КАК ВОЙТИ В DATA SCIENCE / AI В 2026? Roadmap до оффера 300к даже если ты с нуля 😎

Если ты уже пытался зайти в DS самостоятельно или только думаешь, с чего начать - это видео стоит посмотреть.

Я записал его, потому что вижу одну и ту же проблему у многих ребят: Stepik, YouTube, Habr, ChatGPT, десятки роадмапов, куча сохранённых постов и внутри всё равно ощущение - “Я вроде что-то учу, но к офферу реально приближаюсь?” 😐

Моя задача - дать тебе адекватный и эффективный шаблон пути, который можно приложить к своей ситуации и понять: где у тебя лишнее, где пробелы, а где уже пора выходить на рынок

О чём рассказал в ролике:
1️⃣ Roadmap-2026: как с нуля дойти до Data Science и оффера на 300к+: что учить, какие проекты делать, как собрать резюме и как проходить собеседования
2️⃣ Почему Data Science/AI в 2026 году остаются сильным карьерным окном с деньгами, спросом и высоким потолком дохода
3️⃣ Почему DS даёт в рот другим направлениями: backend, frontend, QA и аналитики по зарплатам, спросу, AI-рискам и порогу входа
4️⃣ Как уничтожить страхи по типу: я слишком тупой, AI всех заменит, рынок умер и вуз/курс всё решит
5️⃣ Самые частые ошибки новичков, где они всасывают бибу

Я каждый день вижу реальный DS-рынок: резюме, моки, собесы, ожидания компаний, провалы новичков и истории ребят, которые доходят до оффера, поэтому в видео говорю без сказочного вката за 2 недели и без пиздеца вроде - ии всех заменит. DS - не самый простой путь, но если идти системно, это один из самых сильных способов выйти на новый уровень дохода и задач 🐵

В конце видео я отдам бонус - карту компетенций до DS-оффера по трём трекам:
🟣 Classic ML
🔵 LLM / NLP
🟢 AI Agents / AI Engineering

Там будет расписано: что учить, зачем, в какой последовательности, до какой глубины и как понять, что блок закрыт.

Посмотри это видео - оно поможет сэкономить месяцы хаоса, не закопаться в лишних курсах и увидеть нормальный маршрут до оффера.

Кнопка ниже 👇🏻