Многим людям, далёким от IT, кажется, что стать программистом без профильного образования невозможно. Мол, нужно сразу учиться на IT-специальности. Потому что только там люди получают «сакральные» знания, без которых нельзя стать настоящим специалистом. Такие мысли были и у меня. Но сомнения в собственных силах не должны мешать в освоении профессии. В этой статье постараюсь рассказать, с какими трудностями мне пришлось столкнуться, чтобы стать Data Scientist.

Мой путь начался с того, что я прошёл месячный курс по Python и подумал, что уже могу устроиться джуном. Начал отправлять резюме, но меня никто не приглашал. От рекрутеров я запросил фидбэк — объяснили, что ожидают от меня хотя бы специализации «машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекса либо прохождения ML-курса от ODS (на тот момент это были два самых популярных способа получить знания по ML). Я понял, что нужно делать, и побежал проходить специализацию на Coursera. Пройдя пару курсов, я снова почувствовал себя суперспециалистом и начал отправлять резюме. Сразу попал на собеседование к Валерию Бабушкину, он дал понять, что я ни в зуб ногой. И, что более важно, он показал мне, каких знаний не хватает — математической статистики, SQL и умения писать классами на Python.

После прохождения пяти курсов у меня уже было достаточно знаний, чтобы проходить собеседования. Конечно, была куча отказов, но таков путь. Джунам сложнее всего найти работу. Когда ты уже Middle или Senior, такой проблемы нет. Можно выбирать, где хочешь работать — например, на аутсорсе или в IT-компании. Я же пришёл в сферу микрокредитного скоринга. У многих она ассоциируется с бессовестным выкачиванием денег из людей — кредиты выдаются с минимумом требований, но под очень большой процент. То есть статусность такой работы очень низкая. Внутри тоже было не гладко: на сотрудников много кричали, а иногда и материли. И через два месяца меня уволили одним днём, объяснив, что платят очень много (70 000 рублей на руки). 

Сказать, что я был в стрессе — ничего не сказать. Вариант был всего один — снова искать работу. И в скором времени понял, что не нужно отчаиваться, когда что-то идёт не так. Когда я нашёл следующую работу, я был очень рад, что меня уволили с предыдущей, потому что устроился в Сбербанк на роль ведущего специалиста! Там меня высоко оценили, через четыре месяца я получил повышение до главного специалиста и проработал на этой должности чуть больше года.

Позже я узнал о запуске академии MADE и решил, что надо попробовать. Был безумно рад, что прошёл конкурсный отбор. А на третьем семестре устроился в компанию мечты — в VK. 

Несколько слов о MADE. Это место, в котором можно не только бесплатно получить передовые знания в области ML, но и влиться в окружение интересных и талантливых людей. Также стоит отметить преподавательский состав: в него входят специалисты, занимающие руководящие должности в Одноклассниках. Они дают знания, которые реально применимы на практике. Возможно, по этой причине выпускники MADE ценятся в крупных IT-компаниях. 

Теперь я могу дать вам пару советов:

1. Чаще ходите по собеседованиям. Это даст вам понимание, в какой точке вы сейчас находитесь и каких знаний не хватает. Обязательно запрашивайте фидбэк: гораздо проще двигаться к цели, когда есть чёткое понимание, какие шаги нужно сделать.
2. Не сдавайтесь! Дорогу осилит идущий. Градиентный спуск тоже не может сойтись за одну итерацию и часто идёт не совсем к экстремуму. Так и здесь: после того как споткнулись, нужно пересмотреть планы и двигаться в скорректированном направлении