Как я решила шагнуть в неизвестность IT
Сидя в своем уютном, но совершенно приевшемся офисе, я чувствовала себя в тупике — рутина поглощала, и никакого роста не предвиделось. Мне постоянно попадались на глаза истории успеха людей в IT, особенно тех, кто уходил в Data Science; я видела, какой огромный потенциал и востребованность у этих специалистов на рынке труда, и это заставляло меня завидовать и мечтать о переменах. Конечно, сразу же накатывали опасения: у меня полностью отсутствовал технический бэкграунд для работы в IT, и сама сложность освоения Data Science с нуля казалась непреодолимой задачей. Главным сомнением было: смогу ли я вообще найти работу после такого переобучения без малейшего опыта в новой сфере? Но желание сменить неперспективную работу на что-то стоящее пересилило страх, и я решила рискнуть попробовать освоить Data Science с нуля.
Мой личный поиск идеального онлайн-курса
После того как я приняла решение попробовать себя в Data Science, начался долгий и вдумчивый процесс выбора онлайн-курса. Без технического бэкграунда мне нужен был вариант, который проведет меня буквально за руку с нуля, даст необходимые знания и, что очень важно, поможет найти работу. Я просмотрела множество предложений, сравнивала программы, цены и отзывы. Вот на какие варианты я в основном смотрела:
Курс «Специалист по Data Science расширенный» Brand: Яндекс Практикум
Этот курс сразу привлек внимание своей основательностью. Обещание построить карьеру в Data Science с нуля звучало именно так, как мне было нужно. Длительность 15 месяцев казалась внушительной, но понятной для полного погружения. Нагрузка в 10 часов в неделю выглядела реалистично даже с учетом работы (на тот момент). Я почитала рейтинги на Отзовике, IRecommend, TutorTop и видела, что они довольно высокие (4,5), а 10000+ выпускников, нашедших работу, давали надежду. Понравился формат онлайн с поддержкой наставников – это было критично для новичка. Мне было интересно, что программа включает модуль по YandexGPT и предполагает создание 21 учебного проекта и 2 реальных. Мне подсказали, что есть возможность экономить до -20% при оплате любого курса, инструкция доступна по клику.
- Цена: Начать учиться бесплатно (Пробный доступ); Получите курс по рабочей коммуникации при оплате до 30 апреля (Акция)
- Цель: построить карьеру в Data Science с нуля
- Длительность обучения: 15 месяцев
- Нагрузка: 10 часов в неделю
- Дата старта: 29 апреля
- Рейтинг: 4,5 на Отзовике, IRecommend, TutorTop
- Результат: 10000+ выпускников нашли работу
- Формат: онлайн с поддержкой наставников
- Портфолио: 21 учебный проект, 2 реальных проекта
- Поддержка: помощь с поиском работы
- Включает: модуль по YandexGPT
Узнать подробнее о курсе Яндекс Практикум
Профессия Data Scientist Brand: Skillbox
У Skillbox тоже была «Профессия Data Scientist». Срок обучения здесь еще дольше – 24 месяца, что казалось очень серьезным вложением времени. Заманчивой выглядела гарантия трудоустройства или возврат денег, но я немного сомневалась, как это работает на практике. Доступ навсегда и практика на реальных данных звучали хорошо. А если вы ищете промокод, вот один, который обещает скидку 60% на профессии и 50% на курсы: promokong60.
- Цена: 362 994 ₽ / от 6 050 ₽/мес.; Оплата через 3 месяца после старта
- Длительность: 24 месяца
- Гарантия трудоустройства или возврат денег
- Доступ навсегда
- Практика на реальных данных
- Портфолио из 8+ проектов
- Помощь с трудоустройством
Профессия Data Scientist Brand: Нетология
«Нетология» предложила свой вариант «Профессия Data Scientist» с длительностью в 13 месяцев. Мне понравилось, что у них есть несколько траекторий обучения, можно выбрать то, что больше подходит, и они тоже помогают в трудоустройстве. Обещают актуальные материалы и даже изучение нейросетей на расширенной траектории. У меня был промокод на дополнительную скидку 5% – вот он: WELCOME.
- Цена: 228 000 ₽ / от 16 000 ₽/мес (для расширенного курса)
- Длительность: 13 месяцев
- Несколько траекторий обучения (базовая, расширенная, продвинутая)
- Помощь в трудоустройстве
- Актуальные материалы
- Изучение нейросетей на расширенной/продвинутой траектории
Профессия Data Scientist Brand: GeekBrains
У GeekBrains курс «Профессия Data Scientist» оказался короче – всего 9 месяцев. Для меня было интересно, что они предлагают живые онлайн-занятия в мини-группах, это казалось более интерактивным форматом, особенно для обучения с нуля. Помощь в трудоустройстве тоже была в списке преимуществ. Я видела у них промокод на скидку 9% на все курсы, вот он: GBSUMMER.
