Кори тейлор в инстаграме

Ñòàðòîâàÿ çàðïëàòà â Ìîñêâå: îò 50-60 000 ðóáëåé (ïî äàííûì hh)

Êòî òàêîé QA-ñïåöèàëèñò

QA (Quality Assurance) – ïðîöåññ îáåñïå÷åíèÿ êà÷åñòâà. Âàæíîå çàìå÷àíèå: èìåííî îáåñïå÷åíèÿ, à íå ïðîâåðêè! Òàê, ÷òîáû çàêèíóòü ñâåæåå ïðèëîæåíèå, ïðèëåòåâøåå îò ðàçðàáîò÷èêîâ, â App Store èëè çàïóñòèòü ñàéò ïî ïðîäàæå ñàìîäåëüíûõ àíòèñåïòèêîâ, íåäîñòàòî÷íî ïðîâåðèòü, ÷òî â íèõ íåò áàãîâ. QA-èíæåíåð äîëæåí ïðåäîòâðàòèòü ïîÿâëåíèå ýòèõ ñàìûõ áàãîâ íà ýòàïå ðàçðàáîòêè, óäîñòîâåðèòüñÿ, ÷òî ïðîäóêò ñîîòâåòñòâóåò çàÿâëåííûì ñòàíäàðòàì è òðåáîâàíèÿì.

×òî êðóòî â ïðîôåññèè

Äîëæíîñòü QA-ñïåöèàëèñòà – ñâîåãî ðîäà «ñëóæåáíûé âõîä» íà çàêðûòóþ âå÷åðèíêó àéòèøíèêîâ: åñëè õî÷åòñÿ ïîïàñòü â IT, íî ó âàñ äèïëîì áèîëîãà (êàê ó îäíîé ñîòðóäíèöû Ïèêàáó), âàì ñþäà. Äëÿ ñòàðòà íóæåí íåáîëüøîé îáúåì íàâûêîâ è çíàíèé (ñêîðåå âñåãî, äàæå íå ïðèäåòñÿ ó÷èòüñÿ êîäèòü!), çàòî çàðïëàòû ñîïîñòàâèìû ñ òåì, ÷òî ïîëó÷àþò ðàçðàáîò÷èêè. À åùå åñòü âîçìîæíîñòü íå òîëüêî ïðîÿâèòü ñåáÿ è áûñòðî âûðàñòè â íîâîé ñôåðå, íî è ïîíÿòü, ÷òî èìåííî â IT âàì áëèæå è èíòåðåñíåå âñåãî.

Àíàñòàñèÿ: «QA – ìíîãîãðàííàÿ ïðîôåññèÿ. Ïðåäñòàâëåíèå, ÷òî ìû ïðîñòî ñèäèì è «êîâûðÿåì» îäíè è òå æå áàãè ïî âûòîïòàííîìó ñöåíàðèþ – íåâåðíîå. Îñîáåííî åñëè ðàáîòàåøü íà ðàçâèâàþùåìñÿ ñàéòå è ðàçâèâàåøüñÿ âìåñòå ñ íèì. Ìíå íðàâèòñÿ íàõîäèòüñÿ â ïîòîêå èíôîðìàöèè – ýòî çàñòàâëÿåò äâèãàòüñÿ äàëüøå è íå áîÿòüñÿ óçíàâàòü/òðîãàòü ÷òî-òî íîâîå. Ñ òàêîé ðàáîòîé ïðèõîäèò è îòâåòñòâåííîñòü: åñëè òû ÷òî-òî ïðîïóñòèë èëè íå óäåëèë äîëæíîãî âíèìàíèÿ ïðîáëåìå, ñðàçó ïîëó÷èøü ôèäáåê. Íàäî áûòü ãîòîâûì ê îøèáêàì – èõ áûâàåò òðóäíî ïðèíÿòü, íî íàä íèìè ìîæíî ðàáîòàòü.

