Как перестать бесконечно учиться и получить заветный оффер?
Согласитесь, у вас было такое, что продолжали решать типичные задачи с различных тренажеров, видео, слитых или нет курсов, в надежде на то, что это повлияет на вас как-то профессионально (больше опыта, навыков, работодатели точно оторвут с руками и непонятно где потолок).🤵
😣 Боюсь вас обрадовать или огорчить, постоянное обучение без практики - не есть хорошо, а вы, не будучи уверенными в себе, попадаете в ловушку бесконечной учебы и не понимаете, когда же настанет тот момент, когда вы станете топ-специалистом. Спойлер: только практика. Но как это делать правильно, чтобы все-таки получить оффер и понять с какими задачами предстоит столкнуться?
😌 В мире Data Science существует большое множество теории, но охватить всё невозможно. Единственный вариант - в один момент себе сказать: "Пора работать, я знаю достаточно!" Да, звучит весьма специфично, что-то в роде инфоцыганства. Однако, кто знает, что вы хотите устроиться на работу? Только вы!
Лишь походив по собесам, я понял где находится потолок на каждой из вакансий (по знаниям, которые вы в теории можете получить). От привычного SQL, Python, EDA, тервера и статы до ML, анализа текстов и др. Прикольно понимать то, что вам нужно подтянуть под конкретную компанию. Первое время стараешься угнаться за оффером, а потом ходишь и подтягиваешь то, что у тебя не получается.
🍪 🍪 Например, как было у меня:
Одним из моих первых собесов был📱 на позицию Product Analyst. Меня попросили рассчитать Retention 5-го дня в SQL (на то время, я не знал, как сделать это корректно). И начиная с этого собеса я начал копать в сторону продуктовых метрик и их расчета. В 📦 на Middle Product Analyst дали тестовое задание с генерацией распределений и расчетом метрик, понял, что это важно (например, для A/B тестов). Ещё в 🏦 🏦 понял, что нужно копать в сторону статистики и знаете, даже как-то подсел на подобного рода вещи.
Я не говорю про тех, кто сейчас усердно работает и подтягивает знания из разных отраслей, те же миты, встречи, курсы, это всё ок. Речь идет про тех, кто не может остановиться учиться и не понимает где же потолок. Выяснить это можно, общаясь с тимлидами, HR, раскидывая резюме как на hh, careerspace, jobby, так и на сайтах компании работодателя🥂
Но что же делать человеку без опыта и как перестать получать 100% отказы?
Если на посте наберется 100 🐳, расскажу про это более подробно.
P.S: Админу нужно время🎩
Согласитесь, у вас было такое, что продолжали решать типичные задачи с различных тренажеров, видео, слитых или нет курсов, в надежде на то, что это повлияет на вас как-то профессионально (больше опыта, навыков, работодатели точно оторвут с руками и непонятно где потолок).
Лишь походив по собесам, я понял где находится потолок на каждой из вакансий (по знаниям, которые вы в теории можете получить). От привычного SQL, Python, EDA, тервера и статы до ML, анализа текстов и др. Прикольно понимать то, что вам нужно подтянуть под конкретную компанию. Первое время стараешься угнаться за оффером, а потом ходишь и подтягиваешь то, что у тебя не получается.
Одним из моих первых собесов был
Я не говорю про тех, кто сейчас усердно работает и подтягивает знания из разных отраслей, те же миты, встречи, курсы, это всё ок. Речь идет про тех, кто не может остановиться учиться и не понимает где же потолок. Выяснить это можно, общаясь с тимлидами, HR, раскидывая резюме как на hh, careerspace, jobby, так и на сайтах компании работодателя
Но что же делать человеку без опыта и как перестать получать 100% отказы?
Если на посте наберется 100 🐳, расскажу про это более подробно.
P.S: Админу нужно время