Všechny informace, materiály a know-how na této stránce jsou určeny pouze pro interní použití a jsou chráněny autorskými právy.
Prosíme, neposkytujte, nekopírujte, nešiřte ani nevyužívejte tyto informace nebo materiály bez našeho písemného souhlasu.
Vývoj Digitální akademie Data byl podpořen společností Google.org a Keboola. Pilotní běh jsme odstartovali v lednu 2017 a díky našemu PR se na něj přihlásilo stovky žen a úspěšně jej dokončilo 26 účastnic ze 30 vybraných. Od té doby úspěšně probíhá dohromady asi 8 akademií každý rok, a to nejen v datové analýze, ale také v testování, webovém vývoji a nově probíhá i v kybernetické bezpečnosti. Ze statistik absolventek Digitální akademie víme, že více než dvě třetiny se zaměstnají na nových technických pozicích ve firmách.
Účastnice se během Akademie naučí dovednosti a znalosti pro práci datové analytičky: základy datové analýzy a statistiky, databáze, čištění dat a jejich vizualizace, programování v jazyce Python a SQL.
Níže jsou uvedeny informace k Digitální akademii Data, které se týkají všech běhů Akademií bez ohledu na město, ve kterém Akademie probíhá.
Akademie zahrnuje 15 týdnů programu, který se skládá z:
28 večerních lekcí odborné výuky (v pracovní dny, jedna lekce o délce 3 hodiny);
6 jednodenních kurzů odborné výuky (o víkendech, jedna lekce o délce 8 hodin);
4 večerních lekcí kariérního rozvoje a soft skills (v pracovní dny, jedna lekce o délce 3 hodiny);
Exkurzí do firem;
Bloků samostudia/domácí přípravy/práce na úkolech;
Kariérního poradenství;
Mentoringu;
Znalostního závěrečného testu;
Hackathonu;
Demo Night;
Úvodních a závěrečných akcí jako Seznamovací večer, Meet your mentor a Galavečer.
Součástí odborné výuky je:
programování v Pythonu,
SQL a databáze,
vizualizační nástroje (Tableau, Power BI),
základy statistiky,
datové modelování a warehousing.
V povinných předmětech se učí stěžejní učivo, v nepovinných předmětech se probírají doplňující témata k hlavnímu učivu nebo se realizují dobrovolné konzultace a opakování. Jedna lekce trvá 3 hodiny, v týdnu probíhá od 17:30 do 20:30 nebo od 18:00 do 21:00 (kromě případných výjimek), v sobotu lekce probíhá od 9:30 do 17:30.
Všechna výuka probíhá hybridně, případně online.
Povinné předměty:
Programování v Python
SQL a databáze
Datová analýza
Datové modelování
Vizualizační nástroje
Statistické myšlení
Data Storytelling
Kariérní workshopy
Prezentační dovednosti
Nepovinné předměty:
Python Data
SQL
Data Tools
LinkedIn, Příprava na pohovor
Čištění dat
Další nepovinné předměty dle běhu
Angličtina
Účastnice mají možnost odstudovat dobrovolný studijní modul, ve kterém se věnují angličtině. Modul se skládá ze 4 lekcí (4 x 90 min), první dvě jsou zaměřeny na procvičování odborné angličtiny (pojmy a témata frontend vývoje), druhé dvě na procvičování situací spojených s hledáním práce (pracovní pohovor, small talk).
Je potřeba umět základy IT a datové analýzy. Pro úplné začátečnice doporučujeme rozsah znalostí, dostupný v těchto prerekvizitních kurzech:
Zde je uveden soupis všech hlavních akcí Akademie, níže pak najdete veškeré informace k těmto akcím. Konkrétní data akcí jsou pak uvedena v modelových rozvrzích běhů Digitální akademie Data (aktuální lokality sekce Aktuální běhy Digitální akademie Data).
Individuální dle domluvy s Event koordinátorkou
Informační call mentora s Event koordinátorkou, kde koordinátorka zopakuje roli mentorujících a další informace k Akademii.
1. týden (cca 18:00-22:00 - může se mírně lišit)
Seznamovací večer slouží k představování partnerských firem, lektorujících, koučujících, mentorujících a všech lidí, kteří se na Akademii organizačně podílí. Ideální je varianta naživo, na které může po oficiální části proběhnout networking, neformální povídání či občerstvení. :)
5. týden (cca 18:00-21:00 - může se mírně lišit)
Meet Your Mentor (MYM) je akce, na které se účastnice a mentorující spárují a v těchto týmech pak společně pracují na projektech účastnic až do konce Akademie.