×åðåç ðàáîòó òåñòèðîâùèêà ìîæíî ïîíÿòü ÷òî âàì âîîáùå íðàâèòñÿ â IT. Ñôåðà îòêðûâàåò ìíîãî ïóòåé. ß ïî÷òè ñðàçó ïîíÿëà, â êàêîì íàïðàâëåíèè õî÷ó ðàñòè. Íà÷àëà â ñâîáîäíîå âðåìÿ èçó÷àòü, ñìîòðåòü âèäåî. Ðàáîòà ñòàëà ìîèì ìîòèâàòîðîì. Åñëè âû èíòðîâåðò, íî õîòèòå ïðîêà÷àòüñÿ â îáùåíèè, ýòî òîæå íåïëîõîé âàðèàíò. Ìîæíî äèñêóòèðîâàòü ñ êîëëåãàìè, îáñóæäàòü, êàêèå ïðàâêè âíîñèòü â ïðîäóêò, ïîíðàâèòñÿ ëè ýòî ïîëüçîâàòåëÿì. Ïîëåò äëÿ ôàíòàçèè îãðîìåí, ãëàâíîå, áûòü ëþáîïûòíûì!».

×òî ðàçäðàæàåò

 ñàìîì íà÷àëå ïóòè ìîæåò ðàçäðàæàòü ìîíîòîííîñòü è îäíîáîêîñòü ðó÷íîãî òåñòèðîâàíèÿ. Çàíóäíóþ ðàáîòó ñ äîêóìåíòàöèåé òîæå íèêòî íå îòìåíÿë, îäíàêî ó òåñòèðîâùèêà Èâàíà åñòü îòëè÷íûé ñîâåò: «Ìèíóñîâ â ñâîåé ïðîôåññèè ÿ ïî÷òè íå âèæó, íî ìîãó âûäåëèòü îäíó âåùü, êîòîðàÿ î÷åíü óæ ìíå íå íðàâèòñÿ. Ýòî êó÷à äîêóìåíòàöèè. Íî è òóò ìîæíî ïðèìåíèòü ñâîè soft skills è äîêàçàòü ìåíåäæåðó, ÷òî âû ìîæåòå îáîéòèñü è áåç ýòîãî ;)».

À åñëè âäðóã âàì áóäåò íå õâàòàòü óñèä÷èâîñòè è òåðïåíèÿ, Èâàí ïðåäëàãàåò ïîïðîáîâàòü âæèòüñÿ â íîâóþ ðîëü: «Äà, èíîãäà ðàçðàáîò÷èêè ñíîâà è ñíîâà äîïóñêàþò ïî÷òè òå æå ñàìûå îøèáêè è ïðèõîäèòñÿ êîïàòü ãëóáæå, ëå÷èòü ñàìó «áîëåçíü», à íå «ñèìïòîìû». ×óâñòâóåøü ñåáÿ äîêòîðîì Õàóñîì».

Êàê ñòàòü QA-ñïåöèàëèñòîì
Õîðîøàÿ íîâîñòü: íà÷àòü ðàáîòàòü ìîæíî äåéñòâèòåëüíî áåç çíàíèÿ ÿçûêîâ ïðîãðàììèðîâàíèÿ, à èç îáîðóäîâàíèÿ ïîíàäîáèòñÿ òîëüêî êîìïüþòåð. Êóðñ-ñèìóëÿòîð «Ñïåöèàëüíîñòü “Òåñòèðîâùèê ÏΔ» îò SkillFactory â èãðîâîì ôîðìàòå ïîãðóçèò â ðàáî÷èå áóäíè QA. Âû íàó÷èòåñü òåñòèðîâàòü, èçó÷èòå îñíîâû ïðîãðàììèðîâàíèÿ (è ïîçíàêîìèòåñü ñ python), ÷òîáû äîâåñòè ïðîöåññ òåñòèðîâàíèÿ äî àâòîìàòèçàöèè, ñäåëàåòå ïîðòôîëèî è ðàçîâüåòå ñâîé àêêàóíò GitHub. Íà ïðîòÿæåíèè âñåãî îáó÷åíèÿ âàñ áóäåò ïîääåðæèâàòü ïåðñîíàëüíûé ìåíòîð (è íå òîëüêî ìîðàëüíî). À ïîòîì ìîæíî ñìåëî îòêðûâàòü ñàéòû ñ âàêàíñèÿìè!

