Войти в АйТи и не свихнуться (но это не точно)

В этом посте хочу немного отойти от разборов научных статей и поделиться собственным опытом, вдруг кому будет полезно. На его написание меня подтолкнула многочисленная реклама курсов по программированию, в которых обещают сразу высокие зарплаты, гибкие часы работы, четырехчасовой рабочий день из любой точки мира и все такое. Возможно, для кого-то это так. Все зависит от специальности, от того, работаете ли вы на себя, в стартапе или в крупной компании и от многих других факторов. Конкретно мой опыт отличается от радужной картинки, которую предлагают продавцы курсов, поэтому хочу его тоже изложить.

У меня изначально вообще не техническое образование, я заканчивала РГАИС (Российскую государственную академию интеллектуальной собственности) по направлению «Менеджмент». Нам там рассказывали про патенты и авторские права, как оно все работает с точки зрения экономики и права – пока никакого программирования. Работать пошла в ФИПС (Федеральный институт промышленной собственности) после практики на третьем курсе. Мне повезло угодить не в какой-нибудь отдел, где стажеры перекладывают бумажки с места на место, а в консалтинговое подразделение, которое занимается анализом рынков на основе патентной информации. Тогда, кажется, работало там шесть человек плюс студенты-стажеры. Мне показали, как строить графики в Excel, как работать с таблицами и как писать выводы по этим графикам и таблицам. Мне понравилось.

Через пару лет работы я начала вести проекты самостоятельно от получения ТЗ до выдачи готового результата, прошла курс переподготовки по направлению «Бизнес-анализ» в ВШЭ. И тогда появилась потребность получить новые навыки, чтобы развиваться и делать что-то большее. Потом нагрянул ковид, мы перешли на удаленку и отсутствие ежедневных поездок в офис и обратно освободило некоторое количество времени, которое как раз можно было посвятить учебе.

Свой первый курс по программированию я прошла на курсере (сейчас доступна через VPN) – «Основы программирования на Python», он от вышки. Он круто структурирован, с практическими задачами разной сложности и отлично подошел для нулевого уровня подготовки. Параллельно читала книжки, мои любимые от издательства O'Reilly Media. У них вообще много хороших книг, не только по программированию, я сделаю пост со своими фаворитами у себя в телеграме через пару дней.
После прохождения курса начала потихоньку применять полученные навыки в работе, пока на совсем простых вещах: график построить, табличку посчитать, – такие вещи. Постепенно бралась за что-то более сложное. Пробовала веб-скрапинг, осваивала простенькие API. Параллельно искала новые курсы, преимущественно бесплатные. Например, один из любимых моих курсов по машинному обучению. Его читает Эндрю Ын – сооснователь курсеры и большой человек в области машинного обучения вообще. Этот курс подойдет начинающим, в нем нет суровой математики, и навыков программирования тоже не нужно. Преподаватель объясняет очень доступно, с примерами, так что интуитивно все быстро укладывается. Некоторые примеры из его лекций я использую в своих, чтобы объяснить отдельные темы людям, которые не знакомы с ИИ.

В работе с кодом практика – это главное, поэтому больше всего я училась на рабочих задачах. В отсутствии таковых можно делать пет-проекты, начиная с самых простых или решать задачи на литкоде, там тоже есть и совсем простые варианты, и посложнее – будет интересно. Для поиска идей пет-проекта можно обратиться к разным источникам вроде датаквеста (они еще курсы предлагают) или списков вроде этого. В конце концов, вбивайте в поиск «пет-проекты для начинающих» – и вдохновляйтесь.
В конце концов у меня появилось ощущение, что для полного счастья не хватает мне хорошего фундаментального образования, которое включает в себя высшую математику. Это не обязательно у всех так происходит. «Программист» – широкое определение: вы можете и сайты делать, и игры разрабатывать, и заниматься анализом данных – для каждого направления нужен свой набор. Чтобы определиться, что учить, можно пользоваться роадмапами типа таких с Хабра. Они часто помогают структурировать процесс обучения, особенно если вы выбираете учиться самостоятельно. Мое направление – анализ данных, и еще меня интересует машинное обучение (эта область включает в себя глубокое обучение, то есть, нейросети, про которые я тут в основном вещаю).

В итоге я закончила магистратуру по направлению «Прикладная математика и информатика», вот эту, если интересно. Подробный отзыв тут не буду писать. Может быть, напишу потом в телеграме небольшой пост про то, что было хорошо и не очень. Забавно, что, заканчивая школу, я думала после ЕГЭ не прикасаться к математике больше никогда, терпеть ее не могла. Очевидно, долгосрочное планирование – не мое.
В целом эта магистратура мне много дала и в том числе вдохновила на блог, потому что интересных материалов много накопилось, я научилась работать с научными публикациями, захотелось этим поделится (причина существования этого блога номер один). Она финансово обременительна, конечно. Мне помогла компания, в которой я работаю, и оплатила значительную часть обучения. Не знаю, как у других, но, если вы рассматриваете дорогостоящее образование, стоит поискать, нет ли у вашей компании каких-нибудь программ поддержки.

