1

Etapa 1

Изучение Python

Fecha del inicio: 12 marzo

2

Etapa 2

Повторение Теории вероятности и статистики

Fecha del inicio: 20 julio

3

Etapa 3

Короткие курсы на Kaggle

4

Etapa 4

Поучавствовать в соревнования на kaggle?

5

Etapa 5

Резюме и поиск работы

6

Etapa 6

другие этапы (составить план)

1

Etapa 1

Изучение Python

Fecha del inicio: 12 marzo

2

Etapa 2

Повторение Теории вероятности и статистики

Fecha del inicio: 20 julio

3

Etapa 3

Короткие курсы на Kaggle

4

Etapa 4

Поучавствовать в соревнования на kaggle?

5

Etapa 5

Резюме и поиск работы

6

Etapa 6

другие этапы (составить план)

29 junio 2020 01 diciembre 2020
Objetivo vencido en % days%

El objetivo está desatendido

El autor lleva sin comentar el objetivo 4 años 1 mes 13 días

Carrera y trabajo

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.

 Criterio del fin

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)

  • 1534
  • 29 junio 2020, 10:37
Registración

Las posibilidades
están ilimitadas.
Es la hora
de descubrir las suyas

Уже зарегистрированы?
Entrada al sitio

Entre.
Está abierto.

¿Aún no está registrado?
 
Conéctese a cualquiera de sus cuentas, sus datos se tomarán de la cuenta.
¿Ha olvidado la contraseña?