Ôðîíòåíä-ðàçðàáîò÷èê

Ñòàðòîâàÿ çàðïëàòà â Ìîñêâå: îò 90 000 ðóáëåé (ïî äàííûì hh)

Êòî òàêîé ôðîíòåíä-ðàçðàáîò÷èê

Êàê ãîâîðèò @JustSmileFriend, ôðîíòåíäåð – ýòî ÷åëîâåê-îðêåñòð, êîòîðûé ìîæåò ïîäïèëèòü è ïîäêðàñèòü íà ëþáîì ýòàïå ðàçðàáîòêè ïðîåêòà, ñàì ñåáå âåðñòàëüùèê, äèçàéíåð è ïðîãðàììèñò â îäíîì ëèöå. Åñëè áûòü òî÷íåå, òî ýòî ëþäè, áëàãîäàðÿ êîòîðûì âû âèäèòå Ïèêàáó è ëþáîé äðóãîé ñàéò òàêèì, êàêîé îí åñòü. Èõ ãëàâíàÿ çàäà÷à – ñäåëàòü èíòåðôåéñ ìàêñèìàëüíî óäîáíûì è ïîíÿòíûì äàæå äëÿ áóìåðîâ.

×òî êðóòî â ïðîôåññèè

Ìíîãèå ôðîíòåíäåðû ñîøëèñü âî ìíåíèè, ÷òî ãëàâíûé ïëþñ èõ ðàáîòû – âîçìîæíîñòü óâèäåòü ïëîäû ñâîèõ òðóäîâ çäåñü è ñåé÷àñ. Êðóòàÿ ìîòèâàöèÿ, åñëè ôàíàòååòå îò ðåçóëüòàòà áîëüøå, ÷åì îò ïðîöåññà. Ýòî âåäü ïî÷òè êàê ðàáîòàòü ðåæèññåðîì â êèíî, òîëüêî çàäóìàéòåñü: âàøó ðàáîòó óâèäÿò è îöåíÿò (ãëàâíîå, ÷òîáû ýòà îöåíêà îêàçàëàñü ëó÷øå, ÷åì ðåéòèíã «Áýòìåíà è Ðîáèíà» íà IMDb) ñîòíè, òûñÿ÷è, à òî è ìèëëèîíû ëþäåé.

Ëèíà: «Òû ñðàçó ìîæåøü “ïîòðîãàòü” òî, ÷òî äåëàåøü. Ìîæåøü ïîêàçàòü ñâîåìó äåäóøêå, è îí ïîéìåò, ÷òî âîò ýòà êðàñèâàÿ êíîïî÷êà íà ñàéòå – òâîÿ ðàáîòà, à åñëè íà íåå íàæàòü, òî åùå è îêîøå÷êî ïîÿâèòñÿ, òîæå òâîå».

Àíäðåé: «Åñëè êîðîòêî, òî ðàáîòà ôðîíòåíäåðà õîðîøà òåì, ÷òî ñòîèøü «íà ïåðåäîâîé» ïðîäóêòà. Ìîæíî òêíóòü äðóçüÿì â íåêóþ ôè÷ó è ãîðäî ñêàçàòü ÷òî òû ýòî äåëàë – è îíè ïîéìóò».

Ñòàíèñëàâ: «Íðàâèòñÿ çà îáùåíèå ñ ïîëüçîâàòåëÿìè ÷åðåç ñâåðñòàííûå è îæèâëåííûå èíòåðôåéñû. Ïîëó÷àòü îò íèõ +5 ê êàðìå çà êàæäóþ íîâóþ ôóíêöèþ».

