Да пребудет с вами сила

Отработав 5, 10, а то и 20 лет по одной специальности, мы невольно отождествляем себя с профессией и не задумываемся о том, что она на самом деле нам дала. Например, бухгалтер — это не просто бухгалтер, а человек, который ежедневно обрабатывает огромное количество цифр, легко считает в уме и привык нести ответственность за деньги.

Осознав свои сильные стороны, проще определиться с выбором новой профессии. Наш бухгалтер со своими знаниями в математике и привычкой работать с данными в числах уже обладает парочкой нужных качеств, чтобы стать IT-специалистом, например в сфере Data Science, и получать в разы больше, чем сейчас. Досадно, что он, скорее всего, даже не задумывается об этом.

Совет. Оцените то, что у вас есть. Нравится ли вам работа, раскрывает ли она весь ваш потенциал, хватает ли вам зарплаты, не слишком ли вы задержались на своей позиции? В рутине мы не замечаем, что оседаем на одном месте и упускаем возможности, которые могут кардинально изменить нашу жизнь.

Начинайте с малого

Назревшее желание сменить профессию иногда заставляет бросаться в омут с головой. Но мысль «А что если я уволюсь прямо сейчас?» порождает только страх и панику. Вместо радикальных действий сначала осмотритесь и попробуйте свои силы в разных сферах. Причем этот опыт легко сочетать с текущей работой. В поиске и пробах вы за короткий период поймете, к чему на самом деле лежит душа.

Если вам интересна сфера IT, оцените разные направления. Не исключайте варианты только из-за того, что не разбираетесь в линейной алгебре или теории вероятностей. Базовые знания вы получите в процессе обучения. Например, уже в начале курса по Data Science вы научитесь с нуля программировать на Python и разберетесь в матанализе, статистике и различных математических методах.

Потери — это временно

Следовать за мечтой без оглядки реально, когда тебе 20 лет. После «тридцатника» становится сложнее. Тяжелее всего дается мысль о потере в деньгах, которая при смене профессии почти неизбежна. Ипотека, дети, планы на отпуск и покупка машины — все это не дает двигаться дальше.

Важно психологически подготовиться к тому, что первое время вы и правда будете получать меньше, чем привыкли. Но когда вы занимаетесь тем, что вам действительно нравится, энергия не уходит на борьбу с нежеланием работать.

Совет. Подсчитайте, сколько вам нужно зарабатывать, чтобы перекрывать самые важные расходы: кредиты, регулярные платежи по квартире, еда. Сравните сумму со средней зарплатой по рынку и оцените, будет ли вам хватать. А если нет, появится ли у вас время на подработку.

Учиться никогда не поздно

Нам обычно кажется, что для любого решения есть свое время. Чуть опоздал — оно упущено. Но историй о людях, которые поменяли профессию в 30-40 и даже больше лет, в сети хватает. Так пикабушник @bigfly в 33 отказался от работы в автосервисе в пользу IT. Теперь он работает тестировщиком и не жалеет о принятом решении. В своем посте он говорит о важности обучения и о том, как стоит к нему относиться.

«… все свободное время я посвящал учебе, так что волшебства здесь нет. Кто хочет учиться и понимает, зачем ему это — тот получит результат. Я знал, что курсы мне нужны не для галочки. Мне нужно было найти новую работу, как можно скорее. И я ее нашел».

Курс по Data Science займет 12 месяцев. Направление перспективное и прибыльное — еще в 2017 году аналитики данных получали до 300 000 рублей в месяц. Конечно, зарплата зависит и от уровня, и от конкретной специальности.

А пока разберемся в четырех характерных заблуждениях о сфере Data Science и расскажем, как их преодолеть.

Заблуждение 1. «Чтобы зарабатывать нужен опыт, а у меня его нет»

Есть такой миф, что на достойную зарплату могут рассчитывать только специалисты с приличным стажем. В реальности мы все чаще видим 20-летних, занимающих престижные позиции и зарабатывающих большие деньги. Секрет в том, что современные профессии требуют не только знаний, но и гибкости ума, способности находить нестандартные решения. Поэтому дело тут не столько в опыте, сколько в желании учиться и следить за трендами.

Заблуждение 2. «Этому нельзя научиться с нуля»

Data Science — сфера непростая. Чтобы стать в ней успешным, предстоит разбираться сразу в нескольких областях знаний, включая программирование, математику, анализ, машинное обучение и Data Engineering. Но это вовсе не означает, что для обучения вам нужно иметь диплом программиста или назубок знать высшую математику.

На начальном этапе пригодятся знания из школьного курса математики. Если есть небольшой опыт в статистике и программировании — вообще отлично. Преподаватели школы SkillFactory отмечают, что на изучение базового Python обычно уходит до полугода, если заниматься раз в неделю. А путь от нуля до первых результатов в машинном обучении занимает от шести месяцев до года.

Проще говоря, овладеть даже сложной профессией реально за относительно короткий срок. Нужно желание и продуманная программа.

Заблуждение 3. «Конкуренция слишком велика»

Желающих зарабатывать по 300 000 в месяц, конечно, много. Вот только вакансии для специалистов по Data Science почему-то не исчезают. Это объяснимо, ведь сфера перспективная, а значит и спрос на профессионалов растет. Но есть и еще один неизменный фактор — хороших специалистов мало и их трудно найти.

Если готовы выкладываться на 100%, постоянно совершенствоваться и изучать что-то новое, то конкуренции вам бояться не стоит. А если прилагать усилия не готовы, значит, пора вернуться к этапу выбора сферы и пройти его еще раз.

Заблуждение 4. «Опять в институт? Ну уж нет!»

Чтобы стать специалистом в Data Science, получать высшее образование вовсе не обязательно. Во-первых, далеко не все институты способны предоставить необходимую базу и следить за трендами в изменчивой области IT. Во-вторых, пройти обучение в онлайн-школе — значительно быстрее и продуктивнее, ведь вам не придется забивать себе голову сторонними знаниями, которые идут в комплекте с вузовским дипломом.

В школе SkillFactory вы сами выбираете курсы, которые хотите пройти: от аналитики данных до программирования, от управления digital-продуктами до работы с нейронными сетями. Вы будете учиться в группе таких же новичков, как и вы, и получать постоянную поддержку экспертов. А после обучения вам помогут попасть на стажировку или посоветуют пару закрытых вакансий.

Менять сферу страшно. Но это шаг вперед и новая вершина. Если вам надоела ваша работа, вы не реализуете весь свой потенциал и хотите тратить всю жизнь на дело, которое не приносит вам удовольствия и достаточного дохода, вылезайте из рутины и меняйте направление. Вдохновляйтесь историями других людей и становитесь тем, кем хотите быть. А мы в вас верим. Поэтому договорились с ребятами из SkillFactory о скидке 45% до 31 декабря 2020 года. Введите промокод Pikabu и поменять сферу вам будет чуточку проще.