo tradičního dělení zákazníků podle věku nebo jiných demografických kategorií hledáme společné rysy v různých věkových skupinách, což pak využíváme třeba v marketingové komunikaci.

Druhou oblastí je datová analytika. Ve Fortuně mají naši analytici specifickou výhodu. Pracují v malých skupinkách, tzv. task forces, kde úzce spolupracují s business ownery daného problému nebo strategické oblasti. Tento přístup nám zajišťuje dostatečnou kontextovou znalost a efektivní využití analytických výstupů. Fortuna totiž nepůsobí jenom v Česku, ale taky na Slovensku, v Polsku, Chorvatsku a Rumunsku. Naše data analytické oddělení sídlí primárně v Indii, což znamená, že úzká spolupráce s business týmy je zásadní aby to dávalo všechno dohromady smysl.

Když bys měla srovnat ty dvě práce v Lidlu a teď ve Fortuně, baví tě to teď víc, když nejsi omezená na milion řádků? 

Ano, je to určitě zábavnější a máš pravdu, že teď už mě milion řádků nelimituje. Vlastně dneska než jsem přišla sem za tebou, jsem měla schůzku s naším Head of Online Gaming. On seděl nad grafama a říkal, ještě tady zahrň tohle CSVčko, ale je to velké, má to kolem tisíce řádků. A já mu říkám, to vůbec není velký. Ty grafy, na které koukáš, jsou vytvořeny z datasetu o deseti milionech. A to ještě považuji za malé.

V práci už jsi vlastně asi na seniorní pozici, že?

Asi spíš jo.

‍

‍

A zároveň lektoruješ u nás v Czechitas. Čím přesně se zabýváš? 

Samozřejmě, že lektoruju data. Já jsem si vždycky na lektorech nejvíc cenila, když učili to, co sami v praxi dělají. A tím se řídím i já. Proto ta prodleva mezi tím, kdy jsem sama do toho oboru vstoupila, tím, než jsem začala lektorovat, je celkem dlouhá. Sama jsem totiž chtěla předávat něco, co v praxi dělám.

Jaká u tebe byla ta časová prodleva? Mezi tím, když jsi vyšla z našeho kurzu a našla první práci v datech, a tím, že jsi u nás začala lektorovat? 

Těch kurzů, které jsem v Czechitas absolvovala bylo víc, ale ten první byl v roce 2016. Lektoruju teď poslední čtyři běhy Akademie, to znamená, že to teď bude přes dva roky. 

Učím dva kurzy. Data Storytelling, což je velký buzzword, pod kterým si lidi představují všechno možné, ale jde vlastně o to, že potřebuješ těm lidem, kteří si o tebe analýzu objednají, srozumitelně informace předat, tak aby to pochopili a na základě toho mohli něco udělat. Typicky například zlepšit nějaký proces nebo změnit nějaké rozhodnutí. 

Ten druhý kurz s tím dost úzce souvisí. Jmenuje se AI v datové analytice a učíme to proto, že díky AI dokážeme spoustu věcí odbavit mnohem rychleji a efektivněji. Tenhle kurz je hodně praktický a studentky si vyzkouší třeba udělat analýzu z datasetu písniček na Spotify. Bez AI by jim to trvalo hodiny a na kurzu to odbavíme za 20 minut. 

A díky tomu že za tebe teď AI odbaví tuhle víc technickou rutinnější práci, ty máš víc času se pověnovat tomu storytellingu. Nějakému tomu lidskému dotyku v rámci analytiky. Holkám tam vždycky říkám, že jestli chtěly jít do analytiky proto, že jsou spíš introvertnější a chtějí se držet někde vzadu, tak ta budoucnost je hlavně o komunikaci a o práci s lidma, než o tom, že bychom jen dokola psali kód a skripty.

Což znamená, že ta strojovější práce bude vlastně jednodušší a rychlejší. Kde bude teda ta role toho člověka? Bude to v té interpretaci a v prezentaci těch dat? 

Myslím si, že jo. Analytik bude spíš kurátor obsahu. Doteď byl problém vůbec ty data dostat, protože napsat skript chvíli trvá a zabere to dost času. Ale teď se to neskutečně zrychluje. To znamená, že množství analýz, které jsme schopni vyprodukovat, je mnohem větší. Tím pádem se na tebe valí mnohem víc informací, ve kterých by ti měl analytik pomoct se zorientovat a vybrat to, co ke své práci potřebuješ. A to už se dostáváme právě k tomu storytellingu, kdy je to zase hodně o komunikaci. Analytik se bude čím dál víc posouvat do té role překladatel nebo takového mostu. Bude to někdo, kdo spojuje technický svět s tím světem business stakeholderů, to znamená lidí z produktu, z marketingu nebo z financí. Takže ano, určitě bude kladený mnohem větší důraz na ten komunikační aspekt. 