×òî ðàçäðàæàåò

Áèçíåñ åñòü áèçíåñ, è ó êàæäîãî áèçíåñà åñòü êëèåíò. Åñëè çàíèìàåòåñü ôðîíòåíä-ðàçðàáîòêîé, òî íå òîëüêî äåäóøêà Ëèíû ñðàçó âèäèò âàø ðåçóëüòàò, íî è î÷åíü àêòèâíûé êëèåíò ñ äåñÿòêàìè «ïðàâî÷åê».

Àíòîí, äèðåêòîð è ôðîíòåíäåð ñòóäèè ïî ðàçðàáîòêå ñàéòîâ íà Äàëüíåì Âîñòîêå: «Ñàìàÿ íåïîíÿòíàÿ ñèòóàöèÿ – êîãäà äåëàåøü ñàéò êðàñèâî, à êëèåíò ïðîñèò óáîãèé øðèôò èëè ãëàâíóþ ñòðàíèöó â äèêîì ñî÷åòàíèè öâåòîâ. Ñ òàêèìè çàêàç÷èêàìè ìîðîêà. Äèçàéíåðîâ ó íèõ íåò, è âëàäåëüöû áåðóò ýòó ðîëü íà ñåáÿ. Ïðèõîäèòñÿ äîêàçûâàòü, ÷òî ýòî íåïðàâèëüíî è íè â êàêîé áðåíäáóê íå óêëàäûâàåòñÿ. Ïîðîé äîïèëèâàë äèçàéí ïîä ñîâñåì íå âïèñûâàþùóþñÿ äåòàëü, êîòîðóþ î÷åíü õîòåë êëèåíò».

Ëèíà: «Íàâåðíîå, äëÿ ìåíÿ îí [ìèíóñ] òîëüêî îäèí, è ñêîðåå ñåçîííûé, êàê äåïðåññèÿ 😀 Íà÷èíàåøü äóìàòü, ÷òî êòî-òî ðàêåòû â êîñìîñ çàïóñêàåò, à òû «ñèäèøü è êðàñèøü êíîïî÷êè è äâèãàåøü èõ íà ïàðó ïèêñåëåé». Íî åñëè óãëóáèòüñÿ â ýòîò âîïðîñ, òî äàæå ñäâèã êíîïî÷êè ìîæåò ñäåëàòü ÷üþ-òî æèçíü ëó÷øå. Íó èëè êàê ìèíèìóì ýñòåòè÷íåå!».

Èíîãäà ôðîíòåíäåðàì ïðèõîäèòñÿ ïåðåâîïëîùàòüñÿ â Äîêòîðà Êòî, çàëåçàòü â ÒÀÐÄÈÑ (÷èòàé: êîä) è ïóòåøåñòâîâàòü âî âðåìåíè. Íàïðèìåð, êîãäà âñòðå÷àåøüñÿ ëèöîì ê ëèöó ñî ñòàðûì áðàóçåðîì è òðàòèøü íå îäèí ÷àñ, ÷òîáû åãî ïîáåäèòü.

Àíäðåé: «Êîãäà ðåàëèçóåøü ÷òî-òî íîâîå, àäàïòèâ â ñîâðåìåííûõ áðàóçåðàõ ðåøàåòñÿ â îäíó ñòðî÷êó. Íî ïîÿâëÿþòñÿ ñòàðè÷êè âðîäå Internet Explorer, è ñ ó÷åòîì åãî ïîääåðæêè äåëàåøü àäàïòèâ íà ïàðó ýêðàíîâ êîäà».