Pro mentorující:
Své mentees potkáte na večeru, který nazýváme Meet your mentor. Je to společné setkání všech mentorujících a mentees, na jehož konci dojde k výslednému matchingu mentorujících s týmem mentees.
Před tímto večerem Vás požádáme o vyplnění profilu mentorujícího (jeden slide v prezentaci). Zároveň budete mít možnost nahlédnout do profilů týmů mentees, abyste se mohli během speed datingu soustředit zejména na doplňující otázky a ne na samotné seznamování se s účastníky a jejich profily.
Meet Your Mentor má tři hlavní části:
Představení mentorujících a mentees
Mentorující mají 2 minuty na představení sebe a své expertízy. Poté následuje prezentace mentees týmů - 2 minuty na tým. Mentees představí projekt, který by rády zpracovávaly - téma, provedení apod.
Speed dating
V rámci speed datingu mají mentorující možnost s každým týmem probrat individuálně představy o projektu (v online prostředí 5 minut na každý tým). V online prostředí mentees rotují po Breakout Rooms v Zoomu, v offlinu účastnice mezi stolečky mentorujících. Na konci speed datingu si účastnice i mentorující zvolí své preference do aplikace vyvinuté pro párování mentorujících a mentees.
Matching
Probíhá pomocí aplikace. Mentorující i mentees zadají své preference a aplikace je přiřadí na základě vytvořeného algoritmu. Více informací k akci bude poskytnutou event koordinátorkou před Meet Your Mentor. Svůj přiřazený mentees tým se mentorující dozví nejpozději na druhý den. Následně je první krok na mentees týmu.
většinou 8. a 11. týden (cca 9:30-17:30)
Hackathon probíhá dva dny po 12 hodinách a slouží k intenzivní práci na projektech. Pořádá se hybridně a účastní se ho mentees i mentorující, kteří společně pracují na závěrečných projektech účastnic. Záleží na skupinkách, kolik času potřebují práci věnovat - mohou být na hackathonu i kratší dobu.
Každá skupina si najde své zákoutí pro práci (např. zasedačku, kout místnosti). Po celý den je k dispozici občerstvení (pití, mňamky, oběd). Ideální je dosáhnout, intenzivní tvůrčí, ale přesto veselé atmosféry. Akce je skvělým komunitním setkáním s příjemným networkingem :)
Pro mentorující:
Na Hackathon by měly mentees přijít s již sesbíranými a vyčištěnými daty.
Během Hackathonu by se mentorující neměl „dotýkat klávesnice“ mentees; měl by jim místo toho spíše poradit, pokud se v něčem zaseknou. Na Hackathonu můžete pomoci i jiným týmům a budou zde také koučující, kteří nejsou mentorujícími a mohou taktéž pomoci s případnými problémy.
9. týden (cca 18:00-21:00 - může se mírně lišit)
V rámci datových Akademií jsme zavedli Demo night, na které účastnice po Hackathonu představí, kam již v projektech došly. Dříve jsme Hackathon touto akcí ukončovali, ale nově ji máme oddělenou, protože chceme dát na Hackathonu co nejvíce času pro práci na projektu.
Demo Night je důležitá k tomu, aby si účastnice uvědomily, jak na tom jsou, a taky, aby slyšely ostatní projekty - je to určitý druh motivace. Zároveň si vyzkouší prezentaci projektu a budou mít už reálnou zkušenost před Galavečerem.
Obecenstvo složené z mentorujících a externích mentorujících jim může pokládat otázky, aby se více zamysleli nad cílením, využitím nástrojů, atd. nebo jim může poradit, jak by mohli projekty vylepšit.
15. týden (cca 18:00-23:00 - může se mírně lišit)
Na slavnostním galavečeru účastnice prezentují své projekty. Je to událost, na které se potká celá komunita kolem Akademie i rodina/známí účastnic - je to zkrátka zlatá tečka za 4měsíčním snažením! 💝
Nejpozději týden předem pošlou účastnice Event koordinátorce blogový článek a v neděli před Galavečer finální prezentaci. V první části probíhají prezentace projektů. Poté se odborná komise poradí a určí vítěze v kategoriích hvězdný unicorn, technický unicorn, přesahový unicorn. Publikum hlasuje o kategorii miláček publika. Následuje předání certifikátů a pak už jen networking a párty do rána! 🥳
Absolventka Digitální akademie Data má předpoklady pro následující znalosti:
Orientuje se v datech, v práci s nimi, v jejich analýze, interpretaci a vizualizaci:
Analytické myšlení, schopnost definovat businessové zadání
Práce se zdroji dat, znalost životního cyklu dat
Datové modelování
Základní analytické koncepty a jejich správné využití
Problem solving, statistické zpracování
Stavění datového projektu
Data vizualizace a storytelling
Statistické myšlení:
Seznámení se základními statistickými ukazateli a jejich interpretací;
Porozumění principu testování statistických hypotéz a postupu při výběru vhodného testu; a
Znalost základů lineární regrese.
