Цель заброшена
Автор не отписывался в цели 4 года 1 месяц 12 дней
Переход в ML (Machine Learning)
Еще в универские времена увлекался машинным обучением и всем вот этим. Но тогда это было больше дурачество, чем серьезные попытки что-то освоить. Хотя я даже диплом на эту тему в итоге писал.
Потом начал искать работу, и там было уже не до переборов: когда у тебя нет "опыта работы", то найти ее почти невозможно. Потому я выбрал наиболее простой для себя вариант: web dev на .net стеке. Время шло, а я все больше разочаровывался в своей профессии: задачи были скучными и рутинными. Совсем не так я себе это представлял.
И вот у меня уже 3 года опыта, я получаю хорошую зарплату. Казалось бы: живи и радуйся. Но когда я на секунду думаю, что мне придется заниматься таким следующие 10, 15, 25 лет - мне становиться не по себе.
А что если я потрачу кучу времени на переобучение, а новая профессия окажеться такой же скучной и рутинной?
Я не знаю ответа на этот вопрос, и не смогу узнать пока не попробую. Но я считаю что лучше жалеть о том, что сделал, чем о том, что не сделал.
Критерий завершения
Я нашел работу по специальности ML
-
Изучение Python
-
Курс Kaggle по Python (https://www.kaggle.com/learn/python)
-
Сформулировать критерий выполнения задачи
-
Гайд с Metanit
-
Тренировки в codewars.com
-
Курс Kaggle по Pandas (https://www.kaggle.com/learn/pandas)
-
добавить этапы
-
-
Повторение Теории вероятности и статистики
-
Курс "Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis" с Coursera
-
Курс "Анализ данных" с Coursera
-
Поискать другие курсы/учебники
-
-
Короткие курсы на Kaggle
Не все их этих курсов мне нужны, но какие именно нужны будем разбираться по ходу изучения. Начать планирую с Python, Pandas & Intro to ML. Дальше будет понятно, куда двигаться.
-
Python
-
Pandas
-
Intro to ML
-
Intermediate ML
-
Data Visualization
-
Intro to Deep Learning
-
Intro to SQL
-
Advanced SQL
-
Data Cleaning
-
Geospatial Analysis
-
ML Explainability
-
Microchallenges
-
Feature Engineering
-
Computer Vision
-
-
Поучавствовать в соревнования на kaggle?
Большинство работодателей пишет "желательны примеры работы". А соревнования и коры на кагле будут прекрасным "примером работы" и могут помочь в будующем.
-
Резюме и поиск работы
-
Оформить резюме отдельным файлом
-
Поменять описание и навыки в LinkedIn, чтоб они соответствовали новой специальности
-
Заригестрироваться в djinni и подобных сервисах
-
????
-
Profit!
-
-
другие этапы (составить план)
Не пропустите новые записи!
Подпишитесь на цель и следите за ее достижением
