Давай разберём возможные способы решения проблемы:

- курсы по выбору и факультативы: в многих университетах есть курсы, которые ты выбираешь самостоятельно (это, кстати, крутой критерий оценки университета при поступлении). При этом эти курсы могут быть из другой области: например, хотя я и учусь на разработчика, на первом курсе у меня была возможность выбрать предмет “Нейросетевые технологии”, благодаря которому я и понял, что мне нравится Data Science.
Ты всегда можешь ходить вольным слушателем на любые предметы в твоём университете. А ещё есть общеуниверситетские факультативы (лайфхак: часто на факультативы можно записаться даже в другой университет, если поговорить с преподавателем), которые также дают возможность расти горизонтально, т.е. “вширь”. Иначе говоря, благодаря таким курсам ты можешь сместиться в смежную область, которая тебя больше интересует 😍

- получить хорошую базу: вероятнее всего, у тебя будет достаточно курсов по высшей математике, алгоритмам и ООП на первом и втором курсе - именно эти предметы проходятся почти на всех направлениях, связанных с IT. Особенно круто, если эти курсы окажутся качественными, потому что это даст тебе неплохую базу для того, чтобы изучить что-то смежное. Так, например, более-менее разобравшись с математикой на первом курсе, я начал заниматься на онлайн-курсах Вышки по анализу данных, а в сентябре второго курса записался на курс “Специалист по Data Science” от Яндекс.Практикума. Иначе говоря, ты можешь получить хороший фундамент, который используется почти во всех смежных сферах, после чего тебе будет уже гораздо проще изучить то, что тебе нравится 😉

- использовать внешние источники: с хорошей базой тебе будет совсем несложно изучать что-то новое. Тут можно обращаться к самым разным источникам: онлайн-курсы, школы и академии от компаний (как Школа Анализа Данных от 😀, например), конференции и книги (я их, кстати, почти не читал). В конце концов, ты же не думаешь, что университет даст тебе все необходимые знания, чтобы устроиться на крутую работу? (спойлер: перед любым собеседованием тебе придется готовиться самостоятельно, какой бы крутой университет не был)

- успокоиться: на самом деле ты уже учишься и изучаешь массу того, что тебе в том или ином виде пригодится в смежной сфере. Значительная часть IT устроена так, что в нём применяются почти одни и те же принципы, алгоритмы, подходы и тд. Так, например, принципы ООП из разработки помогут тебе проще воспринимать, как устроены ML модели из библиотек, а пределы из мат.анализа помогут понять, как асимптотически оценивать сложность алгоритмов. Поэтому не накручивай себя. Неприятные предметы закончатся, а с каждым курсом учиться, как правило, становится всё проще. А также не забывай знакомиться с классными людьми с твоей же программы, ведь среди них точно найдутся те, кто тоже ошибся с направлением и сейчас активно изучает смежную сферу 👀

- переводиться: самый хардкорный вариант. Обычно это действительно непросто и требует много сил, но тем не менее такие случаи перевода на другую программу существуют. Тут всё индивидуально, и давать тебе такого совета я всё же не смогу 🥸

Итак, отвечаю на вопрос из заголовка: у тебя всё будет хорошо. Сейчас ты готовишься и сдашь ЕГЭ по информатике, а потом ты в любом случае поступишь на какую-то программу, где сможешь изучить фундаментальные основы, которые помогут тебе перейти в смежную сферу почти безболезненно. В IT слишком много пересечений, чтобы одна лишь программа определяла твоё будущее. Я учусь на разработчика и работаю аналитиком. В моей команде очень много людей, которые учились на разработчиков, математиков и даже физиков, однако при этом сейчас являются крутейшими дата сайентистами.

Никакая образовательная программа не сможет определить твоё будущее за тебя, поэтому не бойся ошибаться. И пробуй! 🔥

P.S.: накидай реакцию, если хочешь больше постов про поступление)

#поступление #образование