Rozumí funkcím pro zpracování dat v programovacím jazyce Python:
Datové typy a práce s textem
Psaní jednoduchých programů
Zpracovávání seznamů a slovníků
Čtení a zápis dat do souborů
Stahování dat
Umí základy SQL:
Úprava a filtrace dat s použitím předdefinovaných funkcí
Agregace
Spojování tabulek
Vytváření a import tabulek z externího zdroje
Window funkce
Čištění dat
Orientace v prostředí databáze a její struktuře (schémata a role)
Orientuje se v procesu datové analýzy, tzn. např.:
Zná související názvosloví, rozumí úkonům spojeným s jednotlivými fázemi procesu;
Zná různé role potřebné v analytickém týmu; a
Má povědomí o nástrojích vhodných pro jednotlivé fáze procesu.
Rozumí ETL procesu a umí jej nastavit:
Extrakce dat z různých datových zdrojů a zdrojových systémů
Transformace a čištění dat (SQL, Python)
Uložení dat
Zápis dat do dalších systémů (např. vizualizační platforma)
Automatizace procesu
Rozumí a umí pracovat dobře alespoň s jedním vizualizačním nástrojem a ví o dalších:
Import dat z různých datových typů
Úprava dat pro potřeby vizualizace
Volba vhodného typu vizuálu pro daný účel analýzy a typ dimenze / metriky:
Numerická data
Kategoriální data
Mapy
Časové řady
Publikace / sdílení vizualizací
Mentorující je odborník z partnerské firmy nebo samostatný profesionál, který chce mentorovat a vést závěrečný projekt účastnic Akademie. Kapacita mentorujícího je 1–2 projekty v Digitální akademii (více o projektech najdete na našem blogu).
Konkrétně to znamená doporučení vhodných metod a pomoc s:
Definicí tématu projektu;
Definováním cílů a rozsahu projektu;
Technickým řešením;
Překonávání překážek při práci na projektu.
Jako mentorující nenesete odpovědnost za konečný projekt. Vaším úkolem je poradit, pomoci s řešením problémů a podpořit dokončení projektu. Mentoring v Digitální akademii je založen na dobrovolnosti a angažovanosti mentorujícího a není honorován.
Zkušenosti s vedením juniorních týmů a projektů. Je to skvělá příležitost pro lidi, kteří by se chtěli stát lídry.
Pokud spolupráce mezi mentorem a mentees probíhá správně, mentor může mentee najmout do svého projektu nebo týmu.
Mentorující mohou s mentees objevovat nová témata a technologie.
Mentorující si mohou užívat pocit růstu a zlepšování menteeho pod jejich mentorstvím.
Mentorující se stanou součástí komunity Czechitas.
V Digitální akademii Data učíme: SQL, Python, Keboola, Tableau a Power BI (podle města běhu) a Datové modelování. Ideálními mentorujícími jsou specialisté v oboru a datová analýza je jejich denním chlebem. V rámci zpracování závěrečného projektu je ideální propojit doménu mentorujícího, teorii a nástroje naučené v rámci studia, které zapadají do tématu datové analytiky.
Mentor by měl být schopen a ochoten:
Pomoci účastnícím DA s motivací v dalším rozvoji v oblasti datové analýzy.
Pomoci účastnicím DA nalézt téma a pomoci zpracovat zadání.
Pomoci poskytnout/nalézt zdrojová data.
Aktivně se účastnit událostí = Seznamovací večer, Meet your mentor a Hackathon.
Pomoci dotáhnout projekt do zdárného konce (projekt, prezentace).
Věnovat kolem 30-60 hodin svého času za Akademii, z toho:
Úvodní call s koordinátorkou —> cca 30 minut.
Garantovaný čas na práci s účastnicemi po dobu cca 2 měsíců —> cca 1 hodina týdně.
Účast na akci Meet Your Mentor —> cca 4 hodiny.
Účast na Hackathonu —> cca 9 hodin.
