Как правильно сменить профессию и стать специалистом в области | Экономика | Недвижимость | Инвестиции

Как правильно сменить профессию и стать специалистом в области Data Science?

Смена профессии может быть сложным и длительным процессом, но если у вас есть желание стать специалистом Data Science, то следующие шаги могут помочь вам достичь этой цели.

1) Изучение основных концепций Data Science: начните изучение основных понятий и технологий Data Science, таких как алгоритмы машинного обучения, статистика, базы данных и программирование. Существуют множество онлайн-курсов, книг и ресурсов, которые могут помочь вам начать изучение этих тем.

На этом этапе важно понять вообще, хоть что-то у вас получается или нет. Учиться на платное надо идти, когда вы поняли, что вам интересно и - важно - у вас получается, а когда НЕ получается, - вам интересно сидеть и разбираться. Часами (это не шутка, если что).

2) Получение специализированного образования: рассмотрите возможность получения формального образования в области Data Science. Второй мастер может помочь, магистратура от компании (например, Альфа-Банк запустил программу совместно с МФТИ). Тут образование важно, как нигде, ибо ни на каких курсах из вас не сделают дата-саентиста, если вы не умеете руками считать градиент.

3) Практический опыт: начните получать практический опыт работы с данными. Вы можете начать с выполнения простых задач, таких как анализ данных с помощью Excel или SQL, и затем перейти к более сложным задачам, используя программы и библиотеки для анализа данных, такие как Python, Pandas и другие.

4) Создание портфолио: создайте портфолио, в котором вы сможете продемонстрировать свои проекты, навыки и достижения в области Data Science. Это может быть веб-сайт, блог или GitHub-репозиторий. В этом вопросе Яндекс.Практикум может помочь, так как у них каждая тема завершается проектом, который можно запушить на гиток. За весь период обучения можно сделать около 20-ти проектов. По сложности проекты существенно выше, чем на Udemy, Kaggle.

5) Сеть профессиональных контактов: участвуйте в мероприятиях и конференциях по Data Science, присоединяйтесь к сообществам и форумам в социальных сетях, где можно общаться с другими специалистами в этой области и получать советы и поддержку.

Митапы в городе - тоже вариант поговорить, посмотреть на реальный дата-саентистов, найти их резюме на ЛинкедИн, посмотреть, кто где учился, - и адекватно оценить свои шансы.

6) Поиск работы: Настройтесь на отсутствие денег поначалу. Настройтесь работать бесплатно. Первая работа - всегда самая сложная, дата-саентистов после курсов - пруд пруди, рынок переполнен, конкуренция бешеная.

После публикации вакансии на hh.ru через час уже 200 откликов джунов. Думайте, чем вы будете выделяться (особенно теперь, когда есть великий и могучий ChatGPT).

Если честно, я не верю в смену профессии.

Ровно как в психолога, который получил диплом за год, ровно как в нутрициолога, который прошел курсы за 6 мес.

Хороший дата-саентист или дата-инженер может получиться из того, кто учился в техвузе, учил и сдавал в слезах матан, линейку и кучу других техпредметов, которые тогда казались ненужными, пускай даже и не работал программистом.

Все курсы по data science дают ооооочень поверхностные знания, очень много надо догонять самому, чтобы хоть как-то пройти интервью.

С другой стороны, толковых дата-саентистов, по-прежнему, мало. Мало, кто рубит фишку в методологии, кто кожей иногда чувствует, где данные смещаются и имеет чутье за верстку, что полученному результату нельзя верить, так как мы не учли первое, второе, третье. Вот сюда и надо смотреть.

Друзья, собираю первые 100 подписчиков для одобрения профиля в новом блоге. Подпишитесь, пожалуйста!

https://medium.com/@ybezginova2021