Решён
Не поздно ли начинать заниматься программированием и Data Science в 25 лет?

Мне 25, работаю менеджером по продажам. Зарплата ок, но понимаю что это тупик. Хочу в IT, конкретно интересует Data Science и машинное обучение.

Проблема: образование гуманитарное (история), математику последний раз видел на первом курсе. Начал смотреть курсы - там везде линейная алгебра, статистика, питон... Кажется что на это уйдут годы.

Реально ли войти в эту сферу в моем возрасте? Или поезд ушел и лучше развиваться в своей области?

UPDATE: Спасибо всем за ответы и пинки! Записался на курс по питону, параллельно прохожу Khan Academy по математике. Посмотрим что выйдет через полгода.
Решение
175
Участник • 3 ответа

25 лет это вообще ни о чем. Серьезно.

Я перешел в IT в 32 после 8 лет работы бухгалтером. Сейчас мне 38, работаю ML-инженером в Яндексе. Путь занял около 3 лет активной учебы и еще пару лет набивания шишек на джуновских позициях.

Что важно понимать:

  1. Data Science это не только математика. Это на 70% чистка данных, написание SQL запросов, разборки с инфраструктурой. Хардкорная математика нужна если хочешь в ресерч. Для прикладных задач хватит базового понимания.

  2. Твой бэкграунд в продажах - плюс. Ты понимаешь бизнес, умеешь общаться с людьми, понимаешь что такое метрики и KPI. Технические навыки наработаются, а вот бизнес-мышление у многих технарей отсутствует напрочь.

  3. Возраст не помеха. Помеха - ожидание быстрых результатов. Если готов вкалывать 2-3 года без гарантий, получится. Если хочешь через полгода зарабатывать 300к - не получится.

План:

  • Питон: 3-4 месяца до уверенного уровня
  • SQL: параллельно, месяц-два
  • Математика: Khan Academy, курсы на Stepik, 3-6 месяцев
  • ML: специализация на Coursera от Andrew Ng, потом практика на Kaggle
  • Первая работа: Data Analyst (не Data Scientist сразу!)

Итого: 1.5-2 года до первого оффера. Это реально если заниматься по 2-3 часа в день.

Аватар Сергей Лисицын

Спасибо за развернутый ответ! Вопрос - а как вы совмещали учебу с работой бухгалтером? Я сейчас работаю полный день, свободного времени часа 2-3 максимум

Аватар Ольга Музейщица

Вставал в 6 утра, занимался до работы. Вечером еще час-полтора. Выходные почти полностью. Тяжело, но терпимо если есть мотивация

94
Участник • 3 ответа

Скажу жестко но честно.

Data Science сейчас перегрет. Джунов с курсов Skillbox и Geekbrains как грязи. Все хотят "войти в айти" и думают что DS это легкие деньги за красивые графики.

Реальность: конкуренция на джуновские позиции бешеная. 200-300 откликов на одну вакансию. Берут или с профильным образованием (мехмат, физфак), или с реальным опытом в смежных областях.

Для гуманитария без математического бэкграунда путь будет ОЧЕНЬ долгим. Не 2-3 года как пишут выше, а 4-5 минимум чтобы конкурировать с выпускниками топовых вузов.

Альтернатива: Product Analytics, BI-аналитика. Там меньше математики, больше SQL и бизнес-логики. Порог входа ниже. Оттуда потом можно в DS если захочется.

66
Эксперт • 6 ответов

Я историк по образованию, в 27 начал учить питон. Сейчас 31, работаю дата аналитиком в финтехе.

Математику честно говоря так толком и не выучил)) Использую готовые библиотеки, sklearn, pandas. Когда надо что то сложное - гуглю или спрашиваю у коллег. Для большинства бизнес-задач глубокая математика не нужна.

Главное - начать делать проекты. Теория без практики бесполезна. Возьми датасет с Kaggle и попробуй что нибудь предсказать. Набьешь руку, соберешь портфолио, будет что показать на собеседовании.

12
Участник • 2 ответа

Не поздно! 25 это молодость! У тебя все впереди!

Главное верить в себя и не сдаваться! Я верю что у тебя все получится! Удачи в новом пути! 🚀💪

56
Участник • 2 ответа

Посчитай экономику.

Сейчас ты менеджер по продажам. Допустим 80-100к в Москве. Через 5 лет при хорошем раскладе - руководитель отдела, 150-200к.

DS джун - 60-80к первое время. Через 5 лет при хорошем раскладе - сеньор/лид, 300-400к.

Но! 2-3 года ты будешь учиться, возможно с падением дохода или на совмещении. Риск что не получится - процентов 50. Риск выгорания в процессе - высокий.

Если готов к этим рискам ради потенциально более высокого потолка - вперед. Если нет - развивайся в продажах, там тоже можно хорошо зарабатывать, особенно в B2B и IT-продажах.

34
Участник • 2 ответа

Учитывая что через 5-10 лет половину работы DS будет делать автоматизация и тот же ChatGPT, не уверен что стоит вкладываться в эту область сейчас.

Посмотри на промпт-инжиниринг, AI-продакт менеджмент. Там нужны люди которые понимают бизнес и умеют формулировать задачи для ИИ. Твой гуманитарный бэкграунд там будет плюсом.

44
Участник • 2 ответа

начни с бесплатных курсов на stepik и смотри зайдет ли вообще. многие думают что хотят в айти а потом понимают что это не их. лучше это понять до того как заплатишь 150к за курсы

Написать ответ

Премодерация гостей

Вы отвечаете как гость. Ваш ответ будет скрыт до проверки модератором. Чтобы ответ появился сразу и вы получали репутацию — войдите в аккаунт.

Будьте вежливы и соблюдайте правила платформы.