Максим Припадчев

Лет 15 назад, ещё в универе

Тебе 35+ и ты только начинаешь. Шансы минимальные будут найти работу.

Если для себя, как навык, саморазвитие, то бери питон, но для входа в IT шансы будут минимальные с любым.

1. Возьми небольшой проект на гитхабе, как ориентир.
2. Практика и еще раз практика.

Сильно в будущем может повлиять специальность в будущем ?

Отдохни, а потом займись чем нибудь таким за что заплатят деньги.

1. Способов изучать программирование множество, большинство не требуют чего то большего чем школьная программа.

2. На работе математические требования зависят от области применения.

Скорее всего при самостоятельном обучении, ты встал на путь, который требует математику.

чтобы были шансы на рассмотрение резюме?

Это не про знания и навыки, а про количество опыта в резюме, процентов на 95. Остальные 5, проект в резюме.

По скилам:
1. Английский

2. Бесплатная книга от создателя pandas https://wesmckinney.com/book/ она познакомит с экосистемой для классического ML (если совсем новичок, лучшая точка для старта)

3. для классического ML стека, книга (доступна бесплатно) от профессоров стенфорда + довольно сложные упражнения. https://www.statlearning.com/

4. Для нейронных сетей, нет ничего лучше чем Deep Learning with Python, Second Edition by François Chollet уникальная книга, никогда и нигде не видел объяснения продвинутых концепций столь простым языком, даже за пределами нейронных сетей.

5. Рекомендация от меня, освой dash + plotly возвращаясь к шансам на рассмотрение резюме, создай dash ML приложение, задеплой его и размести ссылку на него в резюме, это повысит шансы.

Вопросы: как мне уйти в бизнес-анализ?

Первое на рынке труда, под данной позицией понимается, все что "захотелось, пониматься под бизнес аналитикой", конкретному работодателю. Если мы окунемся в теорию, очень упрощенно, то можно выделить два больших направления.

Анализ прошлого этим в теории и должны заниматься бизнес-аналитик, его задача на основе прошлых данных дать понимание, как все работает.

Прогнозирование будущего этим занимаются другие специалисты в зависимости от используемых инструментов.

Какие курсы помогут мне получить знания/навыки для первого оффера?

Курсы не котируются в IT все виды аналитиков, крайне сложны для входа, обычно действующий специалист, меняет направление.

Насколько важно для трудоустройства техническое образование?

Важно умение мыслить, как программист | аналитик | и т.д. Подобное мышление может быть заложено техническим образованием, а может быть и нет. Что значит мышление? Умение сводить проблему к математическому виду (для аналитиков), сама корочка играет незначительную роль.

"Качественный код" - весьма размытое понятие. Есть код удовлетворяющий требованиям, где-то важна архитектура, где то алгоритмы, где то и то и другое, а где то надо быстрее выдать MVP, и качество кода не важно до поры до времени.
Книги + личный опыт лучшее место.

Все "узкие" позиции для входа в IT это всегда тяжело. На такие специализации, как правило нет джунов или к ним требования и опыт и все остальное.

1. Английский
2. Python
3. статистика, теория вероятности, ML стек в python.
4. Учится по книгам.
5. Пробоваться всюду, работу своей мечты потом, найдешь, спустя годы.

Не нужно ничего, начинай программировать. Проблемы надо решать по мере их поступления, а не придумывать их самому.

Любой толковый учебник для начинающих , будет тебя знакомить с азами, через программирование.

1. Начинать с go не нужно. Это довольно нишевый язык, по которому будет крайне тяжело найти первую работу. Обычно go специалисты, это программисты с опытом которые в определенный момент добавляют его в свое портфолио.

2. Платные курсы тоже не нужно, стоят они не дешево и это плохая инвестиция денег, учись бесплатно, а денежки пусть будут.

В остальном определись не с языком, а что ты именно хочешь делать, в создании какого продукта принимать участие и под это дело подбирай язык, и не пытайся быть особенным, тебе нужен большой рынок и скромненькое местечко на этом рынке.

Самые сложные тесты доступные онлайн которые, лично я проходил, да и сейчас иногда прохожу когда время позволяет это hakerrank Плюсом будет на собеседованиях (иностранных) прям тест с платформы могут дать.

Твоя задача получать опыт. Опыт приходит на проектах, соответственно, учи все что необходимо для проекта. И не расплескивайся особенно как начинающий специалист. Сильный чистый python + доменные знания в области применения, и то и то оттачивается на реализованных проектах.

ИИ - это общий термин, и не более. Так что иди туда, где сильная база программирования и математики, если где то включено ML то оно в свою очередь будет включать в себя как классические ML алгоритмы, так и нейронные сети.

Ты должен искать тот путь который будет работать для тебя. Важно не вот книга "А" лучше чем книга "Б". А в какой момент времени (твой текущий уровень, мотивация, конечная цель, индивидуальные предпочтения и т.д.) Ты читаешь книгу "А" или книгу "Б". Может быть стоит читать эту книгу, может стоит читать статьи, может быть стоит почитать что-то в контексте применения python в той области где ты собираешься его применять и т.д. Самообразование - это не набор определенных действий почти одинаковый для всех - а твой индивидуальный путь.

Обычно, на этапе обучения человеку тяжело осилить всю книгу. Плюс мое личное мнение первые главы обычно лучше остальных, и в какой то момент качество подачи материала начинает плавно понижаться.

Я бы не искал единственную книгу, как способ обучится.