Êàê ñòàòü ôðîíòåíäåðîì
×òîáû îêóíóòüñÿ â ìèð âåá-ðàçðàáîòêè, íå íóæíî áûòü ãóðó äèçàéíà. Âàæíåå çíàòü HTML, CSS, JavaScript è óìåòü ïðèìåíÿòü èõ íà ïðàêòèêå. Èìåííî ýòîìó çà ïîëãîäà âàñ íàó÷àò íà êóðñå «Frontend-ðàçðàáîò÷èê» îò îíëàéí-øêîëû SkillFactory. Ïîìèìî òåîðåòè÷åñêîé è ïðàêòè÷åñêîé ÷àñòè, âû áóäåòå ñìîòðåòü âåáèíàðû êðóòûõ ïðîãðàììèñòîâ è ñîçäàäèòå ñâîå ïîðòôîëèî. Ïðèÿòíûé áîíóñ: ìîäóëü ïî soft skills ïðîêà÷àåò íàâûêè îáùåíèÿ è èçáàâèò îò ñòðàõà ïåðåä ñîáåñåäîâàíèÿìè èëè ïåðâûì çàêàçîì.

Ñòàðòîâàÿ çàðïëàòà â Ìîñêâå: îò 100 00 ðóáëåé (ïî äàííûì hh)

Êòî òàêîé Python-ïðîãðàììèñò

Ïèòîíèñòû çàíèìàþòñÿ ñîçäàíèåì èãð, ñàéòîâ, áîòîâ è ìîáèëüíûõ ïðèëîæåíèé (õîòÿ ìîáèëüíàÿ ðàçðàáîòêà íà Python íå òàê ïîïóëÿðíà).  îñíîâå âñåãî – Python, ìèíèìàëèñòè÷íûé ÿçûê ïðîãðàììèðîâàíèÿ, äëÿ êîòîðîãî òðåáóåòñÿ ïèñàòü ìåíüøå êîäà, ÷åì, íàïðèìåð, íà Java, Ñ/C++. Ïîýòîìó ñ÷èòàåòñÿ, ÷òî ýòî õîðîøèé ÿçûê äëÿ íîâè÷êîâ. Ñ åãî ïîìîùüþ ìîæíî àâòîìàòèçèðîâàòü íóäíûå äåéñòâèÿ, àíàëèçèðîâàòü äàííûå â ãèãàíòñêèõ òàáëè÷êàõ (â Python åñòü ìíîãî áèáëèîòåê) èëè äåëàòü áîòîâ äëÿ òåëåãðàìà.

×òî êðóòî â ïðîôåññèè

Ñåé÷àñ íåìíîãî øîê-êîíòåíòà: python-ðàçðàáîòêà ìîæåò áûòü òâîð÷åñêèì ïðîöåññîì. Âû íå òîëüêî âèäèòå, êàê êîíå÷íàÿ èäåÿ ñòàíîâèòñÿ ïðîäóêòîì, íî è ñàìè åãî ñîçäàåòå. Íàïðèìåð, Python èñïîëüçîâàëè â ñîçäàíèè èãð Civilization IV èëè Sims.

Íèêèòà (ex-CTO Alpina Digital): «Äëÿ ìåíÿ ýòî êëàññíûé èíñòðóìåíò äëÿ áûñòðîé àâòîìàòèçàöèè ðóòèííûõ äåéñòâèé: ñêðèïòû àâòîìàòèçàöèè ñáîðîê äëÿ iOS è Android, óòèëèòû äëÿ êîëëåã èç äðóãèõ îòäåëîâ. Çíàþ êó÷ó ëþäåé, ó êîòîðûõ Python ñòàë ïåðâûì ÿçûêîì ïðîãðàììèðîâàíèÿ. Êàê ïî ìíå, íåò áîëåå ïðîñòîãî è äðóæåëþáíîãî ÿçûêà».

