Пятница: #нужен_совет #учеба Вчера зашёл заговор с друзьями про ЗП, вакансии на рынке, что нужно делать на р

Делюсь. Времени это занимает весьма. Идеально - не работать и учиться. Если работать - свободных вечеров я себе могу уделить в неделю один. В сб и вск, когда работы нет, учёба занимает часов шесть - все сутки, пока вырубишься или не психанешь.
Если какой-то опыт есть в этой сфере, там полегче будет, конечно и попроще.

Если интереса нет у теме, то не стоит, темп весьма приличный.

Feature in the Dust
Я сейчас злюсь на вас за правду

Простите.
Я просто считаю, что лучше в такое вписываться, обладая полной картиной, чем потратить деньги и усилия и через пару-тройку месяцев понять что не вывозишь.
Мотивационных историй вам и без меня расскажут. ;)
Сама прыгала через ступень (не по своей воле - когда окончательно сменила специализацию на новой работе после окончания моего испытательного срока синьор-специалист уволился и вся работа упала на меня) - прокачалась и это был отличный опыт, но для семьи я почти год выглядела как живой штамп про трудоголика, который приносит зп в дом и, если сосредоточится, то вспомнит как зовут домашних.

Я пока не совсем представляю чему хочу научиться. Работаю сама с данными. Но в виде: выгрузить из самостоятельно настроенного отчёта в 1с данные - запилить в табличку - предоставить данные в визуально понятном графике для лиц принимающих решения, попутно вычисляя разные отклонения и нормы.

Но я хочу это всё делать "по науке", а не "тут услышала", "тут нагуглила". Хочу систематизировать знания свои. Образование у меня в принципе подходящее - автоматизированные системы обработки информации и управления. Только устаревшее

Это скорее BI (Business Intelligence) и визуализация. Data science несколько другое

	Пятница 31 октября 2021
Feature in the Dust Пятница Это скорее BI (Business Intelligence) и визуализация. Data science несколько другое BI предлагают дальше уже на основе DS

Feature in the Dust
BI предлагают дальше уже на основе DS

Предлагают в курсах?
Потому что BI это в том числе и расширение СУБД в части визуализации и представления данных в репортинговых системах. Так что если ваша цель именно BI, то к ней можно и другой дорогой прийти - через БД.
Это если про именно разработку говорить.

Или вы ориентируетесь на работу консультанта-аналитика-постановщика задач для разработчиков?

Пятница
Предлагают в курсах?
Потому что BI это в том числе и расширение СУБД в части визуализации и представления данных в репортинговых системах. Так что если ваша цель именно BI, то к ней можно и другой дорогой прийти - через БД.
Это если про именно разработку говорить.

Или вы ориентируетесь на работу консультанта-аналитика-постановщика задач для разработчиков?

У меня два ориентира

Я люблю таблицы
Хочу зп 150+

Feature in the Dust
У меня два ориентира

Я люблю таблицы
Хочу зп 150+

Насколько я помню уровень зп - это не уровень джуниора, даже в Data science.
Я рискну побыть занудой, но имхо вам сначала надо понять для себя что вы можете сейчас и чего хотите достичь (не в зп, а в знаниях и умениях):
- сейчас вы - разработчик (=программист) (фронтэнд/бэкэнд/БД) и знаете Python/sql/java/.net/c/что угодно и хотите стать разработчиком другой специализации
- сейчас вы - не программист и хотите стать программистом

Второй путь существенно сложнее первого.
При этом любая специализация у разработчиков предполагает умение читать и писать код на нужном языке.
Дальше можно взять вакансии и почитать требования к рабработчикам нужной специализации разных уровней и понять, хотели бы вы заниматься кодингом подобных задач или нет.
Например, в больших проектах Data science это не совсем про таблички, это про мат.модель и ее реализацию: разработчик БД создаст валидную витрину данных, дальше код, написанный командой Data science подхватит данные из этой витрины, обработает их и вернет например, решение и вероятность решения по каждой записи витрины, а дальше разработчик БД реализует визуализацию данных из этой витрины в удобной для пользователя форме.
При этом всякие медианы/отклонения/графики и диаграммы изменений/подсветка пиковых изменений за период могут строится вообще без привлечения команды Data science - только силами разработчика БД.

Показать полностью

uncle Crassius

На data science весьма желательно идти имея в бекграунде университетский курс прикладной математики.
Не, можно и без него, на курсах data science некоторые кусочки дают, но без понимания тервера и матстатистики соваться в data science весьма мало смысла. (сугубое имхо человека с 20+ летним опытом в айти)
а, прицепом нужен (весьма желателен) курс "структуры данных"

	Пятница 1 ноября 2021
uncle Crassius Математика в универе изучалась, тут проблемы нет