Добрую половину своей жизни мы посвящаем работе. А такая ли «добрая» эта половина? Она придаёт вам сил или отнимает ресурсы? Не остаётесь ли вы верны ей только ради СМС о поступлении зарплаты на карточку?
Всё сложно!
Коронавирусный кризис явно показал, что слово «стабильность» безнадёжно устарело. У нас больше нет возможности выбрать себе стабильную работу, стабильную отрасль, стабильную страну со стабильной экономикой — под угрозой может оказаться всё и везде.
Для современного мира есть даже специальный термин — VUCA-мир. VUCA складывается из четырёх английских слов: volatility (нестабильность), uncertainty (неопределенность), complexity (сложность) и ambiguity (неоднозначность). Мы живём в мире четырёх «НЕ»: всё вокруг нестабильно, неопределённо, непросто и неоднозначно.
Неприятно, беспокойно, тревожно жить в таком мире. Нельзя быть уверенным в завтрашнем дне, нет смысла ничего начинать, ведь всё может обрушиться в любой момент. Так ли это? Или за нас говорят наши страхи?
Есть такая фольклорная история о трёх строителях, которых проходящий мимо странник спросил, чем они заняты.
— Ты что, не видишь? Камни таскаю! — зло ответил один.
— У меня большая семья, я зарабатываю деньги, чтобы их прокормить, — откликнулся второй.
— А я собор строю, — улыбнулся третий.
Все трое в этой притче имеют стабильный заработок и могут быть уверены в своём доходе ещё несколько лет, пока строится собор. Но ощущение благополучия это приносит не всем. Так в чём же дело? Может быть, в том, насколько осмысленным мы считаем дело, которым занимаемся?
Болото задач
Перенесёмся в наш век. Знакомьтесь, это Дима, ему 29 лет. Шесть лет своей жизни он работал в банковской сфере — отрасли, которую наши родители считают эталоном надёжности и успеха.
— Я был утомлён. Каждый день одно и то же: однообразные задачи, лишняя суета, адская бюрократия. Хочется что-то поменять, но не знаешь что. Увольняешься. Первое время работаешь на подъёме, через пару месяцев опять скатываешься в болото задач, которые вообще-то никому не нужны. Каждый, у кого был опыт работы в наших банках, прекрасно понимает, о чём я.
Всё равно неубедительно. Возможно, у Димы просто не было никаких увлечений, которые могли бы добавить смысла в его жизнь. Тяжело жить без страсти! Скорее всего, он просто не в ту сторону копал, прыгая с одного рабочего места на другое.
А вот и нет! В жизни Димы есть две основательные страсти — движение и музыка.
— У меня много увлечений, я не люблю рутину. Занимаюсь плаванием, водным поло, самбо. Катаюсь на велосипеде, а по выходным в гараже играю на электро- и бас-гитаре. Собираю коллекцию винила и обожаю хорошую звуковую аппаратуру!
Но почему Диме, молодому человеку, полному сил и энтузиазма, не помогала смена работы или помогала, но ненадолго? Он чувствовал необходимость перемен и получал их. Почему не сработало?
Не сработало примерно по той же причине, по которой бесполезно трясти сломанный компас или менять шины у автомобиля с неисправным двигателем. На нём ещё можно съехать под горку, если подтолкнуть, но проделать долгий путь он уже не сможет. Двигатель Димы нуждался в полной замене.
Как починить двигатель?
В терминологии HR-специалистов есть понятия апскиллинг (upskilling) и рескиллинг (reskilling). Апскиллинг (повышение квалификации) — это получение новых навыков для текущей деятельности. Рескиллинг (полная переквалификация) — это получение новых навыков для новой деятельности. Современные исследования рынка труда показывают, что именно рескиллинг нужен и работникам, и компаниям, чтобы «починить свои двигатели». Когда вокруг только и разговоров о том, что привычные сферы деятельности устаревают, а другие непривычные и непонятные появляются, рескиллинг помогает не чувствовать себя уязвимыми.
Дима пришёл к необходимости рескиллинга интуитивно, а сфера словно выбрала его сама:
— Решение пойти учиться созрело спонтанно как единственный способ реально что-то изменить. Я периодически встречал статьи в интернете о Data Science, о том, какие интересные задачи можно решать в этой области. Очень хотелось расширить своё представление об этой сфере. Сейчас я уже окончил курс и понимаю, что Data Science действительно очень быстро развивается, а специалисты этой области — реально очень крутые ребята.
Какие задачи Data Science так вдохновили Диму?
Игорь Слинько, Senior Data Scientist в Samsung AI Center, делится примерами задач, которые решают дата-сайентисты для компаний разных сфер. Обратите внимание — это задачи для стажёров и совсем начинающих сотрудников!
- Для банков. Предсказание, возьмёт ли клиент кредитную карту; отдаст ли кредит; купит ли страховку.
- Для онлайн-магазинов. Категоризация товара по описанию или фотографии, предсказание спроса.
- Для HR. Предсказание, сколько лет проработает сотрудник; предсказание уровня заработной платы по резюме.
- Для промышленности. Предсказание поломок оборудования.
- Для финансовой сферы. Предсказания стоимости акций.
По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist занимает первую строчку в рейтинге самых востребованных профессий. IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке мало специалистов в этой области.
Дима решил не отрываться от основной работы и посвятил своему обучению в Skillfactory около года. Сейчас он работает Senior Software Engineer в одном из региональных фондов, управляемых Ben Franklin Technology Partners. Сегодня он говорит не как человек, который таскает камни, а как тот, что строит собор:
— С учётом повальной тенденции к автоматизации, компьютерному мышлению и работе с большими данными заказчики не жалеют ресурсов на развитие Data Science. Будущее именно за ней!
3 совета от Димы для тех, кто хочет перестать таскать камни
- Не бойтесь приступить к изучению новой для себя области самостоятельно. Но помните, что при самостоятельном обучении велик риск забросить и не справиться с объёмом информации. Вождению тоже можно обучиться самому, а не в автошколе, но это будет дольше, рискованнее и потребует больше сил.
- Вы можете долго выбирать курсы и переживать: «А что если не понравится? А что если это мошенники?». В конечном итоге вам придётся решиться. Главное, что даст вам онлайн-школа — это системные знания, первые проекты, комьюнити, духовную поддержку, общение и обратную связь. А ещё вам будет жаль заплатить деньги и бросить обучение — так вы дойдёте до конца!
- Делайте то, что нравится, ведь работа должна быть интересной и приносить удовольствие. Обучение — это прекрасный шанс понять, что нравится, а что — нет, не меняя работы.
Вам тоже тревожно за будущее и неуютно в настоящем? Начните с малого — изучите возможности, ищите новые строительные площадки!
Школа Skillfactory, в которой учился Дима, собрала полный гид по получению профессии Data Scientist. С его помощью вы сможете оценить свои навыки, узнаете, как перейти в Data Science из другой сферы и получить первую работу. Гид бесплатен для всех, перейдите по ссылке, введите e-mail и сделайте первый шаг к своей новой жизни!