Ответ на пост «Как войти в IT после 30, мой путь от офисного планктона до Middle Java разработчика в Сбербанке»
Расскажу немного о своем опыте смены профессии.
Учился на инженера-энергетика, работать по специальности начал еще в универе. Сложно сказать, почему, но в при устройстве на работу я был свято уверен, что зарплата будет расти (спойлер: нет, это не так).
Тогда я еще жил с родителями и моей инженерной зарплаты в 30 т.р хватало на комфортную жизнь. Но всю жизнь так жить я не хотел.
Через полгода работы стало понятно, что перспектив по профессии нет никаких, мой коллега, впахивая 5 лет, получал около 50 т.р. Нужно было овладевать актуальными навыками, которые востребованы на рынке.
Одноклассник в Москве, устроившись джуном JS, получал ровно в 3 раза больше меня.
Про учебу
Прежде чем начать учиться, необходимо было составить себе план обучения.
Немного погуглив, почитав про направления в IT, был выбран путь в Data Science.
Первым делам я пошел гуглить популярные платформы онлайн образования, и нашел две основных: Stepik и Coursera.
Немного про платформы:
Степик - русскоязычная платформа, много бесплатных курсов, все на русском языке. Субъективно - курсы основательнее и больше, чем на Курсере. По моему мнению, лучший ресурс для самообразования.
Coursera - англоязычная платформа, курсы английском, есть субтитры. Есть курсы Яндекса и некоторыех российских ВУЗов
Английским я на тот момент владел свободно, но начать учиться решил на русском языке.
Посмотрев пару дней курсы, получился такой список:
1) Основы статистики
Это самый популярный курс на платформе, давший огромному количеству людей путь в IT. Имеет 3 части, но я остановился на 1 части, для прохождения остальных двух, нужно уметь писать код на R, который в последнее время сильно уступает в популярности Питону.
Статистику понимать необходимо, это мощнейший инструмент для прогнозирования.
2) Программирование на Python
Питон - основной рабочий инструмент в Data Science/ML/DL. Этот курс посвящен непосредственно обучению написания кода.
3) Python. Основы и применение.
Курс больше посвящен устройству Питона. Будет полезент с точки зрения, как работает интепретатор, стек и т.д.
Эти два курса являются хорошей базой для обучения языку.
4) Введение в Data Science и машинное обучение.
https://stepik.org/course/4852
В этом курсе рассматривается работа с табличными данными и классический ML - задачи регрессии и классификации, алгоритмы random forest. В доступной форме рассказыается о сути машинного обучения.
5) Нейронные сети и компьютерное зрение.
https://stepik.org/course/50352
Очень интересный и поначалу, очень сложный курс по нейронным сетям с уклоном в сторону Computer Vision сделанный двумя замечательными сотрудниками Samsung. Курс рассказывается как о теории нейронных сетей с математическими выкладками, так и написании кода на PyTorch.
6) Интерактивный тренажер SQL.
https://stepik.org/course/63054
Замечательный интерактивный тренажер по SQL от Дальневосточного университета, минимум теории, максимум практики. Знать необходимо для получения данных из БД.
7) Машинное обучение
https://stepik.org/course/8057
Курс от ОМГТУ, позволяет закрепить знания, все объясняется доступным языком, уметь писать код необязательно, все разобрано на простых примерах.
Спасибо всем этим прекрасным людям, которые несут просвещение в мир.
Прохождение этих курсов в конце 3 курса - начале 4 курса ВУЗа заняло у меня около полугода. На это время я забыл про какие либо развлечения. Каждый день, приходя после работы или учебы, я садился и по 2-3 часа проходил упражнения. В выходные по 6-8 часов.
После завершения всех курсов, пришла пора искать работу. На тот момент начинался 4 курс, диплом и прочая муть.
Я вывесил свою резюме на НН, за месяц откликнувшись всего пару раз на вакансию стажера в Мегафон (без ответа). Так же я попытался попасть стажером в банк, но меня не взяли.
В конце месяца моего висения на НН, мне написала компания и предложила тестовое задания. Его я сделал, мне предложили работу, за что им спасибо.
Вышла забавно - сменил профессию еще на этапе учебы.
Первый месяц работы был адом. Голова раскалывалась от количества информации, приходилось постоянно гуглить. Умение правильно гуглить - важный навык. Преимущество и одновременно недостаток работы в небольшой компании - у вас как правило, нет более опытного коллеги, и все приходится узнавать самому. Это создает как проблемы, так и дает возможность очень хорошо прокачать свои навыки.
На первом месте я проработал около 4 месяцев, а затем мне написал знакомый и сообщил, что к нему в отдел ищут джуна, я снова сделал тестовое задание и перешел к нему, подняв зарплату в 2 раза.
На втором месте я проработал около 7 месяцев, знаний я получил еще больше.
Все это время я параллельно учился, писал диплом и работал фуллтайм.
В июне я получил диплом, принес его на работу, но никакого бонуса мне это не дало.
К концу ноября у меня был почти год опыта в разработке, я пошел искать позицию миддла в большую компанию с хорошей командой.
Имея год опыта, можно было спокойно выбирать новое место, торговаться, смотреть на команду, технологии и т.д. За месяц прошел около 5 собеседований, оффером закончился один.
Но все так же постоянно приходится осваивать что-то новое и читать теперь уже научные статьи.
Про деньги.
Некоторые люди любят писать про необходимость любви к программированию, чтобы иметь успех, а работа ради денег обречена на провал.
Это полная лажа. В IT столько направлений, что каждый найдет себе что-то по душе. Лучше всего ситуацию иллюстрирует это:
IT в России - то немногое, что позволяет людям относительно недолго поучившись и поработав, начать зарабатывать и просто комфортно жить, покупать хорошие продукты, платить ипотеку. Мне было очень неприятно понять, что проучившись 4 года, в итоге я получал смешные деньги. Но в тоже время, это послужило хорошей мотивацией не сидеть на месте, а делать все, чтобы изменить ситуацию.
Зарплаты в IT не являются большими и никогда такими не были (кроме Bay Area), это у всех остальных они крошечные.
Сейчас, оглядываясь вокруг, хорошо видно все то что происходит, в стране существуют два параллельных мира IT и все остальные. Я не вижу ни одной причины, чтобы работать где-либо вне IT.
Я пишу этот пост спустя год после смены профессии, когда уже можно подвести какие то итоги.
Вот некоторые из них:
1) Не платите за курсы. Я не вижу ни одной причины делать это. Качество бесплатных курсов гораздо выше платных, потому что их делали не ради денег.
2) Полугода интенсивной учебы будет достаточно. Не ведитесь на всякие программы, которые длятся по 2 года. В Huawei человек прошел путь от джуна до лида за 2 года.
3) Общайтесь с людьми, которые работают в области куда вы идете, все лучшие вакансии закрывают через друзей-знакомых.
4) В регионе устроиться на первую работу легче, вакансий меньше, но у вас не будет конкурентов в виде выпускников ВМК, МГТУ, ИТМО и т.д.
5) По возможности, устройтесь в компанию с сильной командой, если нет - ищите любую, это ваш билет в IT.