Можно конечно, только зачем?

DS рынок перенасыщен джунами которые прошли курсы и думают что они теперь специалисты. На одну вакансию джуна приходит 300-500 откликов. Из них берут того у кого либо знакомые в компании, либо реальный опыт коммерческой разработки.

Ты в 28 лет без бэкграунда будешь конкурировать с выпускниками мехмата и физтеха которые с 1 курса в теме. Какие у тебя шансы как думаешь?

Лучше оставайся в своей нише менеджмента, прокачивай там экспертизу. Или если хочешь в айти - иди в аналитику или тестирование, там порог входа ниже.

Зашел в DS 3 года назад с нулевыми знаниями. До этого работал в логистике.

Первые полгода вообще ничего не понимал, сидел ночами разбирался с питоном и пандасом. Прошел 4 платных курса, из них реально зашел только один (Симулятор SQL от карпова). Остальные деньги на ветер, одна вода и общие фразы.

Потом начал решать таски на kaggle, делал проекты по анализу открытых датасетов. Собрал портфолио на гитхабе штук 6-7 работ. Пол года слал резюме, получал отказы. Взяли в итоге джуном в маленький стартап за 60к, хотя на курсах обещали 150-200 сразу после обучения.

Сейчас спустя 3 года работы дорос до мидла, зп норм, работа интересная. Но путь был тяжелый, если б знал сколько гемора - может и не полез бы. Хотя нет, не жалею.

Да, реально. Я сам перешел из продаж.

Но тебе нужно понять одну вещь: математика в DS - это фундамент, без него никуда. Если ты "на ты не был" с матаном и линалом, придется потратить первые 6 месяцев только на подтягивание базы. Иначе ты будешь тупо запускать готовые модели не понимая что происходит внутри.

Схема обучения:

1. Матан, линал, теорвер (Khan Academy, 3Blue1Brown на ютубе)
2. Python с нуля (automate the boring stuff)
3. Pandas, numpy (офиц доки + практика)
4. SQL (leetcode, hackerrank)
5. Классический ML (курс Воронцова, курс ШАД)
6. Kaggle competitions для практики

На все это уйдет год-полтора если заниматься каждый день по 2-3 часа после работы. Потом еще полгода-год на поиск первой работы через пет-проекты и нетворкинг.

Я бы на твоем месте сначала попробовал бесплатные ресурсы чтобы понять зайдет ли вообще.

Вот что посмотреть:

• Канал StatQuest на ютубе (объясняет ML алгоритмы человеческим языком)
• Курс Andrew Ng на Coursera (старый но золотой)
• Kaggle Learn (короткие интерактивные туториалы)

Потрать месяц-два на это. Если понравится и будет получаться - тогда уже думай про платные курсы и серьезное погружение. Если через месяц поймешь что скучно и не твое - сэкономишь деньги и время.

Смотря что ты понимаешь под DS. Если хочешь делать красивые дашборды и строить графики - это аналитика, туда можно зайти за полгода. Если хочешь разрабатывать ML модели для прода - готовься к 2-3 годам обучения плюс нужен будет опыт разработки.

Проблема в том что многие курсы продают мечту "стань DS за 6 месяцев", но на деле они готовят поверхностных аналитиков. Настоящий DS должен уметь:

• Писать production-ready код на питоне
• Проектировать пайплайны обработки данных
• Разбираться в математике моделей
• Деплоить модели в проде
• Общаться с бизнесом и переводить задачи на язык данных

Всему этому за полгода не научишься.

я щас учусь на курсах скилбокс уже 4 месяц, вроде норм обьясняют... правда работу пока не нашел но говорят что это нормально для джуна, надо больше проектов делать

Тоже хочу в ds перейти, сейчас работаю бухгалтером. Кто нибудь переходил из совсем не технических профессий?