Технологии постоянно развиваются, из-за чего в IT-сфере всегда будет недостаток кадров: от программистов до дата-сайентистов. Университет искусственного интеллекта (УИИ) разобрал 8 страхов, которые мешают стать айтишником.
А как же старая профессия
Вам может показаться, что изначальная профессия была ошибочным выбором. Но это только обесценивает опыт, который окажется полезным при начале новой карьеры.
Страшно начинать с нуля
На самом деле, вы начинаете не с азов. У вас уже за плечами школьное образование, ВУЗ, стажировка, рабочий опыт. Все это пригодится при обучении.
Что подумают коллеги, друзья, родные
Этот страх останавливает многих, и здесь можно посоветовать только одно: думайте о себе и о том, что нужно только вам.
Меня ждет безденежье
Необязательно резко бросать нынешнюю работу. Можно делать все постепенно: уделять минимум 30-60 минут в день на самообучение. Еще один вариант – найти дополнительный источник заработка или отложить средства на несколько месяцев, чтобы вплотную заняться обучением. В любом случае у вас есть стаж, который позволит вернуться на старую работу.
Слишком поздно учиться новому
Все зависит от часов практики. Благодаря нейропластичности мозг способен развиваться в любом возрасте. Поэтому профессию можно сменить и в 25, и в 35, и даже в 50 лет.
Я гуманитарий
Для IT может потребоваться:
- логическое, аналитическое, проектное мышления;
- технологическая грамотность;
- базовое знание математики;
- навыки программирования.
Мышление и технологическую грамотность можно развить игрой в шахматы, решением задач, головоломок, прохождением тестов, чтением книг. А вот для обучения основам математики и программирования рекомендуем преподавателей. При должной регулярности даже гуманитарии могут познать точные науки.
Не знаю, какую выбрать область
Наиболее популярные профессии в IT – программист, тестировщик, системный администратор, системный аналитик, дизайнер интерфейсов, разработчик. Перспективные специальности с наиболее высоким доходом – дата-сайентист, разработчик нейронных сетей, специалист по машинному обучению. При выборе отталкивайтесь от собственных предпочтений, опыта, уровня заработной платы. Ничего не мешает просто попробовать!
Нужно образование, придется долго учиться
На самообучение может уйти 2-3 года, обучение в ВУЗах длится 4-5 лет. Однако есть онлайн-курсы, на которых можно обучиться IT-профессии быстрее. Например, в Университете искусственного интеллекта обучают разработке нейросетей с нуля за 9 месяцев. В отличие от других вариантов обучения, в УИИ дают структурированную информацию и делают упор на практику.
7 практических советов, которые помогут обучиться IT-профессии
В нашем Университете обучались сотни людей, многие из которых были старше 30, не имели опыта программирования или считали себя закоренелыми гуманитариями. Через 9 месяцев им удалось завершить дипломную работу по собственной нейросети. Мы собрали 7 советов, которые они дали бы новичкам-айтишникам:
- Будьте любопытны. Интересуйтесь технологиями, компьютерами, трендами в IT.
- Сочетайте самостоятельность с обучением у мастеров. Ни один наставник не мотивирует на регулярные занятия и не сможет думать за вас. Однако он может дать полезную информацию и указать на ошибки, что позволит избежать простоев в самообучении.
- Будьте настойчивы. Не сдавайтесь, если возникает проблема, продолжайте пытаться найти решение.
- Радуйтесь своим успехам. Если решение проблемы приносит вам не удовлетворение, а лишь дает новый повод для стресса, то обучение пройдет труднее. Гордитесь своими знаниями и компетентностью, даже если вы только в начале пути.
- Будьте терпеливы. Нельзя стать айтишником за месяц. В идеале обучение идет всю жизнь, ведь методы постоянно обновляются.
- Будьте креативны. Несмотря на кажущуюся техническую направленность, IT также требует творческого мышления.
- Забудьте о перфекционизме. Создайте резюме через 3 месяца обучения. Попробуйте устроиться хотя бы стажером, подавайте заявки на проекты. Не стоит ждать, пока у вас будет достаточно знаний, чтобы найти новую работу.
В УИИ обучают наиболее перспективным направлениям в IT – нейросетям и Data science. Узнайте больше на нашем вебинаре.