Data Science

Попытаюсь разложить вопрос "Хочу в IT, но не знаю кем и как "

В принципе, много толковых комментов, но чаще они довольно узкие, каждый кричит из своего болота.
Самый толковый коммент: "Ты хочешь не в IT, а денег"

Читать, что люди пишут про популярные языки программирования, необходимость изучать теорию графов и дискретную математику и тому подобное, мало чем поможет в выборе, это бесконечные холивары.

Вместо это нужно понять маленькую вещь, что каждому - свое и ты не поймешь, пока не попробуешь.

ВАЖНЫЙ МОМЕНТ:
Надо возвыситься на холиварами типа "c# vs java" и "python - зло" и взглянуть шире, что оказывается, IT - это не только программисты, но еще и менеджеры, дизайнеры, аналитики, маркетологи.

И все они тоже зарабатывают довольно прилично и в их профессиях есть творческая составляющая.

Я работаю интернет-маркетологом и вижу, что мало кто представляет что может делать маркетолог.
Причем, внутри самой профессии тоже есть развитие.
Лично мне интересна автоматизация, я пишу скрипты и программы для повышения продуктивности на JS и Python, аналитика - изучаю Google Analytics, базу Data Science для анализа данных, более продвинутые инструменты для самой рекламы, типа Ad Manager и CM360.
Зарплата при этом не уступает программистам.

Так что если ты хочешь "войти в IT", то сначала окинь его широким взглядом и подумай, может тебе будет ближе что-то другое, нежели software engineering, который зачем-то отождествили с понятием IT.

Всем привет, буду рад, если люди с опытом пробегутся по моему очерку хотя бы наискосок и что-то напишут в комментах дельное.

Жил я себе жил до 35 лет, работал с людьми в прямом смысле - реабилитационный фитнес, ЛФК, всякие постуральные гимнастики, пилатесы итд. Прошёл путь от простого фитнес-тренера, до управляющего большого тренажерного зала и полного фриланса с работой исключительно на себя любимого - самый безгеморный вариант в сфере, если есть соответствующие скилы.

И вот с годами, работа с людьми стала откровенно напрягать, вернее ее издержки - то есть для роста заработка мне уже надо не идти на какой-нибудь специфический семинар по работе с дистазом после беременности например, а тупо упарываться в поиск клиентов с дефолтными проблемами: "болят колени, сутулюсь, хочу ж0пу итд итп", потому что это 99% запросов людей.

Посему я понимаю, что как специалист я стагнирую - я могу пойти на учёбу, но какой толк, если применение на практике будет крайне редким.

Параллельно с этими мыслями, около полугода назад, я стал пробовать немного программировать. Естественно по запросу: "ЯП для новичка" мне вывалило Пайтон в избытке с вкраплениями JS. Сел я в итоге за питон, прошел пару курсов для начинающих, пописал всякие крестики-нолики, попробовал что-то попарсить, поковырял ТГ ботов, немного покурил литературу по ООП и ФП, но не стал ни во что углубляться серьёзно. Но в целом меня затягивало и я получал удовольствие от процесса.

Далее начал смотреть, а где вообще этот питон применяется. Ну и конечно самой хайповой темой был DataScience. Потекло на меня мульён предложений от всякого рода цыгнан скилбоксовых и тому подобных, о том как меня сделают адептом топ профессии 21 века. Ну я пошёл на курсеру, помедитировал над циферками в комбинаторике, линейной алгебре, матане и теорвере со статистикой. Понял, что это всё же больше про математику чем про программирование, хоть в целом нишевые библиотеки питона эту математику и сильно облегчают.

В итоге вернулся к тому, что всё же хочу больше программировать, только вот не знаю что и на чём и куда податься. Естественно начал смотреть контент на эту тему, там естественно каждый кулик своё болото хвалит в историях вроде "стал фронтэнд разрабом в 40 в Канаде".

Столкнулся также с парадоксом, что тот же питон весьма популярен, но адекватной для новичка работы на нём, что на фрилансе, что на галере почти нет и порог вхождения в любую сферу, где главенствует питон очень высок. С другой стороны есть JS со своим реактом в связке с CSS и html и обещаниями авторов, что любой бомж с этими навыками однажды что-то найдёт. С третьей стороны утверждают, мол не сцыте посоны, пропарите C++ познаете дзен, а не пропарите, значит программирование -  не ваше.

Далее идут зазывалы на всякого рода DevOps направления. Но насколько я понял, это на редкость УГ, в котором творческая составляющая - написать небольшой скриптик на том же питоне в лучшем случае (поправьте, если там весело :-/).

Долго я всё это смотрел и анализировал, поглядывая на вакансии. Понял, что нужен некоторый джентельменский набор, с которым можно хоть где-то вклиниться стажером:

1. Базовый уровень пары высокоуровневых ЯП с пониманием основных фреймворков: JS (react), Python (Django), чтобы при необходимости быстро углубиться в более подробное изучение.

2. Умение работать под Linux

3. Понимание git и docker технологий.

4. дальше особо не придумал -) может это php или какой-нибудь Go или Ruby. Или что-то низкоуровневое, хотя сомневаюсь.

Буду признателен, если кто-то что-то добавит к ложившейся у меня картинке или подскажет какой-то алгоритм со своей колокольни с опытом наступания на соответствующие грабли.

Данная статья относится к Категории: Построение научных моделей

Совет первый: «Вы будете часто сталкиваться в жизни с новыми для Вас проблемами. Всегда старайтесь найти человека - нематематика - который знает об этом новом деле именно так, как оно обстоит на самом деле. Внимательно слушайте его, не навязывайте ему Вашу математическую модель и советуйтесь с ним, смотрите, как он оценивает получающиеся результаты».

Совет второй. «В Вашей будущей жизни Вы будете встречаться с математиками, и если это хорошие, искренние математики. Вы будете получать от этих встреч удовлетворение и пользу. То же относится и к хорошим инженерам.

Опасайтесь, однако, людей, которых математики считают инженерами, а инженеры - математиками!».

Баренблатт Г.И., Что я помню и буду помнить всегда, в Сб.: Колмогоров в воспоминаниях учеников / Сост. А.Н. Ширяев, М., «МЦНМО», 2006 г., с. 66.

Источник — портал VIKENT.RU

Изображения в статье

Андрей Николаевич Колмогоров — советский математик, внес вклад почти во все области математики / CC BY-SA 2.0 de