Все мы видели рекламу курсов в стиле: "супер-курс с гарантией трудоустройства за 3 месяца", "Стань востребованным специалистом с нуля", "Наши выпускники работают в Яндексе, Тинькофф и Ozon" и т.д.
Максимально кликбейтные (прям как название данной статьи) обещания. И это нормально, так и должно быть. Вы ведётесь. Отдаёте вот столько кровных:
С финансового менеджмента за пол мульта (и это по скидке аж в 65% на дату 15.02.2026) посмеялся. Не знаю, на кого там учат и почему это стоит таких денег. Ну да ладно. В общем, полистав предложения рынка edtech (education technology - онлайн-образование в общей массе) получается, что цена около 100 000 - это даже дешево для индустрии, а при виде цены в 50 000 складывается ощущение, что с курсом что-то нет так, ведь не может же он так дешево стоить! И, к сожалению, это максимальный анализ, который человек не из IT (а порой даже из IT) может провести перед волевым решением - покупка курса. И так, вы отдали кровные/влезли в кредит/заняли у близких и купили курс. И да, какой курс вы выбрали - вообще не важно, хоть Python-разработчик, хоть аналитик.
Далее играет классическая психология - мотивация. В первые дни/недели/месяцы вам, возможно, даже нравится. Вы на сверхмотивации пытаетесь обуздать огромный поток информации. Но мотивация - конечный ресурс. А с учетом того, что абсолютно все обучение в мире (школы, институты, курсы и т.д.) построено так, что сперва идут легкие темы, а затем сложные, получаем ситуацию: мотивация закончилась, а темы стали настолько сложными, что уже пропало понимание, что вообще происходит.
Вы вспоминаете про потраченные 100 000. Становится обидно. Пускай это и будет новый виток мотивации. Предположим, что он вас довез до долгожданного сертификата. Вы выдыхаете, как будто прошли жизнь. И тут вообще не важно - угадали вы с профессией или нет. Нравится вам то, чем вам предстоит заниматься, или нет. Уже не важно - главное, что заветная корочка получена.
Давайте для еще большей мотивации взглянем на самый главный вид лжи - статистика:
И так, 58% успешно закончили, 13% нет, остальные 29% видимо в Хогвартс улетели. Хотя может это как раз те кто учится в настоящий момент, и не относится ни к одной из категорий. Надо бы писать об этом в статье (если это и так), но да ладно. В реальности же, общаясь со студентами курсов, могу сказать, что до конца некоторых курсов доходит процентов 30, а то и меньше.
И так, поздравляю! Вы получили сертификат и находитесь примерно в 58%, если верить статистике. То есть, вы уже обогнали половину конкурентов за вашу будущую работу! Но теперь начинается самый главный квест - найти ее, эту самую работу. Вы выходите на рынок труда - и… тишина. Собеседования, если и есть, офера не приносят, отклики игнорируются, деньги потрачены, а вы всё там же, откуда начинали. Звучит как хоррор/триллер. Давайте ответим на самые главные вопросы:
Почему так происходит? Кто виноват? И самое главное - что делать?
Почему так происходит?
На момент написания статьи (15.02.2026) ситуация на рынке труда IT такова:
743635/1280=581. И это данные с далеко не самого популярного сайта поиска работы. 581 потенциальный кандидат на вакансию, 27 откликов в среднем.
Думаю, объяснять не нужно - конкуренция высочайшая. Дайте себе честные ответы на простые вопросы - а на курсе, на котором вы учились, сколько с вами в группе человек было? Примерно тридцать, да? А вы были лучшим из этих тридцати? Если нет, то каковы ваши шансы, при средних 27 откликах и 581 потенциальном кандидате (hr же не только отклики разбирает, но и сам ищет кандидатов)?
Также стоит понимать, что конкуренция - это далеко не единственный барьер на пути. Например, есть "мертвые" вакансии, висящие по множеству причин: создание видимости поиска специалиста с целью сохранить рабочее место (иначе зачем hr нужен, если он никого не ищет?); создание видимости масштабирования компании (мы точно растем, смотрите сколько людей ищем); создание видимости успешного успеха компании (у нас много денег мы ищем много людей) и т.д. И "мертвые" вакансии - это лишь один пример из множества.
И вот она суровая реальность - найти работу оказывается еще сложнее, чем отучиться. Причин неудач может быть огромное множество, от нервов на долгожданном собеседовании до макроэкономической ситуации. Но обозначим босса, суммирующего все факторы - рынок. Говоря простым языком - классический рынок (любой - труда, одежды, образования, продуктовый и т.д.) построен на простейшей аксиоме: есть спрос - будет и предложение. Старо как мир, не менялось несколько тысяч лет и меняться не будет. От раздачи золота королем Манса Муса до рисовых бирж Японии и современного мира, в котором такси в дождь дорожает до цены смартфона.