Ñòàñ: «Çàøåë â ñôåðó ñîâåðøåííî ñëó÷àéíî íåñêîëüêî ëåò íàçàä, íî äî ñèõ ïîð ãîòîâ âûñêàçûâàòü ñëîâà áëàãîäàðíîñòè òåì ëþäÿì, êîòîðûå ïîâëèÿëè íà ýòîò âûáîð. Òåïåðü ñàì ïûòàþñü íåñòè ïðîãðàììèðîâàíèå â ìàññû. Íðàâèòñÿ ñàìà èäåÿ ðàçðàáîòêè. Òû îêàçûâàåøüñÿ â êðóãó î÷åíü óìíûõ è îñîáåííûõ ëþäåé. Òû îòäàëÿåøüñÿ îò äåãðàäèðóþùåé ÷àñòè íàñåëåíèÿ, äàæå åñëè ñàì ýòîãî íå çàìå÷àåøü.  öåëîì ðàáîòó ìîæíî îõàðàêòåðèçîâàòü äàæå êàê òâîð÷åñòâî. Êîðî÷å, ïî êàéôó».

×òî ðàçäðàæàåò

Åñëè ãîâîðèòü èìåííî î ÿçûêå, òî èç îïðîøåííûõ ïèêàáóøíèêîâ ìèíóñû íàçâàòü ïî÷òè íèêòî íå ñìîã. Íåáîëüøîé ìèíóñ ëèøü â òîì, ÷òî Python – íå ñàìûé áûñòðûé, ñêîðîñòü ðàáîòû ïðîãðàìì ìîæåò áûòü ÷óòü íèæå. Âñå îñòàëüíîå êàñàåòñÿ êîììóíèêàöèè.

@JohnRayHunter èç Ìèíñêà: «Ðàáîòà î÷åíü ñëîæíàÿ, ïîñêîëüêó âåçäå ñòàëêèâàåøüñÿ ñ ÷åëîâå÷åñêèì ôàêòîðîì, îòñþäà îøèáêè è íåïðàâèëüíûå äàííûå, ÷òî â ðàçû óâåëè÷èâàåò âðåìÿ ðàçðàáîòêè î÷åðåäíîãî ìîäóëÿ. Íî êîãäà ñìîòðèøü ñî ñòîðîíû íà ïëîäû ñâîåãî òðóäà, ñòàíîâèòñÿ ïðèÿòíî îñîçíàâàòü, ÷òî òâîé ñîôò ïîìîã óïðîñòèòü èëè óáåðå÷ü îò îøèáîê ðàáî÷èå ïðîöåññû».

Êàê ñòàòü Python-ïðîãðàììèñòîì
Åñëè êîðîòêî: íàó÷èòüñÿ êîäèòü. Òåì áîëåå ñ Python ýòî ïîñèëüíî ìíîãèì. Îíëàéí-øêîëà SkillFactory ïðåäëàãàåò êóðñ «Python äëÿ âåá-ðàçðàáîòêè», êîòîðûé äëèòñÿ 9 ìåñÿöåâ è ïîäõîäèò äàæå íîâè÷êàì. Âî âðåìÿ êóðñà âû îñâîèòå áîëåå 20 âèäîâ èíñòðóìåíòîâ âåá-ðàçðàáîòêè, ñîçäàäèòå ñîáñòâåííûé ñàéò, âåá-ïðèëîæåíèå è èãðó, ðàçìåñòèòå ïðîåêò íà ñåðâåðå. Âàñ äàæå ïîäãîòîâÿò ê îáùåíèþ ñ çàêàç÷èêàìè! Âàæíûé íàâûê, âåäü ñðàçó ïîñëå îêîí÷àíèÿ êóðñà âû ñìîæåòå âûïîëíÿòü äî 80% çàêàçîâ, ðàçìåùåííûõ íà ôðèëàíñ-áèðæàõ.

