На Специализации "Искуственный интеллект и анализ данных" учатся люди с разным опытом и разными целями: кто-то хочет сменить профессию, кто-то готовится к поиску работы, а кто-то переходит в ML из смежной области.**Карл Каллавус** – один из таких студентов. Сейчас он Frontend Tech Lead, до этого работал Fullstack-разработчиком, а теперь хочет постепенно перейти в ML/Data Science.
Мы задали Карлу несколько вопросов, чтобы на его примере показать, как может проходить такой переход и какую роль в нем играет обучение.
— Что ты сейчас умеешь или понимаешь такого, чего не мог в начале?
Раньше понимания было просто 0, сейчас я четко понимаю чего мне не хватает и есть четкое направление куда двигаться. Это большой прогресс.
— Кому бы ты посоветовал проходить Специализацию? Что делать, если не хватает мотивации учиться самостоятельно без дедлайнов?
Всем кто владеет Русским языком, и кому это интересно/нужно.
Зарубежные курсы в этом плане отстают (я не нашел подобного места где собрано все).
Продолжать учиться, я не спешу, вначале пересматривал видео по 8 раз, была пара секций, где я застрял на пару недель, очень подробно разбирал дополнительные материалы. Тут просто надо продолжать
— Что бы ты хотел изменить или дополнить в программе?
В целом меня все устраивает, планирую рассматривать уже более глубокие специализации по мере приближения. Наверное из базового курса не хватает советов по трудоустройству, но не в плане резюме (хотя это важно), а скорее мок интервью и пониманию что именно готовить и как готовиться. Но пока еще много материала не пройдено, занимаюсь этим
Своё обучение Карл сравнивает с изучением английского:
Здесь у меня есть хорошая аналогия с тем, как, когда я учил английский, в какой-то момент я поехал за границу и начал кое-как общаться наконец-то на английском, да я не знал продвинутых форм и времен, и у меня был скудный словарный запас. Но я увидел результат учебы, меня понимали и я доносил свои мысли, и это меня еще больше замотировало, сейчас уже более 10 лет общаюсь по работе исключительно на английском, говорю бегло, читаю, вообщем, язык стал как родной.
По ML сейчас аналогичная фаза - я кое-как подтянул небольшую базу и с помощью kaggle получил первую валидацию результатов, планирую двигаться дальше, уже до уверенных результатов и трудоустройства.
История Карла – пример постепенного перехода из разработки в ML: сначала разобраться в базе, понять, чего не хватает, попробовать знания на практике и двигаться дальше уже к трудоустройству.
Если вы тоже хотите развиваться в ML и перейти из своей текущей сферы в Data Science или Machine Learning, присоединяйтесь к обучению на специализации «Искусственный интеллект и анализ данных» от MLinside.