Будет сложно, но оно того стоит

По образованию я – радиофизик со специализацией «Информационные системы», но после выпуска работал на позиции инженера по сопровождению - менеджера СПС «КонсультантПлюс». Проработал там 16 лет, за это время стал управленцем среднего звена – руководителем группы. В обязанности входили организация работы группы, контроль качества, госзакупки, маркетинг и др.

Но дальнейшего роста внутри компании не ожидалось, а накопленный за 16 лет опыт работы, к сожалению, оценивался на рынке труда не так, как мне хотелось бы. Поэтому принял решение учиться. Сначала планировал стать веб-разработчиком, но изучив html и css, понял, что программирование в чистом виде – не совсем моё. Стал думать, чем заняться, чтобы было именно интересно. Учитывая сильные аналитические способности и наличие способностей к фундаментальным наукам, решил освоить профессию Data Scientist.

Тяжело выделить, какие знания и навыки оказались самыми полезными. Все темы курса оказались очень востребованными на рынке и даже изучив отдельные из них, можно претендовать уже на junior позицию. Но основа основ – это, конечно, Python. Рабочая лошадка, которая открывает окно больших возможностей.

За время обучения у меня фундаментально поменялся подход к жизни и работе. Я ясно стал осознавать, что есть навыки и умения, которые помогут выйти на новый уровень дохода. Да, будет очень сложно, но оно того стоит. Были моменты, когда хотелось бросить всё. Но сказал себе: "если не я, то кто?". Люди осваивают эту профессию с гуманитарным образованием, значит, и у меня всё получится.

Работу начал искать, как только прошло 6 месяцев обучения.

Да, это самый непростой момент. По сути, на этом этапе можно сломаться и бросить обучение. Потому что на 100 откликов, приходится 1-2 просмотра резюме. А собеседования, как правило, заканчивались отказами из-за недостатка опыта и знаний. Причём я осознавал, что знания давали на курсе, но из-за недостатка опыта они забывались. В итоге через 4 месяца на меня вышла местная компания, которая согласилась взять меня на junior позицию инженера-программиста Python. Компания занималась фото-видео фиксацией нарушений ПДД.

Я занимался изучением ранее написанных скриптов, разработкой новых скриптов под задачи обновления и мониторинга оборудования. Затем добавилась задача разработки БД на Postgre. А спустя 6 месяцев работы у меня появилось два предложения о работе – Data Analyst и ML-инженер. Выбрал ML-инженера, т.к. условия оказались более привлекательными.

Сейчас удалённо работаю над задачей по классификации, моделирую нейросети, изучаю сопутствующие инструменты на практике. Много обучаюсь в открытых источниках и пересматриваю лекции Нетологии, они очень помогают в работе.

На текущий момент уже обучил простую свёрточную нейросеть на базе keras, которая показала хорошие метрики на реальных данных. Постоянно взаимодействую с руководителем группы, который помогает с решением вопросов.

В общем, хотел бы подытожить так: да, учиться сложно, но Нетология даёт реальную возможность освоить новую профессию с нуля и открыть для себя новые горизонты.