Van, aki az adatokkal kénytelen foglalkozni, és van, aki nem tud nem foglalkozni velük. Gergő az utóbbi kategória. Mérnöki értékesítésből indulva autodidakta makrózással mélyedt el az Excel világában, majd a Cubix Data Analyst csomagjával építette át szakmai profilját. Az útja nem volt egyenes, de önazonos volt: szenvedélyről, újratervezésről és belső motivációról mesélt nekünk.

---

Mesélj kérlek egy kicsit magadról szakmailag! Mi a háttered, hogyan érkeztél a Cubix képzésére?

Már gimnáziumban informatika szakra jártam, ahol a Word, Excel és Access már nemcsak felhasználói szinten volt jelen, hanem ezek struktúráját és működését is elkezdtük megérteni. Ezután a Budapesti Műszaki Egyetem Gépészmérnöki Karára kerültem, ahol BSc és MSc diplomát is szereztem. A diplomamunkám is numerikus szimulációval foglalkozott, konkrétan MATLAB-alapú szimulációval.

Az első munkahelyemen – egy ipari keverés és hajtástechnológiában Magyarországon piacvezető cégnél – mérnöki értékesítőként kezdtem. Rengeteg helyre eljutottam, izgalmas projekteken dolgoztam, de egyre inkább azt vettem észre, hogy a legnagyobb örömöt nem az ügyfélkapcsolatok, hanem az adatelemzési feladatok jelentik. A főnököm szerencsére kifejezetten adatvezérelt szemléletű volt, így én is szabad kezet kaptam: makróztam, elemzéseket építettem fel Excelben, és autodidakta módon tanultam bele egyre mélyebben.

Egy idő után már a saját munkámat is makrókkal segítettem, majd másokét is. Sokan kértek segítséget, Excel-trükköket – lényegében ez lett a „másodállásom” a cégen belül. Ez volt az első felismerés: lehet, hogy ez az, amit igazán csinálni szeretnék.

A saját motivációd és a szereteted az adatelemzés iránt indított el ebbe az irányba, vagy volt mögötte pályaváltási szándék is?

Mindkettő. Tíz év után elhagytam a munkahelyemet, és bár akkor még nem adatelemzői pozíciót kerestem, tudtam, hogy változásra van szükség. A következő munkahelyemre már azzal a tudattal mentem, hogy keresem a továbblépés lehetőségét. Ott viszont a próbaidő alatt megszűnt a munkaviszonyom – nem az én döntésem volt, de utólag már látom, hogy jókor jött.

Ez 2024 decemberében történt, egy csendes időszakban a munkaerőpiacon. Ez adott időt arra, hogy elgondolkodjak, mit is szeretnék valójában. Megfogalmazódott bennem: ha most nem váltok, lehet, hogy soha nem lesz rá lehetőségem. Tudtam, hogy valami mást keresek – valamit, aminek van értelme, ami nem csak munka, hanem hivatás.

Miért pont az adat volt az, ami megragadott? Milyen élmény kapcsolódik hozzá?

Nem is egy élmény, inkább egy folyamat. A munka során egyre többször éreztem azt, hogy a legizgalmasabb pillanatok akkor jönnek, amikor valamilyen adatproblémát kell megoldani. Volt egy projekt, ahol egy teljes dashboardot készítettem Excelben – akkor még nem tudtam, hogy létezik Power BI. Automatizáltam egy sales riportálási rendszert, és olyan visszajelzéseket kaptam a kollégáktól, hogy „miért nem csinálod ezt főállásban?”.

Akkor kezdtem el utánajárni, hogy mit is csinál egy data analyst. Ekkor jött szembe a Gerilla Mentor kampánya, majd elkezdtem különböző képzéseket keresni. A Cubixot egy Google-keresés hozta fel – de amikor megnéztem a weboldalt, azonnal tudtam: itt jó helyen leszek.

Miért pont a Cubixot választottad?

Számomra az volt a legmeggyőzőbb, hogy a tananyagok nyíltan hozzáférhetők voltak. Előtte már találkoztam más képzőkkel is – volt, aki csak „érdeklődési űrlap” után árulta el, mit is tanítanak. Nálatok ez nem így volt. Láttam, mi a tematika, hogyan épül fel, és az is világos volt, hogy nem csak az alapokat tanítjátok meg.

A tananyag struktúrája, a szakmai színvonal, az oktatók bemutatkozása és az ár-érték arány együtt meggyőzött. Úgy éreztem, hogy itt valódi tudást kapok, nem csupán tananyagot. A döntést nem bántam meg – sőt, visszatekintve is az egyik legjobb befektetésem volt.