Liší se nějak obsah kurzů, které jsi absolvovala od těch, které v datové analýze učíte dnes? 

Je to absolutně nesrovnatelné. Já začínala na C#, který s datama tolik nesouvisí. Z datových kurzů jsem absolvovala například Data Girls, což byl ale jen dvoudenní workshop. A srovnávat to s intenzivní tříměsíční Akademií je hrozně těžké.

Ty kurzy se ale vyvíjí i teď. Řekla bych, že AI už proniklo skoro do všech kurzů. Jsou kurzy, které jsou třeba stabilnější, jako SQL, Python nebo třeba ta statistika, u které největší revoluce spočívala spíše v tom, že se přejmenovala na Data Science, ale jádro je pořád stejné. A pak jsou kurzy jako je AI v datové analytice, které se vyvíjí každou chvíli. Na jaře jsem učila jednu verzi, na podzim mě čeká další, a už teď vím, že minimálně polovinu budu muset předělat, protože vývoj AI postupuje kupředu mílovými kroky.

‍

‍

Dokážeš říct, jak jsou na tom dneska holky se vstupními znalostmi? Tím, že do toho vstupuje AI, mám pocit, že vstupní znalosti vlastně můžou být i nižší. 

Určitě můžou být nižší a ničemu to nevadí. Digitální akademie je koncipovaná takovým způsobem, že do ní můžou přijít holky z absolutně nesouvisejících oborů a vylezou z nich hotové juniorní datové analytičky. A kolikrát se nestačím divit, co všechno se za tak krátkou dobu naučí. Zrovna teď vlastně jeden běh Digitální akademie končí a já budu v porotě hodnotit jejich absolventské projekty. Už teď si je postupně pročítám a musím říct, že teda koukám. V pozitivním slova smyslu, protože to, co holky vytváří, často mimořádně převyšuje nároky, které jsou kladené na juniorní datové analytičky. 

Když jsem byla ještě v Seznamu, tak mi výběrovým řízením prošly dvě absolventky Digitální akademie a obě se s úkolem na pohovoru popasovaly mimořádně dobře. A zároveň když nastoupily a zapracovávaly se, vážila jsem si toho, že měly velkou chuť se učit, byly motivované a za tu práci byly vděčné. Což bych řekla, že je společný rys Czechitas absolventek. 

Když se bavíme i s manažerama z jiných firem, kteří taky mají s Czechitas absolventkama taky tu zkušenost, ten feedback je i od nich veskrze opravdu pozitivní. 

Ty jsi hovořila o tom, že jsou tam holky, které přichází z úplně jiných oborů. Jak častý je tam motiv rozšířit si znalostí o data a vrátit se zpátky do původní práce, ale třeba jenom na trochu jinou pozici, kde ty data využijí versus opravdu opuštění jednoho oboru a nastartování kariéry v jiném oboru?

Těžko se mi to jako zobecňuje, ale z toho co pozoruju mi skoro přijde, že je to tak pade na pade. Spousta holek si chce rozšířit kompetence a povýšit třeba jen na seniornější pozici, ale zůstat v té stejné firmě, a druhá polovina chce práci změnit úplně. 

A oboje mi dává smysl, protože v budoucnu budou žádané obzvlášť ty role, které budou mít přesah z nějakého dalšího oboru nebo něčím ten obor obohatí.

Proč jsi u nás začala lektorovat? Jaká byla tvoje motivace? 

Nejdřív jsem naskočila do Digitální akademie jako mentorka. To znamená, že jsem první dva běhy mentorovala dvě skupinky v práci na jejich projektu. Potom, když se naskytla příležitost učit ten storytelling, tak jsem to s radostí vzala. Je to můj denní chleba, takže nebylo co řešit. 

A motivace byla taková, že jsem si nechtěla úplně syslit to, co jsem se naučila a tohle pro mě byla možnostj, jak to předat dál. A zároveň to je i způsob, jak Czechitas vrátit to, co jsem dostala i já jako účastnice. Jasně, nejspíš bych se do IT tak nějak postupně dostala i bez vás, ale na druhou stranu to pro mě byl skvělý impuls, který mi v začátku hodně pomohl.

A jak tě to baví? 

Baví mě to moc. 

Nelituješ toho, že jsi se pro lektorování rozhodla? 

Ne, rozhodně toho nelituji. A ta atmosféra na těch kurzech je něco co mě jako neskutečně nabíjí. 

Pomáhá i v tvojí vlastní práci? Že ti to dodává tu energii i po tom, když jdeš ráno do Fortuny? 