Dobrovolná účast na akcích:
Seznamovací večer —> 3 hodiny.
Nepovinný Hackathon —> 9 hodin.
Galavečer —> 3 hodiny.
Od mentorujících se tedy konkrétně očekává:
Podpora při práci na projektech vybranými mentees počínaje akcí Meet Your Mentor až do odevzdání projektu.
Účast na těchto akcích (více o všech akcích v sekci Hlavní akce Akademie):
Úvodní call koordinátorky s mentory,
Meet Your Mentor,
Hackathon,
Galavečer (dobrovolně).
Po odevzdání projektů sepsání hodnocení projektu svého týmu - odstavec pro komisi, která projekty bude hodnotit + podrobnější komentáře k projektu mentees.
Příprava na mentoring
Doporučujeme si prostudovat rozvrh (PRAHA | BRNO), abyste se mohl/a informovat o tom, jakou mají účastnice výuku a kolik se toho stihnou během Akademie naučit - je to důležité pro nastavování cílů v závěrečných projektech.
Před mentoringem si také přečtěte instrukce k Vaší roli a následující informace k Závěrečnému projektu ⬇️
Závěrečný projekt a jak na něj?
Cíl
Cílem závěrečného projektu je prokázání znalostí nabytých v DA na celistvém projektu pod vedením zvoleného mentorujícího/týmu mentorů. Projekt může sloužit jako vizitka, kterou se budou absolventky DA prezentovat dále, např. při hledání zaměstnání.
Volba tématu
Iniciativa může být jak více na straně Vás, mentorů (navrhnete téma, ve kterém máte zajímavé zkušenosti či přístup k zajímavým datům), tak autorek projektu (mají vlastní nápad na projekt, se kterým Vy jako mentor pouze radíte). Projekty se musí týkat datové analýzy. V minulosti jsme měli hodně projektů, u kterých byla velká část věnována práci na webových stránkách nebo aplikacích, čemuž by se měly účastnice vyhnout - vzhledem k tomu, že už pro toto odvětví máme vlastní Akademii.
NDA projekty
U NDA projektu si s mentees rozmyslete, jak budete moct prezentovat data a výsledky. Nejlepší je data anonymizovat. S firmou, která jim je poskytuje, by určitě měly podepsat smlouvu, ve které budou mít jasně stanovené, co se bude zveřejňovat. Myslete i na to, že projekt mohou pak použít u pracovního pohovoru a mohou na něm předvést, co všechno umí. Tudíž, když nebudou moct nic ukázat, je to nevýhodou.
Rozsah
Důraz je kladen na obsah, praktické využití a přínos. Na blog mentees odevzdávají celou práci. Měly by mít minimálně 2 části. Předepsaného počtu normostran se s mentees, prosím, držte. Jde tady hlavně o text a ne o obrázky - těch samozřejmě lze mít neomezeně.
Vše o projektu - 3 - 4 normostrany textu
Od začátku až do konce:
Jaké si mentees vybraly téma a proč;j
Jaké si daly cíle;
Co během projektu všechno musely udělat;
Co se musely doučit;
Jaké bylo získávání dat;
S čím byl největší problém;
Čeho dosáhly, jaké byly výsledky; a
Zda budou v projektu pokračovat.
Jakou měl kdo roli - 0,5 - 1 normostrana textu za každou účastnici
Každá účastnice musí napsat vlastní kapitolu, kde popíše, na čem přesně v projektu dělala, jakou měla úlohu. Kapitolu pojmenují celým svým jménem, příjmením.
Je to kvůli tomu, aby bylo jasně vidět, že na projektu pracovaly obě a ne jen jedna z nich. Pokud dělaly všechno společně, tak by to do těchto kapitol měly napsat.
Obsah
Struktura práce (orientační):
O čem projekt mentees je: např. motivace pro zvolené zadání, cíle projektu včetně stručného uvedení do zvolené problematiky - teoretické pozadí použitých konceptů, stručné představení použitých technik a nástrojů.
Jak budou mentees projekt realizovat: dílčí kroky vedoucí k řešení, např. jaká byla zvolena strategie získání dat, jejich čištění, apod.
Jak si rozdělily práci: kdo na čem pracoval.
K čemu v rámci projektu dospěly: prezentace výsledků (grafy, obrázky) a jejich interpretace, případně i programování a testování, ověření validity výsledků.
Jaký je přínos jejich projektu: diskuze ponaučení, která si lze z projektu odnést, navázání na praktické použití ať už ve vlastních projektech mentees či projektech spojených s Vámi jako mentorem, stručné shrnutí práce a výhled, kam dále by šlo s tématem pokračovat.
