Теперь к сути реквеста:
1. Как дела обстоят на рынке труда? Почекал ХХ, там около 500 вакансий по всей России, что в целом создает определенные проблемы для переката, хотя не уверен, что поиск по ключевым словам "Data Science" выдает весь пулл вакансий. Если так, как специальность обзывают девочки-латтепожирательницы?
2. По сравнению с другими специальностями из ОйТи, эта специальность легче для переката? Также посмотрел требуемый стек и был приятно удивлен, что по части программирования требуется базовый питон и работа с БД + уверенная работа с данными (этот навык наработан в юриспруденции)
3. Можете ли вы посоветовать какую-нибудь удаленную работу, где также можно наносечить + работать с данными без жесткого упора в проггерство?
Пытался самостоятельно изучить этот вопрос, но в инете только продаваны, которые в уши ссут, что через два месяца уже с руками и ногами оторвут, что изучить необходимое для переката легко (ага, да), и всё в таком духе, поэтому и обращаюсь к вам за жестокой правдой, насмешками и оскорблениями.
В целом, как и всегда, жду от вас жесткой критики по вышенаписанному, ваши советы и указания на ошибки в мышлении, вы мне очень поможете, Господа Аноны!
Вот тебе статья: https://habr.com/ru/articles/563594/
Про моему мнению, в data science (как по мне, примерно можно перевести на русский словом "информатика", хоть это и не на 100% точно) нужны в первую очередь математические и аналитические знания, затем програмирование на SQL и прикладном языке для автоматизации работы.
Не уверен, насколько юридический навык работы с текстами релевантен в информатике, все-таки данные обычно стараются обрабатывать вычислениями.
Сейчас для фирм не лучшее время для расширения бизнеса и найма новых сотрудников, разве что на оборонке найдешь вакансию.
А чем тебе не подходит удаленная юридическая консультация в качестве работы?
Спасибо за статью, анон, интересно будет почитать.
Про расширение бизнеса и найм сотрудников в нынешних реалиях - прекрасно понимаю, но в перекат я также заложил время (ориентировочно год-полтора), надеюсь этого времени хватит хотя бы для начальной стабилизации экономической среды, в любом случае планировал переквалифицироваться, а в статье как раз указан перечень профессий, близких по смыслу с DA
А не подходит мне юридическая консультация, так как с возрастом понял, что развития себя, как человека и специалиста в данной области не вижу, для меня принципиально важно развиваться на месте, в котором буду проводить треть жизни.
Про навык работы с данными я имел ввиду их интерпретацию, где-то читал, что специалисты DA также представляют эти данные бизнесу, интерпретируя их и каталогизируя
Надежда - само по себе глупое чувство. А надеяться на серьезное улучшение в ближайее время - глупо вдвойне. Рассчитывай на то, что все будет примерно идти с тем же вектором и постепенно увеличивающимся модулем, мой тебе совет.
Посмотри еще вкат в аналитики. Там больше общения с людьми и меньше математики и программирвоания. Ну и требуется их на два порядка больше, все-таки data science в чистом виде - довольно специфическая штука и большей части бизнесов просто не нужна.
По навыку работы с данными могу сказать только по своему опыту, но это чаще следующее: у тебя есть куча статистических данных, ты их обрабатываешь а потом гадаешь на получившейся гуще и пишешь, что происходит/произойдет и свои советы по тому, что надо сделать. Поэтому очень важно хорошее знание статистики, к примеру для того, чтобы жопой почуять, что с частью данных что-то не так (а это самая частая ошибка в делах подобного рода).
> Надежда - само по себе глупое чувство
Согласен, но ничто человеческое мне не чуждо, но предлагаемый тобой подход очень прагматичный, я прислушаюсь к твоему совету
По поводу переката в аналитику - уже предлагали, только я понять не могу, что имеют ввиду. Приводили в пример бизнес-аналитиков, это из той же сферы? Знаешь какие-нибудь профессии в сфере аналитики?
Где-то были треды аналитиков, можешь их почитать. Если говорить вкратце, то все то же самое - получаешь какие-то данные, проверяешь их подлинность, анализируешь, выдаешь результат. В разных местах данные будут разные, соответственно будут разными и инструменты работы с ними. В любом случае нужно хорошо разбираться в бизнес процессах (то есть как тут на самом деле все работает) своей и смежных сфер.
Самый простой пример: к тебе приходит сотрудник и говорит "Хочу такой-то функционал", а ты ему "А вот ваша шляпа, читайте мануал на стр 32768, это именно то, что вам нужно" или "Это уже обсуждалось, такой функционал ухудшит работу системы, как описано в заявке 65535". Ну и в редких случаях ответишь "Ок, пишите заявку и мы ей займемся", а потом собственно ей и занимаешься. Либо разрабатываешь сам, и пишешь детальные инструкции кому и что нужно сделать (и в этот момент ты вполне себе разработчик), либо будешь интерфейсом между разработчиком и заказчиком (самый часты вариант). От заказчика ты будешь получать ежечасно меняющийся список требований, а от разработчика - неизменное пожелание пойти заказчику на йух, пользоваться тем что есть as is и не булькать. Хинт: встреча исполнителя с заказчиком вполне способна привести к термоядерной реакции, а крайним почему-то будешь ты.
Ищи "аналитик данных" тогда, хули ты как не русский
Аналитики есть разные:
- системный,
- данных,
- бизнес-аналитик
- и др.
У них разные задачи. На Karpov Courses есть бесплатный курс как раз про то, как в них разобраться
Но не советую. Через твои 1.5 года джунов-аналитиков заменят AI-агенты.
Благодарю от всей души за сурс, уже по всем возможным бордам походил, поспрашивал, почитал, голова невероятно переполнена от этих видов аналитиков, начинаю шизеть, а это только начало. Через 1.5 года в планах не быть джуном или хотя бы зацепиться, чтобы докрутить необходимый опыт на мидл позицию.