Jo, dodává mi to energii. Někdy bych řekla dobrou náladu, když se s těma holkama mám možnost jako pobavit, kam ty jich cesty vedly. Když začnou nadšeně mluvit o nové práci, o tom, jak je to tam skvělé a že je to přesně to, co si přály, tak mám dobrý pocit, že jsem k tomu přispěla.

Zároveň je to pro mě do určité míry pořád trochu výzva si stopnout před těch třicet třicet šest holek a něco jim tři hodiny povídat. Ale já si ty výstupy z komfortní zóny dávám záměrně, protože ten adrenalin je žádaný a vlastně mě to potom taky posouvá a třeba mi to i pomáhá v té práci. 

Cítíš, že ti to pomáhá třeba i v prezentacích a na meetinzích? Že jsi sebevědomější?

Jo, určitě mi tahle zkušenost podporuje sebevědomí. A zároveň tím, že ty kurzy pořád udržuju co nejaktuálnější, tak mám i motivaci zůstat neustále ve střehu, sledovat novinky a ty kurzy pak podle toho vylepšovat. Což mi ve finále pomáhá i v práci, protože to, co, co učím, jsou oblasti, kterým se věnuju ve své roli dnes a denně.

 A kolik času to může brát z toho volnýho času?

 Hodně.

Ale je to proto, že tomu ten čas dávat chceš.

Ano, mě to opravdu baví a kdybych se domu věnovat nechtěla, tak to nedělám. 

A zároveň, třeba ten storytelling je stabilnější téma a vlastně bych ho teoreticky nemusela tak často upravovat, a i tak by se to dalo pořád učit. Jenže tím že mě to vlastně baví, tak tomu ten čas věnuju opakovaně. Takže třeba teď, když jsem učila poslední kurz, tak jsem si předtím vlastně dala takovou zpětnou vazbu tak, že jsem sledovala, jak holky prezentují na závěrečném gala večeru a podle toho, co jsem viděla, že si z té mé lekce vzaly nebo ne, jsem doupravila teď tu nejnovější jarní verzi. 

‍

‍

Docela jsme probrali AI v datech, ale taky se teď připravuje kurz manažerky AI transformace. Můžeš už dneska prozradit, co připravuješ a jaké to bude? Protože to je úplně nový kurz.

Jo, je to úplně nový kurz a připravujeme ho v širším týmu. Není to žádná moje one-man show, ale podílí se na tom ještě Zdeněk Valout, Honza Kulíšek a Adam Hanka pod vedením naší produkťačky Míši Trnkové. A tadyhle ten kurz, ačkoliv to zní název té role docela není tak technicky orientovaný. Jasně, je tam potřeba mít nějaké technické základy, o které se v jednom ze čtyř modulů postaráme. Ale ve finále, když jsme ladili, co by taková manažerka měla umět, aby pomohla firmám implementovat AI do dennodenního fungování, tak se ukázalo, že klíčovou roli hraje change management. 

A to mi připomíná jednu přednášku Tomáše Ervína Dombrovského, na které jsem nedávno byla. On se zabývá analýzama pracovního trhu a jeden z údajů, které tam zmiňoval bylo, že než bude mít nadpoloviční většina firm AI ve svý produkci, tak to bude trvat dvacet let.

A mě to hodně překvapilo. Ale vlastně když si člověk uvědomí, že to primárně musí chtít ty lidi a lidem to prostě jako trvá, tak tomu věřím. A to naznačuje, že ten kurz manažerky AI transformace, který připravujeme, má dlouhodobý potenciál a není to teď jenom nějaký hype na pár let. 

Na to jsem se chtěl zeptat. Jaké vidíš další pozice, třeba v souvislosti s AI i vzhledem k tvému oboru? Už se nějaké takové vypisují?

Jo, určitě se takové pozice vypisují. Z těch současných je taková profláknutá prompt engineer, nebo potom vyloženě pozice, které umějí pracovat s těma velkýma jazykovýma modelama a umějí je doladit pro potřeby té firmy. To jsou takové specializované pozice, které existují už teď. 

A z pohledu datové analýzy je to něco, co jsme už zmiňovali, že spíše zaniknou ti analytici, kteří budou čistě analytici jako programátoři, ale spíš budou analytici s přesahem. Tam si myslím, že to bude obecně velká devíza a můžou z toho těžit i naše absolventky, které přichází z nějakého mimoanalytického oboru. 

Říká naše lektorka Tereza Fukátková. Terko, moc děkuju za rozhovor.

Díky Honzo, ahoj!

‍

‍

Celý příběh najdeš k poslechu zde: Spotify, Soundcloud, YouTube.

‍

Terezu pro tebe vyzpovídal náš Honza Schönbauer.

‍