Milyen képzéseket végeztél el, és hogyan építetted fel a tanulást?

A Data Analyst csomagban Excel (alap és középhaladó), alkalmazott statisztika, data analyst alap (SQL, Power BI, Power Pivot), és egy Python-alapú, középhaladó data analyst képzést végeztem el. Három tanfolyam egyszerre is futott – emiatt nagyon tudatosan kellett szerveznem az időmet. Mivel akkor éppen nem dolgoztam, teljes figyelmet tudtam szentelni a tanulásnak.

Az Excel-képzéseket különösen élveztem, mert ott rögtön sikerélményt kaptam. A statisztika már nehezebb volt – de az oktató nagyon jól átadta a logikáját, így végül megértettem a mélyebb összefüggéseket is. A Python volt a legnagyobb kihívás, de ott is sikerült stabil alapokat szereznem.

Elkezdted már álláskeresést? Hogyan hasznosult a tanult tudás a gyakorlatban?

Igen, több interjún is részt vettem, és meglepően sok konkrét példával találkoztam, amit a Cubixnál már láttam. Volt, ahol egy Excel-feladatot adtak – és szinte szóról szóra az volt a feladat, amit a tanfolyamon is csináltunk. SQL-lekérdezést is kértek tőlem, Power BI dashboardot is készítenem kellett. Ezeket magabiztosan oldottam meg, mert ismertem a struktúrát, és tudtam, hol kell keresnem a megoldást.

A Python tudásomat egyelőre nem tesztelték élesben, de több helyen előnyként szerepelt – és biztos vagyok benne, hogy a jövőben hasznát fogom venni. Összességében azt érzem: amit tanultam, az nemcsak papíron tudás, hanem a való életben is használható.

Milyen tapasztalataid voltak az oktatókkal, a képzések felépítésével?

Nagyon pozitívak. Az Excel és Power BI képzéseknél Jobbágy Szabolcs anyagai különösen jól strukturáltak voltak. Az élő alkalmak is sokat adtak – kérdezhettem, megbeszélhettünk példákat, és mindig korrekt válaszokat kaptam. Edmond statisztika-képzése pedig kiemelkedő volt: nemcsak képleteket tanultunk, hanem gondolkodásmódot is.

A tanfolyamok felépítése logikus, egymásra épülő. Jó érzés volt, hogy amit az egyik képzésen tanultam, azt a következőben tovább tudtam használni – nem éreztem azt, hogy szétesik a tananyag.

Hogyan tudtad fenntartani a motivációdat?

Könnyű dolgom volt: ez az, amit szeretek. Számomra ez nem tanulás volt, hanem felfedezés. Úgy éreztem magam, mint egy gyerek, aki új játékot kapott. Minden nap új dologra csodálkozhattam rá – és ez hatalmas motivációt adott.

Az is motivált, hogy tudtam: ez most nem egy hobbi, hanem egy új karrier kezdete. A cél az volt, hogy olyan munkát találjak, amit örömmel végzek, nem csak megélek belőle. És ez a cél mindig ott lebegett a szemem előtt.

Mi jelentette a legnagyobb kihívást a tanulás során?

A Python képzés második fele, ahol predikciókészítés volt, illetve az alkalmazott statisztika komoly matematikai alapokat kér. Nehéz volt megtalálni, hogy data analystból merre tovább: data scientist vagy inkább data engineer irány? Szerencsére a Cubix tematikája minden lehetőséget megad ehhez.

Van olyan irány, amit kifejezetten szeretnél még tanulni?

Igen, már kinéztem további Python-képzéseket, és hosszú távon a Data Engineer irány érdekel. Most is összeállítottam egy saját tanulási tervet, benne sok Cubix-os képzéssel. Nagyon komolyan gondolom a továbblépést.

Zárszó

Gergő története nem csak pályaváltásról, hanem identitásváltásról is szól. Az adatokkal való munka számára nem feladat, hanem élmény. A tanulásra nem mint kötelezettségre, hanem mint lehetőségre tekint. A Cubix nálunk ilyen embereknek való: akik nem csupán átképzést keresnek, hanem értelmes pályát, szakmai otthont.

Ha te is azon gondolkodsz, hogy új irányt adj a karrierednek, nézd meg data képzéseinket. Mi nemcsak tananyagot adunk – hanem egy teljes tanulási rendszert, ami végigvezet az úton.