Очевидно, что рынок уже включает в себя все факторы. Плохая макроэкономическая ситуация - будет мало вакансий. Хорошая - много. Вам не нужно думать о миллионе факторов, влияющих на рынок. Так с ума сойти можно, ну и очевидно, что правы вы вряд ли окажетесь в своих суждениях.
Самое главное - баланс спроса и предложения. 581 потенциальный кандидат - это дичайший дисбаланс, где предложение превышает спрос. Конечно, в такой суровой конкуренции 580 человек так или иначе останутся за бортом, даже если они профессионалы высочайшего уровня. Тут уж ничего не поделать, остается только искать способ выделиться на фоне остальных кандидатов: писать пет-проекты, сайты со своим проектом и т.д. Видел даже кейс, когда hr принес резюме человека, который в ключевых качествах написал "играю на баяне". И да, руководителя попросили его пособесить.
Кто виноват?
Закон рынка (я бы даже рискнул сказать вселенной), который никто, никогда и ничем не отменит. Тут все просто.
Что делать?
Настало время ответить на главный вопрос - как правильно войти в любую новую сферу, будь то IT или еще что. Алгоритм:
- Определитесь, что вам нравится
Постарайтесь как можно больше узнать о сфере, в которую хотите войти. Например, это IT. Узнайте о том, какие в этой сфере есть специальности. Ищите по каждой специальности информацию - что это за специалист, что он делает и т.д. Идеальной профориентации не получится - ну очевидно, что одно дело посмотреть, как работает хирург и сказать "вау, круто!", а другое дело самому резать. Предположим, вам понравилась профессия аналитика данных. Двигаемся дальше. - Узнайте, какие технологии/инструменты используются в профессии
Для аналитика данных, например, обязательны знания Excel/SQL/статистики. Для специалиста по укладке ламината - умение пользоваться пилой/лобзиком. Эта информация позволит декомпозировать задачу обучения: сперва попробуйте поработать инструментами по отдельности. - Пробуйте выбранный инструмент
Пройдите хотя бы один бесплатный/дешевый курс по каждому из основных инструментов, например, на Stepik. Поймите: вам вообще это нравится? Если понимаете, что да - можно думать о дальнейшем обучении. Если нет - возвращаемся на пункт 1 и ищем другую специальность. - Начните обучение
И так, вы научились в Python и SQL / пилу и лобзик. Теперь нужно пробовать работать - использовать эти инструменты вместе для конечного продукта - аналитического отчета / уложенного ламината. Сперва попробуйте бесплатный/дешевый курс по специальности. И да, не ищите курсы с дедлайнами/постепенно открывающимися модулями и т.д. Ищите полный доступ ко всему курсу сразу + пет-проект, но старайтесь, конечно же, проходить плавно и в удобном для вас темпе, чтобы не выгореть. Поясню. Вам удобно учиться максимум два часа в день - будут мешать дедлайны, если будете не успевать. Удобно учится по 8+ часов в день - будет мешать ситуация, например, когда второй модуль открывается лишь через неделю после первого, даже если вы первый модуль прошли за день. - Первая попытка искать работу
И так, вы отучились на бесплатном/дешевом курсе по специальности. Теперь вы понимаете, кто вы по профессии и обладаете определенными навыками. Если понравилась специальность - двигаемся дальше в сторону рынка труда, если нет - возвращаемся на пункт 1/4 (возможно с первого курса не распробовали всю прелесть аналитики или же захотели переучиться на разработчика сайтов). - Долбим стену
Вы вышли на рынок. Составили резюме. Начали откликаться. Предположим, в течение недели получили приглашение на собеседование. Пробуем. Получили офер - поздравляю. Не получили - старайтесь узнать, чего именно вам не хватило? Как правило, отвечают честно (если это не "мертвая" вакансия) - не хватило знаний SQL, а вот по Python отлично / умения работать лобзиком, а вот пила супер. Теперь вы знаете свои недостатки. Для их исправления возвращаетесь на пункт 3/4, затем обратно на пункт 6. Повторять до достижения успеха.
Не благодарите, вот ваши сэкономленные 100к+. Да и специальность выберите уж точно по душе, а не "пальцем в небо". Это лучший рабочий способ.
Эпилог
Я написал эту статью не для того, чтобы просто поругать коммерческие курсы/рынок/что-то еще. А для того, чтобы вы понимали: реальный маршрут в новую специальность выглядит иначе, чем просто купить курс за бешеные деньги.
А для тех, кто хочет продолжить обучение бесплатно/не за 100 000 - добро пожаловать на курсы автора статьи. BI-аналитика/Data engineer, Apache Superset, Data Quality, Оптимизация SQL-запросов ClickHouse, Dbeaver - возможно, что-то из этого вы давно искали.
Желаю всем учащимся успехов и бодрого духа, несмотря ни на что!