Коротко о моем бекграунде:
Есть опыт написания фронта, опыт it рекрутера.
Учился в техническом вузе по инженерной специальности, но спустя год осознал, что сама эта специальность не для меня.
Объективная оценка недостатков:
Математику знаю и понимаю хорошо, НО замечал за собой иногда невнимательность при вычислениях. Т.е. основная проблема - сезонная невнимательность.
В данный момент пообщавшись с рядом Data Science специалистов заинтересовался направлением. Хочу попробовать развиваться в нем. Из чего у меня возникли вопросы:
1)Не помешает ли отсутствие профильного образования?
2)Не помешает ли особенности моего импульсивного порой мышления?
3)А с чего, собственно, начать? Есть ли какие-то рекомендации по книгам/курсам. Английский на неплохом уровне, но тяжко будет воспринимать англо-техническую речь.
1)Не помешает ли отсутствие профильного образования?
Профильное образование дает не столько непосредственно необходимые знания, сколько выполнение задач из учебника, решение домашки и так далее. А это и есть процесс, который позволяет мозгу перестроиться для решения логических задач - то самое "логическое мышление". Это еще раз к тому, зачем люди ходят в школу и институт, если там адекватно программирование не преподается.
2)Не помешает ли особенности моего импульсивного порой мышления?
Другими словами, не станет ли мне лень изучить достаточно, чтобы устроиться на работу?
Это знаете только вы.
3)А с чего, собственно, начать? Есть ли какие-то рекомендации по книгам/курсам. Английский на неплохом уровне, но тяжко будет воспринимать англо-техническую речь.
Нет никакой англотехнической речи. Есть терминология.
Вы же русский нативно знаете?
Если я вам скажу, что в современной разработке часто используют системы контроля версий, ведут разработку в ветках с последующим объединением, что непрерывная интеграцию часто реализуется при помощи контейнеров для упрощения настройки среды, а те в свою очередь часто крутятся в облачных сервисах, что упрощает разворачивание инфраструктуры, то я уверен, что каждое слово в отдельности вы точно знаете и даже слышали, но объяснить что имелось ввиду?
Просто изучаете инструменты - начинаете понимать значение терминов.
Ну а начинать - пообщайтесь с вашим специалистом, если есть возможность. Data Science очень большой, нужно выбирать область, в которой у вас либо есть компетенция, либо область, где вы готовы что-то учить, и область востребована на рынке.
Иван Шумов, я понимаю вас. Но в России, по сути, team lead это потолок в рекрутинге.
На западе же существуют различные DataNerd и так далее.
Но...РФ реалии. Рекрутмент здесь представляется чем-то тривиальным и простым.
Сразу по поводу релокации - не могу из-за личных причин.
По поводу удаленки - падает продуктивность работая из дома.