Как востоковед, архитектор и стоматолог стали айтишниками
Не всем хватает смелости на перемены. Переехать в другой город, оставить свою профессию и несколько месяцев сутками кодить на «бассейне» Школы 21. Рассказываем три истории о людях, которые бросили вызов новому, преодолели сомнения и страхи, ежедневные дедлайны и усталость, чтобы попасть в IT.
Очередная отполированная карамельная история типа: «учился на биолога, игрался в фотошопе, до этого никогда не рисовал, решил пройти курсы и через пол года пригласили работать в близзард».
* "После окончания университета он решил попробовать что-то еще, а если передумает, то вернуться к профессии врача."
где брал деньги на жизнь, кто оплачивал квартиру (съемное жилье), пока "решил подумать и попробовать что-то еще?". богатые предки? кредиты? Сейф, набитый деньгами? откуда столько свободного времени?
* Интересно, что используемые там алгоритмы помогли подтянуть линейную алгебру, которую Ибрагим применяет в текущей работе. Сейчас Ибрагим работает дата-сайентистом в IT-направлении Сбербанка SberDevices. Он занимается задачами в области NLP (natural language processing) — учит компьютер распознавать естественную речь
Он интересовался машинным обучением, ходил вольным слушателем на курсы в разных университетах, прошел много открытых онлайн-курсов. Наш герой полагает, что и без Школы 21 пришел бы к текущей профессии, но именно она стала для него «практическим пиком» в изучении нейросетей.
Чел учился на медика, а потом внезапно, прослушав курсы, стал дата-сайентистом. Без опыта и хорошей математической подготовки (привет челам с мехмата) не смог бы. Значит у него уже должна была быть серьезная математическая база и как минимум хорошее знание вышмата.
где получал базу? кода? сколько заняло времени? Как совмещал две разные специализации.
Короче, получается этакий портрет сверх-человека, у которого много свободного времени и денег.
Или просто история про очередных поразительно успешных мажоров.
1. По поводу денег. Ещё параллельно с учёбой в универе работал, собрал немного сбережений. Жилье во время обучения в школе снимали с другом в Подмосковье, так дешевле. Плюс стипендия в ординатуре (на первом курсе ординатуры ~15к было). И да, иногда родители помогали. Это позволило дотянуть до оплачиваемой стажировки. От начала обучения до первой зп прошло полгода.
2. Внезапно стать дата-сайентистом не вышло. В сумме наверное месяца 3 фуллтайм без выходных, только чтобы набрать необходимый минимум для ds, при условии, что к этому моменту было написано несколько проектов на С. Python после C осваивать уже было приятнее.
Есть оч много бесплатных и крутых ресурсов для изучения ds/ml/dl. Я собрал курсы, которые проходил и они были полезными, ссылку прикрепил к комментарию.
Как немного освоился, ходил на хакатоны, пробовал в соревнованиях себя. Потом сбер организовал соревнование по машинному обучению, в которое я углубился недели на две-три. Топ 5 участников позвали на собесы, оттуда и попал на стажировку. Очень повезло с командой, потому что направляли в нужное русло, делали код ревью. На стажировке учился писать нормальный код и решать реальные задачи, а дома ботал nlp и добирал нужные знания. Это помогло потом перейти в штат. Если будут вопросы, в прикреплённой ссылке есть мои контакты, можете писать - отвечу.