- Цена: 115 596 ₽ / от 3 211 ₽/мес
- Обучение с нуля
- Живые онлайн-занятия в мини-группах
- Длительность: 9 мес.
- Помощь в трудоустройстве
Специалист Data Science Brand: Eduson Academy
Курс «Специалист Data Science» от Eduson Academy тоже длится 9 месяцев. Мне показалось интересным отсутствие строгих дедлайнов, лекций, расписаний – это дает большую гибкость, но я боялась, что мне не хватит дисциплины. Доступ к курсу навсегда и регулярные обновления – хорошие бонусы. А еще они обещают очень высокий процент студентов, находящих работу (78%). Я нашла промокод на 5%, который суммируется со скидками: EDPARTNERS.
- Цена: 98 184 ₽ / от 4091 ₽/мес.; Учитесь сейчас — платите через месяц
- Длительность: 9 месяцев
- Без строгих дедлайнов, лекций, расписаний
- Доступ к курсу навсегда
- Регулярные обновления
- Удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Eduson, подтвержденный Сколково
- Помощь в трудоустройстве (78% студентов находят работу)
Ознакомиться с программой Eduson Academy
Профессия Data Scientist Brand: Skillfactory
Еще один вариант от Skillfactory – «Профессия Data Scientist». Этот курс длится 24 месяца и предлагает диплом о профессиональной переподготовке. Они также обещают помощь с трудоустройством. Для тех, кто ищет промокод, вот один на 45% скидки: promokodi45.
- Цена: от 215 640 ₽ / 5 590 ₽/мес на 36 мес
- Длительность: 24 месяца
- Формат: онлайн
- Рассрочка
- Диплом о профессиональной переподготовке, сертификат
- Помощь с трудоустройством
Узнать больше про Skillfactory
Data Science — курс по работе с объемами данных Brand: Skypro
Курс «Data Science» от Skypro был значительно короче – всего 3 месяца, включающий 160 уроков. Это казалось очень сжатым сроком для освоения профессии с нуля. Они предлагают помощь в составлении резюме и оперативную обратную связь. Я нашла промокод на дополнительную скидку 10% – вот он: ADMITAD2024.
- Цена: 59 900 ₽ / 76 000 ₽ (полная цена)
- Длительность: 3 месяца
- 160 уроков
- Помощь в составлении резюме
- Оперативная обратная связь
Профессия Data Scientist Brand: ProductStar
ProductStar также предлагает «Профессию Data Scientist» длительностью 9 месяцев для обучения с нуля. У них в программе заявлено изучение статистики, машинного обучения, больших данных, нейросетей через практические задания. Конечно, помощь с трудоустройством тоже присутствовала. Я наткнулась на промокод на скидку 62% по промокоду: GDEPS.
- Цена: от 121 716 ₽ / от 5635 ₽/мес
- Длительность: 9 месяцев
- Обучение с нуля
- Практические задания
- Изучение статистики, машинного обучения, больших данных, нейросетей
- Помощь с трудоустройством
Информация о курсе ProductStar
Data Science Brand: OTUS
Наконец, OTUS предлагал курс «Data Science». У них, насколько я поняла, есть разные уровни сложности, что подходит тем, кто уже имеет какую-то базу. Программа охватывает как теорию, так и практику с реальными данными, изучение математического анализа, построение моделей, применение алгоритмов машинного обучения, а также работу с библиотеками Python типа NumPy, pandas, Matplotlib, TensorFlow. Я нашла промокод на доп. скидку 5% на любой курс: smart.
- Обучение охватывает теорию и практику с реальными данными
- Изучение методов математического анализа, построение мат. моделей, применение алгоритмов машинного обучения
- Использование библиотек Python (NumPy, pandas, Matplotlib, TensorFlow и др.)
- Разные уровни сложности
Ознакомиться с предложениями OTUS
Проведя такой анализ, я стала склоняться к вариантам, которые обещали максимально полное погружение с нуля и реальную поддержку после обучения. Следующим шагом было определиться, какой из них подходит мне больше всего.
Было очень трудно и хотелось все бросить
Учиться 15 месяцев, тратя на это минимум 10 часов в неделю после целого рабочего дня, оказалось куда сложнее, чем я думала, и требовало значительных усилий. Временами сложность материала возрастала так быстро, что хотелось просто закрыть ноутбук и сдаться, особенно когда дело дошло до глубоких тем в машинном обучении или математике.