Кроме того, именно в магистратуре от сокурсника узнала про летнюю школу Neuromatch Academy. Про нее еще пост будет прям точно, потому что это моя большая любовь (сейчас пока в телеграме маленький пост сделала, ознакомительный, так сказать). В прошлом году я проходила курс, и сейчас учусь. Учусь по ночам, после работы, с восьми вечера до четырех утра. Вот представьте себе настолько прекрасную вещь, ради которой вы будете готовы не спать три недели – и школа NMA именно такая.
Ее я советую от души, но не прям сразу, лучше подготовиться и освоить базовые навыки программирования на Python, вспомнить линейную алгебру, матанализ и теорию вероятностей. На курсере есть хорошие бесплатные курсы, по которым я готовилась к поступлению в магистратуру: линал, матанализ, дискретная математика, теория вероятностей. Вот их можно с нуля, советую.
Надеюсь, к этому моменту вы поняли, что основная несостыковка моей реальности с обещаниями маркетологов курсов заключается в объеме рабочего времени. Эту несостыковку здорово отражает картинка, которую я подрезала в телеграм-канале Zen of Python.

Конечно, я не всегда провожу за компьютером так много времени, как сейчас. Бывают более спокойные периоды, но все равно стоит готовиться к тому, что придется много учиться и практиковаться помимо работы, иначе с профессиональным развитием будет туго. Хорошая идея – ходить на хакатоны. Даже если у вас нет опыта и команды, все равно стоит пойти: команду найдете на месте, а лучшей возможности приобрести опыт и придумать сложно. Вам дадут реальные данные и интересную практическую задачу, не какой-то учебный пример. Мне после каждого хакатона кажется, что процентов на десять мозг потяжелел (скоро ходить не смогу, но смогу кодить). Помимо работы с данными и моделью вы получите опыт работы в команде, сможете примерить на себя разные роли, распланировать проект с нуля, а в конце выступить с презентацией. Формат презентаций на хакатоне – питч минуты на три, потому что команд обычно много. Это непростой вариант публичного выступления, попрактиковаться в нем будет крайне полезно для дальнейшего карьерного роста.

Единственное, опытные хакатонщики советуют не увлекаться и не участвовать в таких соревнованиях чаще, чем раз в месяц. Они обычно длятся 48 часов (то есть, вы кодите без перерыва на сон), иногда дольше, это может быть физически непросто.

Вот тут наступает момент, когда надо не свихнуться. Я люблю свою работу больше, чем чай и котиков (не бейте), но даже с ней нельзя проводить 24 часа в сутки 7 дней в неделю. Были моменты, когда я упахивалась в порыве энтузиазма настолько, что сил не было жевать еду, только лежать в углу под пледом и дышать через раз (для экономии энергии).

Бывают моменты, когда я себя чувствую совсем никчемным человеком и абсолютным дилетантом – это называется «синдром самозванца», и он меня жрет с утра до вечера, и отдых ему не нужен.

Иногда я боюсь потерять работу, потому что мне не кажется, что мой набор навыков достаточен, чтобы выдержать конкуренцию. Особенно тяжко приходится, когда на хакатонах наблюдаешь команды школьников по 16 лет, которые уже знают то, чего я не знала в 20. И появляется ощущение, что поезд ушел и что я уже никогда не догоню тех, кто сразу понял, чем будет заниматься по жизни (и это причина существования данного блога номер два).

Я устала мотаться между приступами вдохновения, когда хочется набрать всего побольше, не спать, не есть и только работать; и наступающими следом периодами апатии, когда силы кончились, а дедлайны – нет. Мой фокус сейчас – и это, что я бы хотела посоветовать обрести вам, если вы собираетесь менять профессию на связанную с айти, – здоровый баланс между работой и жизнью. Такой, чтобы не принести здоровье в жертву карьере.

Этот блог изначально задумывался как лайфстайл, я хотела писать про прокрастинацию, выгорание, синдром самозванца и прочие радости жизни. Естественно, меня тут же понесло не в ту сторону, и первыми появились тексты про ИИ, но я собираюсь исправляться. Про ИИ, конечно, все будет – это слишком большая часть моей жизни, чтобы ее опустить, – но еще будет про здоровый подход к организации рабочего времени, особенности работы мозга и когнитивные искажения, продуктивность и отсутствие чувства вины за непродуктивность. Эти темы мне тоже очень интересны, я много про них читаю в последнее время и с удовольствием поделюсь хорошими книжками. Надеюсь, это поможет мне и, может быть, поможет кому-то еще, и это будет совсем уже замечательно.

Я не говорю «не идите программировать», или «срочно идите программировать», или «не идите учиться на курсы таких-то компаний» – я не знаю как там на этих курсах все работает. Я просто предлагаю свой отзыв на профессию на случай, если вы размышляете, подойдет она вам или нет. Как отзыв на рюкзак на маркетплейсе.
Если вам было интересно, или полезно, или хотя бы местами смешно, присоединяйтесь ко мне здесь и в телеграме, будем обсуждать полезное, интересное и веселое.