1

Step 1

Изучение Python

Start date: 12 March

2

Step 2

Повторение Теории вероятности и статистики

Start date: 20 July

3

Step 3

Короткие курсы на Kaggle

4

Step 4

Поучавствовать в соревнования на kaggle?

5

Step 5

Резюме и поиск работы

6

Step 6

другие этапы (составить план)

1

Step 1

Изучение Python

Start date: 12 March

2

Step 2

Повторение Теории вероятности и статистики

Start date: 20 July

3

Step 3

Короткие курсы на Kaggle

4

Step 4

Поучавствовать в соревнования на kaggle?

5

Step 5

Резюме и поиск работы

6

Step 6

другие этапы (составить план)

29 June 2020 01 December 2020
The goal is overdue by 1265 days

Goal abandoned

The author does not write in the goal 3 years 6 months 13 days

Career & Work

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.

 Goal Accomplishment Criteria

Я нашел работу по специальности ML

  1. 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.

    1. Python

    2. Pandas

    3. Intro to ML

    4. Intermediate ML

    5. Data Visualization

    6. Intro to Deep Learning

    7. Intro to SQL

    8. Advanced SQL

    9. Data Cleaning

    10. Geospatial Analysis

    11. ML Explainability

    12. Microchallenges

    13. Feature Engineering

    14. Computer Vision

  2. 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.

  3. Резюме и поиск работы

    1. Оформить резюме отдельным файлом

    2. Поменять описание и навыки в LinkedIn, чтоб они соответствовали новой специальности

    3. Заригестрироваться в djinni и подобных сервисах

    4. ????

    5. Profit!

  4. другие этапы (составить план)

  • 1359
  • 29 June 2020, 10:37
Sign up

Signup

Уже зарегистрированы?
Quick sign-up through social networks.
Sign in

Sign in.
Allowed.

Not registered yet?
 
Log in through social networks
Forgot your password?