Skillfactory - каталог школы

Работал бухом в конторе средней руки. Надоело смертельно. Хотел в айти, читал что Machine Learning это перспективно. Взял курс по ML в Скиллфэктори почти год назад. Матан у них — это боль, конечно… Но преподы объясняют нормально. Не так как в универе где профессор в себе и пишет формулы на доске. Здесь реально разжёвывают почему градиентный спуск работает именно так. Практики много — Kaggle соревнования, проекты. Сделал систему рекомендаций для интернет-магазина на дипломе. Сейчас Junior DS в стартапе, но это уже реальная работа. Зарплата в два раза больше чем была.

Я маркетолог по образованию была. Видела как аналитики в компании работают и подумала — хочу так же. Записалась на курс по аналитике. SQL проходили хорошо, там всё структурировано. Excel я думала знаю, но оказалось что вообще не знаю — Power Query, Power Pivot, всякие сводные на стероидах. Python тоже дали базу нормальную. Pandas, визуализация, даже немного машинного обучения. Но вот с куратором не повезло — отвечал медленно. Иногда по три дня ждала фидбек. Это напрягало сильно когда застряла на проекте. В итоге нашла работу junior-аналитиком через пару месяцев после выпуска, но искала сама… Резюме помогли составить правда.

Семь лет монтажником проработал. Спина начала сыпаться. Жена сказала — иди учись чему-то нормальному, за компьютером. Python выбрал потому что везде пишут что он простой для начинающих. Ну… относительно простой скажем так. Первые месяца два вообще ничего не понимал. Переменные, функции, классы — каша в голове. Но потом как-то щёлкнуло. Начал понимать логику. Django прошли, REST API делали, даже с базами данных разбирались. Проект диплома — сайт для заказа услуг. Работает, людям показывал — говорят прикольно. Устроился в веб-студию, правда не сразу. Месяца полтора собеседования проходил разные. Зарплата пока небольшая но уже не монтаж точно.

Училась на дизайнера интерьеров. Закончила, поработала год и поняла что не моё совсем. Хотела во фронтенд сначала. HTML, CSS — это легко зашло. JavaScript уже посложнее был, но React вообще мозг сломал первое время. Хуки, стейт менеджмент… Но ладно, осилила. Бэкенд на Node.js тоже прошли нормально, Express, MongoDB. Только вот программа как-то быстро пролетает темы. Успеваешь понять базу, а дальше сам копай. Гугла много, Stack Overflow стал родным домом. Сейчас делаю фриланс проекты небольшие. Лендинги в основном. Хочу в продукт попасть но пока не получается, говорят опыта мало.

Инженером работал на заводе больше пятнадцати лет. Завод начал загибаться… Решил переучиться пока не поздно. Выбрал ML потому что интересно было всегда как нейросети работают. Возраст смущал конечно — думал не потяну в 40 лет. Но программа построена толково. Математику повторил которую в институте забыл. Линейная алгебра, матан, теорвер — всё вспомнил. Python освоил с нуля. TensorFlow, PyTorch — непросто было разобраться но получилось. Дипломный проект делал по компьютерному зрению, классификация дефектов на производстве. Даже статью написали со мной преподаватели по этой теме. Устроился ML-инженером в аутсорс компанию. Зарплата в три раза выше заводской. Жалею только что не сделал это раньше.