Informační zdroje - o co se v jejich práci opíraly nebo kde lze najít další informace.
Prezentace na Galavečeru
Krátká prezentace ve dvojici na 3 minuty, ve které bude např. představen cíl, přehled postupu a dosažené výsledky + 2 minuty dotazy.
Co bude komise hodnotit:
Nápad: jestli je to něco nového, použitelného na další use-cases apod.
Progress: kolik jste se toho naučily od začátku DA a samostudiem.
Zpracování: postup zpracování celého projektu, jak přemýšlíte nad daty, jak využíváte dostupné zdroje, mentora, jaké používáte technologie.
Doporučení: využitelnost projektu pro jiné use cases, možnost rozšíření.
Spolupráce s mentees
Závěrečná práce (projekt a prezentace)
Každá dvojice účastnic DA vypracuje zadání práce ve spolupráci s mentorem. V rámci zpracování závěrečného projektu je ideální propojit doménu mentora, teorii a nástroje naučené v rámci studia, které zapadají do tématu datové analytiky.
Propojení účastnic a mentorů probíhá v rámci akce Meet Your Mentor. Projekty jsou předkládány odborné komisi a prezentovány na slavnostním zakončení Digitální akademie.
Projekty se odevzdávají v podobě blogového článku a prezentace a vycházejí ze znalostí účastníků, které získají v průběhu Digitální akademie. Hlavní tematické celky jsou: Python, SQL, Datová analýza a vizualizační nástroje - podívejte se na rozvrh (PRAHA | BRNO), kde najdete časové úseky pro jednotlivá témata.
Návrh témat na projekty
Pokud bys měl/a jakákoliv témata na projekty, která bys chtěl/a nabídnout účastnicím na zpracování, sdílej je včas, aby se mohly účastnice před akcí Meet your mentor připravit. Inspiraci můžeš nalézt odkazech na projekty z minulých běhů jaro 2022 Praha / jaro 2022 Brno (a další v sekci Přehled minulých běhů).
Komunikace s mentees
V rámci Digitální akademie využíváme SLACK pro dostupnější komunikaci. Jakmile budete mít přidělený tým, můžete se na něm spojit se svými mentees. Před Meet Your Mentor se s nimi však nepárujte. Nebylo by to fér vůči ostatním.
Je na vás, abyste se individuálně domluvili, jak často se budete scházet a kde se budete scházet.
Každopádně mějte na paměti, že každý tým mentees může být jiný. Můžete se setkat s mentees, které:
Netuší, co mají dělat: jak vytvořit projekt, jak si správně rozdělit práci a tak dále ➡️ pak je na vás, abyste jim pomohli stanovit priority a cíle.
Mají jasnou představu a cíl a moc toho nepotřebují, například jen občasnou kontrolu ➡️ pak je klidně nechte a domluvte se přesně na tom, co spolu vyřešíte.
V případě problémů nás neváhejte včas informovat.
Nadšení, trpělivost a osobní angažovanost & Czechitas feeling, aneb Je možné, že mentees nebudou vědět hned vše - prosím, mějte trpělivost a zkuste je něco naučit navíc. Počítejte s tím, že se všechno učí od úplných základů.
Mentor/mentorka mentoruje, nezodpovídá za výsledek projektu. Zároveň je tu především k tomu, aby poradil/a či pomohl/a vyřešit problém a překonat překážky.
S mentees si na začátku domluvte způsob a frekvenci komunikace, vytvořte plán práce. Víme, že máte omezený fond času, který můžete mentoringu věnovat - mentee je někdy také full-time zaměstnaná.
Pokud si nebudete vědět rady, jak mentees s nějakým určitým problémem pomoct, a víte, na koho ji propojit, klidně to udělejte.
Zkuste mentees odpovídat do 2 pracovních dnů. Pokud jedete například na dovolenou, dejte to mentees vědět a když třeba zrovna nestíháte, napište jim krátkou zprávu. Nenechávejte, prosím, mentees bez informací.
Pro práce ošetřené NDA (non disclosure agreement aneb mlčenlivost): NDA je potřeba domluvit napřímo mezi mentee a mentorem/mentorkou nebo firmou. V případě uplatnění NDA není povinné, aby mentee práci uveřejnila na webu/blogu, ale je nutné, aby práci dodala v takové podobě, aby ji mohla na závěrečném galavečeru odprezentovat.