Ñòàðòîâàÿ çàðïëàòà â Ìîñêâå: îò 120 000 ðóáëåé (ïî äàííûì hh)

Êòî òàêîé äàòà ñàéåíòèñò

Îäíà èç ñàìûõ ìîëîäûõ ïðîôåññèé â IT, â êîòîðîé ñïðîñ íà ïðîêà÷àííûõ ñïåöèàëèñòîâ ïðåâûøàåò ïðåäëîæåíèå.  Ðîññèè âñå åùå íå ìîãóò îïðåäåëèòüñÿ, êàê íàçûâàòü òàêèõ ïðîôåññèîíàëîâ: ñ àíãëèéñêîãî data – äàííûå, à scientist – ó÷åíûé. Ïîëó÷àåòñÿ, ÷òî äàòà ñàéåíòèñò – ñïåöèàëèñò, êîòîðûé ðàáîòàåò ñ äàííûìè ñ íàó÷íîé òî÷êè çðåíèÿ. Îíè ñòðîÿò àëãîðèòìû, ñ ïîìîùüþ íèõ îáó÷àþò êîìïüþòåðû ðåøàòü ðàçëè÷íûå çàäà÷è (áóäåì íàäåÿòüñÿ, ÷òî îíè íå ïåðåóñåðäñòâóþò, è ìàøèíû íå ñòàíóò óìíåå ÷åëîâåêà!). Çà ñ÷åò èõ ðàáîòû YouTube çíàåò, ÷òî íàì ïîêàçàòü ñ óòðà, ëåíòó «Ãîðÿ÷åãî» íà Ïèêàáó âñåãäà èíòåðåñíî ÷èòàòü, à Netflix ñ÷èòàåò, ÷òî «Ïîëîâîå âîñïèòàíèå» âàì ïîíðàâèòñÿ áîëüøå, ÷åì «Î÷åíü ñòðàííûå äåëà».

×òî êðóòî â ïðîôåññèè

Åñëè âû, êàê Áàðíè Ñòèíñîí, â ëþáîé íåïîíÿòíîé ñèòóàöèè ãîòîâû êðè÷àòü «Challenge accepted», òî ýòà ïðîôåññèÿ äëÿ âàñ: êó÷à óíèêàëüíûõ çàäà÷, êîòîðûå ïîðîé êàæóòñÿ ÷åì-òî èç ìèðà ôàíòàñòèêè.

NoName: «Ðåøàþ ñëîæíûå çàäà÷êè, à çà ýòî ïîëó÷àþ çàðïëàòó, ïî÷òè êàê ó ïðåçèäåíòà, è àíëèìèòåä ìîðîæåíîå. Êàéô».

Àëåêñàíäð: «Â ýòîé ïðîôåññèè, åñëè ÷òî-òî íå ïîëó÷àåòñÿ, òî ýòî íîðìà. Íà îäèí ðåçóëüòàò ïðèõîäèòñÿ 100 íåóäà÷, è ýòî îôèãåííî çàêàëÿåò õàðàêòåð. Äàæå âíå ðàáîòû ÿ óæå íàñòîëüêî ñïîêîéíî îòíîøóñü ê íåóäà÷àì, ÷òî äàæå íå äóìàþ î íèõ».

Äàíèë: «Ïî÷òè ïîä ëþáóþ çàäà÷ó óæå åñòü êàêèå-òî ãîòîâûå èíñòðóìåíòû, íå íóæíî ïèñàòü ñ íóëÿ.  áîëüøèíñòâå ñâîåì âñå îíè ðåàëèçîâàíû â ðàìêàõ Python. À åùå ýòî áîëüøîé ïðîñòîð äëÿ èññëåäîâàòåëüñêîé äåÿòåëüíîñòè è òâîð÷åñòâà. Äëÿ ðåøåíèÿ ìíîãèõ çàäà÷ íàäî äåéñòâèòåëüíî äóìàòü, à íå ïðîñòî äåéñòâîâàòü ïî êàêèì-òî ãîòîâûì àëãîðèòìàì. Ïî÷òè êàæäàÿ çàäà÷à óíèêàëüíà».

×òî ðàçäðàæàåò

Äàòà ñàéåíòèñò äëÿ ìíîãèõ â íîâèíêó, äàæå çàêàç÷èêè íå ìîãóò äî êîíöà îïðåäåëèòüñÿ, ÷åãî æå îíè õîòÿò. Ëàêîíè÷íåå âñåõ ïî ýòîìó âîïðîñó âûñêàçàëñÿ ïèêàáóøíèê @Lavrik92: «ß data scientist. Ðàáîòà – îãîíü. Ðàçäðàæàþò òóïûå çàêàç÷èêè!».