Бороться с собой и находить в себе высокую самодисциплину в онлайн-формате было непросто; было много соблазнов отложить всё на потом или просто полениться. В такие моменты поддержка наставников и кураторов оказывалась очень важна — их оперативные ответы на мои бесконечные вопросы и просто ободряющие слова реально помогали не сдаваться. Структура курса с дедлайнами по спринтам, хоть иногда и создавала давление, парадоксальным образом не давала совсем расслабиться и держала в тонусе, заставляя двигаться дальше.
Истории других студентов поддержали меня
В самые тяжелые моменты я находила спасение, читая истории других выпускников — на платформе курса или в студенческом сообществе. Я видела, что не одна сталкиваюсь с трудностями, и многие успешно их преодолели, получив желанную работу.
Высокий общий рейтинг курса, который я видела на Отзовике, IRecommend, TutorTop — 4,5 — только укреплял мое доверие к выбранной платформе. Особо мотивировали цифры: я постоянно помнила, что более 10 000 выпускников уже добились успеха и нашли работу, а результаты обучения подтверждены исследованием НИУ ВШЭ, что звучало очень весомо. Зная, что меня учат и поддерживают действующие практикующие специалисты (преподаватели, ревьюеры, наставники), я чувствовала себя гораздо увереннее, понимая, что мои вопросы не останутся без ответа от тех, кто реально работает в Data Science.
Программирование и модели — самая большая битва
Наверное, самой сложной частью для меня, гуманитария без бэкграунда, стало программирование. Основу курса составляло изучение Python и его библиотек, особенно Pandas для работы с данными и Scikit-learn для машинного обучения, и именно построение математических моделей и применение алгоритмов в них вызывало наибольшие трудности. Часы уходили на то, чтобы разобраться, как всё это работает, постоянно приходилось искать ошибки, выбирать правильные алгоритмы и понимать, почему модель ведет себя так, а не иначе.
Очень показательной стала работа над реальными проектами, например, про поиск каверов для Яндекс Музыки или анализ экономики игры для Helio Games. Эти проекты были не просто заданиями из учебника – они требовали самостоятельного решения сложных задач, и это было страшно, но невероятно ценно. Параллельно я осваивала такие инструменты как Jupyter Notebook для удобного написания кода и SQL для работы с базами данных, что тоже требовало немало практики. А в конце курса мы даже работали с YandexGPT, и это было хоть и новым, но очень интересным вызовом.
Мой первый оффер в Data Science
Ощущение, когда закончила последний модуль и наконец-то почувствовала себя готовой к поиску работы, было невероятным. За время учебы у меня собралось внушительное портфолио: 21 учебный и 2 реальных проекта, что, как я поняла позже, стало весомым аргументом на собеседованиях. Карьерный центр Практикума оказался действительно очень полезным — там мне помогли в составлении резюме и сопроводительных писем, подсказали, на что обращать внимание.
Очень сильно помогли тренировочные собеседования, которые они предлагают: мы проходили 2 учебных по 40 минут и одно техническое. Это так снимает страх перед реальным разговором с HR и техническим специалистом! А еще я получала предложения вакансий от партнёров Практикума, это дает дополнительную уверенность, что ты не один на один с рынком. В итоге, вся эта работа принесла плоды – я получила свой первый оффер в Data Science! Это случилось довольно быстро, примерно в те же сроки, что и у многих других выпускников по статистике, ведь более 10 000 из них находят работу, чаще всего в первые 4 месяца. Я считаю, что это прямой результат комплексной помощи от курса, от обучения до карьерной поддержки.
Что я скажу себе прошлой и вам сейчас
Если бы я могла вернуться на полтора года назад и поговорить с той Марией, которая сидит в офисе и боится сделать шаг, или обратиться к вам, кто сейчас читает это и испытывает похожие сомнения, я бы сказала: начать карьеру в Data Science с нуля абсолютно реально, даже без технического бэкграунда! Главное — это правильный настрой и, конечно, выбор курса с действительно сильной практической частью и поддержкой.
Будьте готовы к тому, что придется уделять обучению значительное время – как мне тогда, 10+ часов в неделю было нормой. Будет трудно, будут моменты сомнений и захочется всё бросить, это неизбежно. Но знайте, что их можно преодолеть при наличии поддержки — менторов, кураторов, сообщества. И самое главное: то чувство уверенности, компетентности и, наконец, востребованности на рынке труда после того, как цель достигнута, стоит всех затраченных усилий и преодоленных трудностей на этом пути. Вы сможете!