Vztahy s mentees udržujte v celém průběhu Akademie na profesionální úrovni. Respektujte své mentees, ony budou respektovat Vás. Udržujte způsob komunikace a spolupráce tak, aby se Vaše mentees stále cítily v bezpečí.
Podzim 2020
Podzim 2021
Podzim 2022
Absolventka DA: Data - Ostrava
Absolventka DA: Data - Brno
Absolventka DA: Data - Praha
Z rodičovské konzultantkou Business Intelligence
Jako malá chtěla být vším možným, ale že skončí v IT, to by ji nikdy nenapadlo. Když se jí pomalu začal blížit konec rodičovské „dovolené“, začala přemýšlet, co budu v budoucnu dělat. Mrkla na stránky Czechitas a vybírala si, co by ji bavilo a zajímalo. Nakonec jsem se rozhodla, že vyzkouším jednodenní workshop Datagirls. Následně se rozhodla udělat další krok ke své nové budoucnosti a přihlásila se na Digitální akademii: Data v Ostravě. Za tři měsíce DA se podrobněji seznámila s SQL, programovacím jazykem Python, vizualizačním nástrojem Power BI, absolvovala tři exkurze, hackathon a poznala spoustu nových a skvělých lidí.
Na kariérním workshopu v rámci DA zjistila, kde by mohla po skončení Digitální akademie hledat práci a dostala tip na firmu, kde i v současné době pracuje jako konzultant Business Intelligence. Dneska má práci, co ji baví a kde pro nudu rozhodně není místo.
Více o příběhu Terky se můžete dočíst ZDE.
Z cukrářky na mateřské software testerkou
Iva vystudovala humanitní směr, ale zjistila, že v tomto oboru se novým věcem už moc nenaučí. Začala se tedy věnovat své vášni – cukrařině. Brzy pochopila, že to je to dost náročné povolání, a to nejen fyzicky, ale i co se znalostí týče.
Organizaci Czechitas zaregistrovala už v začátcích. Tehdy si začala pohrávat s myšlenkou, že by vkročila do IT sféry. Po narození syna se proto přihlásila na workshopy HTML/CSS a Excel. Rodičovská jí dala ideální příležitost rozhlédnout se po trhu práce a zjistit, co by ji bavilo. Následně padlo rozhodnutí přihlásit se rovnou do Digitální akademie: Data. V té době byla ještě jednou nohou na rodičovské a druhou už na nové pozici v Air Bank.
„Po ukončení DA jsem měla pocit, že se toho musím ještě spoustu naučit, jenže příležitost si mě našla dříve, než jsem čekala,“ říká. Shodou okolností hledali ve vývoji Air Bank nového kolegu a vedoucí týmu funkčního testování věděl o tom, že Iva má za sebou DA. Proto ji oslovil s příležitostí stát se testerem. Přesun v rámci Air Bank se vydařil a Iva zpětně hodnotí rozhodnutí přihlásit se na DA jako jedno z nejlepších v životě.
Více o příběhu Ivči se můžete dočíst ZDE.
Z letecké dopravy přelet rovnou do IT
Anna vystudovala vysokou školu ekonomického směru se zaměřením na leteckou dopravu. Po škole měla Anna krátkou, ale intenzivní (v tom špatném slova smyslu) zkušenost v malé firmě na pozici referenta logistiky, z níž se vyklubal pracovník řešící snad vše. Ještě ve zkušební době dala výpověď a zamířila k největšímu českému prodejci letenek. Po roce se stala junior manažerem s 15 letenkáři a třemi pobočkami. Následně se posunula do mezinárodní renomované společnosti, která zajišťuje služební cesty pro velké korporátní klienty. Po šesti letech strávených s letenkami ale už byla unavená a chtěla vyzkoušet něco úplně nového.
Manžel jí už dlouho říkal, aby zkusila programování, a právě díky této myšlence objevila Czechitas a jejich nabídku kurzů. Pustila se do jednodenních kurzů od programování v Pythonu po Excel a nechala se zlákat intenzivním kurzem Digitální akademie: Data. „Vzala jsem to jako obrovskou příležitost a tříměsíčnímu studiu jsem se věnovala naplno, dala jsem do toho všechno,“ popisuje.
Odměnou jí bylo to, že vyhrála ocenění za nejlepší projekt a dostala nabídku práce od mentora jejího projektu. Ještě před koncem akademie dala výpověď a aktuálně už téměř půl roku pracuje jako BI Analytik v Accenture.
Více o příběhu Aničky se můžete dočíst ZDE.