Äàíèë: «Ïîðîé íå òàê ïðîñòî îáúÿñíèòü ëþäÿì, ÷òî íåéðîñåòè = ÈÈ è ÷òî ìàøèííîå îáó÷åíèå – ýòî âñå-òàêè íå ìàãè÷åñêèé ìîëîòîê, êîòîðûì ìîæíî ðàçáèòü ëþáîé áóëûæíèê, ïðèìåíÿòü åãî íóæíî àêêóðàòíî, íå âåçäå îí áóäåò ïîëåçåí».

Åùå îäèí íþàíñ â òîì, ÷òî ñôåðà áûñòðî ðàçâèâàåòñÿ, áûâàåò ñëîæíî çà íåé óãíàòüñÿ, ïîòîìó ÷òî äàæå ñàìûå ïðîäâèíóòûå ó÷åíûå äàëåêè îò ìàøèí.

Äàíèë: «Îáëàñòü ðàçâèâàåòñÿ ñòðåìèòåëüíî, ñëîæíî ïîñòîÿííî áûòü â êóðñå íîâåéøèõ íàó÷íûõ äîñòèæåíèé è òåõíîëîãèé, åñëè òåáå âñå-òàêè íóæíî òðàòèòü âðåìÿ íà îáû÷íóþ ðàáîòó, à íå ïðîñèæèâàòü ÷àñàìè çà ÷òåíèåì ñòàòåé».

Êàê ñòàòü äàòà ñàéåíòèñòîì
Õîðîøî áû èìåòü êàêîé-íèêàêîé ìàòåìàòè÷åñêèé áýêãðàóíä, íî êàðäèíàëüíî ñìåíèòü ñâîþ êàðüåðó ìîæíî è áåç íåãî. Âî âðåìÿ êóðñà «Ïðîôåññèÿ Data Scientist» ïðåïîäàâàòåëè SkillFactory íå òîëüêî îáó÷àò âàñ êîäèíãó ñ ïîâåðõíîñòè àéñáåðãà, íî è äàäóò ôóíäàìåíòàëüíûå çíàíèÿ îá àëãîðèòìàõ è ïàðàäèãìàõ ìûøëåíèÿ. ×åðåç ãîä âàñ ìîæíî íàçûâàòü Junior Data Scientist, à ÷åðåç äâà óæå Middle! Áîíóñ – ïåðñîíàëüíûé òüþòîð (ïðàêòèêóþùèé äàòà ñàéåíòèñò), êîòîðûé ïîääåðæèò âàñ äàæå òîãäà, êîãäà âû áóäåòå ãîòîâû âñå áðîñèòü.

È ïðèâåäåì åùå öèòàòó îäíîãî ïèêàáóøíèêà (@Marlet), êîòîðûé ðàáîòàåò ñèñòåìíûì àäìèíèñòðàòîðîì, íî óçíàþò ñåáÿ ìíîãèå: «Çàíÿòèå ýòî ïîõîæåå íà ñëóæáó ïñèõîëîãè÷åñêîé ïîääåðæêè èëè call-öåíòðà ïî íîìåðó 102. Êðèêè äåòåé, ñåìåéíûå ñîâåòû ïî ïîâîäó íàæàòèÿ òîé èëè èíîé êíîïêè, óäèâëåíèå, âîñòîðã, âîçìóùåíèå…».

Ñåé÷àñ íà SkillFactory ïðîõîäèò áîëüøàÿ ðàñïðîäàæà: ñêèäêà 50% íà îíëàéí-êóðñû. Çàïèñûâàéòåñü äî 30 àïðåëÿ 2020 ãîäà è âïèòûâàéòå íîâûå çíàíèÿ â ñâîáîäíîå âðåìÿ.

Òåêñò: Þëèÿ Áàáêèíà