TGViewer
Аналитика данных / Data Study Аналитика данных / Data Study @data_study · 9.47K subscribers
Post #1031 3.53K
Опыт 🟰Насмотренность

Каждый понимает, что для ведущего высокооплачиваемого специалиста важно быть опытным. Даже в резюме ключевым фокусом внимания всегда является блок "опыт работы" - что ты уже делал и как решал.

Про опыт
Когда ты джун, каждая задача - это что-то новое, то что ты никогда раньше не делал. В этот момент ты набираешься опыта. Получаешь свой опыт и перенимаешь опыт других коллег, перенимая процесс решения задач, алгоритм анализа, синтаксис скриптов/запросов и т.д., вплоть до привычек решать задачу А с помощью инструмента В, потому что до этого у тебя не было своего опыта и все вокруг тебя делают это так. Ну и ты также начнешь делать.

Опыт заключается в наработке собственных подходов или заимствовании доступных и известных тебе, применяя это здесь и сейчас. Опыт - то что ты приобрел и прошел это.

Про насмотренность
Но я задумался, что опыта на каком-то уровне может не хватать или опыт может быть не совсем правильным/релевантным/эффективным.
Ведь задумайтесь, в одной компании ту самую задачу А все решали инструментом В, а в другой компании эту же задачу А решают другие люди, но инструментами С, D и E. И вполне возможно что твой опыт с вариантом В не самый эффективный, но исходя из опыта ты знаком только с ним и можешь даже не задумываться о том, что есть другое.

Для себя насмотренность я понимаю как "узнать, как решают одну и ту же задачу разными вариантами/подходами/инструментами другие компании/специалисты". Важно понимать, что насмотренность отличается от опыта тем, что ты можешь только посмотреть вариант решения, но не применить его, тем самым не преобразовав это в опыт.

🔎 Насмотренность - знаешь как решать разными способами, опираясь на знания и опыт других, но мог не применять эти знания. Если применил, то получил свой опыт.

🔎 Опыт - прошел путь решения сам или путем заимствования другого опыта.

Мне кажется, что насмотренность более важна для специалистов синьерного уровня, и для этого есть несколько причин:
1️⃣ есть уже наработанный свой опыт и его можно сравнивать с другим опытом через насмотренность. (Типа "я знаю как решить эту задачу и решал ее много раз, но хочу узнать как ее решали другие и сравнить свой опыт)
2️⃣ синьеры как правило являются наставниками для более младших специалистов. и лучше будет сразу в наставничестве давать более широкий опыт: "можно сделать так, а можно иначе, а в другой компании ребята делают так и можешь также попробовать"
3️⃣ опытные специалисты могут быть драйверами роста, внедряя (или пытаясь внедрить) лучшие практики с рынка. а как увидеть эти практики - с помощью насмотренности.
4️⃣ появляется своя команда и часть задач выполняется не твоими руками, а руками твоих коллег. ты можешь повлиять на результат, но не своими руками, а через передачу знаний: "смотри, можем попробовать изобрести велосипед и получить свой опыт, а можем попробовать решить как ребята на конференции рассказывали - посмотрел их решение и предложил тебе попробовать также сделать".

Финализирую:
🔹если джун - нарабатывай собственный и перенимай опыт от своих наставников
🔹если есть базовый опыт - качай насмотренность, как то же самое делают на рынке другие спецы
  • ❤ 22
  • 👍 7
  • 🔥 2
More from @data_study
  1. Sep 27, 2026Post #1504
  2. Sep 26, 2026AI ассистентов много не бывает... Установил себе в VS Code еще один плагин SourceCraft, эт…
  3. Sep 24, 2026Поставил себе цель закрывать кружок активности каждый день Листая статистику в приложении…
  4. Sep 23, 2026Давно Маркизы не было в ленте, уверен вы соскучились по шоколадной булке ♥️ P.S. вы ей тож…
  5. Sep 22, 2026Задумываетесь ли вы, что AI-агенты уже сейчас сами принимают решения в физическом мире? И…
  6. Sep 21, 2026Команда DevCrowd запустила ежегодное исследование специалистов по работе с данными. В этом…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →