Ebout Data Science | Дима Савелко

Хватит бесконечно дрочить «теорию» - начни уже делать практику 🍆

Страшно, что вокруг уже будто бы все спецы и давно шарят, а я все еще никак не вкачусь и такое ощущение, что просто дрочусь на месте. Узнали себя? Это одна из самых частых болей, которые вы описали в недавнем опросе

К этому добавляется страх, «что все хорошие места займут машины с ФКН, физтеха, вмк», а у тебя «непрофильное образование» или «гум направление» без той самой математической базы 🤥

И что в итоге? Ты смотришь на вакансии, видишь требование «нужно супер-пупер МГУ и ещё 3 года опыта сверху» и… расстраиваешься, закрывая вкладку. Начинаешь «учить базу» или очередной курс по математике, но до реального, живого проекта руки так и не доходят. И если посмотреть прогресс к достижению оффера, то прогресс нулевой, так как ты просто не выполнял целевых задач 👎

Как разорвать этот круг?

Этот паралич уходит не тогда, когда ты «выучишь всё» (это невозможно братик), а когда ты получаешь первый реальный, осязаемый результат.

Вот что нужно, чтобы сдвинуться с мертвой точки:
1️⃣ Сменить фокус с «базы» на «проект». У меня есть принцип: сначала чуть-чуть подумай, потом чуть-чуть делай, потом ебать как подумай, а потом ебать как сделай - лично для меня весь секрет находится в практике. Один готовый проект, который можно показать, весит в 10 раз больше, чем 10 пройденных модулей по статистике. Твоя цель - не стать профессором математики, а показать, что ты можешь взять задачу и довести ее до решения, которое будет полезно бизнесу 🕺

2️⃣ Перестать бояться кода. Страх «я не умею кодить» или «я гуманитарий» сегодня лечится технологиями. Мы живем в эру, когда ИИ (вроде Cursor, ChatGPT и др.) могут писать за тебя 80% кода. Твоя задача - научиться правильно ставить им задачу и проверять, что они тебе написали. Поэтому ИИ тебе что-то написал, а ты разбирай это по кусочкам пока не поймёшь, что означает каждая строчка 🕺

3️⃣ Думать об «упаковке» с самого начала. Проект - это не просто код на GitHub. Это то, как ты его встраиваешь в резюме, как описываешь его ценность и как отвечаешь на вопросы о нем на собеседовании. Без этого даже гениальный код остается незамеченным. Поэтому очень важно грамотно всё упаковать в резюме, чтобы тебя пригласили на собес 👶

Я сейчас как раз очень глубоко погружен в эту методологию - готовлю новый курс для своих учеников с менторства. Мы будем там ровно этим и заниматься: на практике, за несколько дней, собирать ML-проект с нуля с помощью Cursor`а, делать бизнес-описание и тут же вшивать его в резюме по специальному шаблону 🍿

По опыту учеников удивительно, насколько этот подход «быстрых побед» снимает тот самый ступор и парализующий страх. А вам пока очень советую подумать, как можете применить эти 3 пункта самостоятельно и написать в коменты

Также жду ваших историй про страхи и победы над ними? Разъебём их вместе 💩

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🍌16❤12🔥8🥰1

www.tgoop.com/eboutdatascience/287

1.56K viewsedited  Oct 20 at 12:06

Хватит бесконечно дрочить «теорию» - начни уже делать практику 🍆

Страшно, что вокруг уже будто бы все спецы и давно шарят, а я все еще никак не вкачусь и такое ощущение, что просто дрочусь на месте. Узнали себя? Это одна из самых частых болей, которые вы описали в недавнем опросе

К этому добавляется страх, «что все хорошие места займут машины с ФКН, физтеха, вмк», а у тебя «непрофильное образование» или «гум направление» без той самой математической базы 🤥

И что в итоге? Ты смотришь на вакансии, видишь требование «нужно супер-пупер МГУ и ещё 3 года опыта сверху» и… расстраиваешься, закрывая вкладку. Начинаешь «учить базу» или очередной курс по математике, но до реального, живого проекта руки так и не доходят. И если посмотреть прогресс к достижению оффера, то прогресс нулевой, так как ты просто не выполнял целевых задач 👎

Как разорвать этот круг?

Этот паралич уходит не тогда, когда ты «выучишь всё» (это невозможно братик), а когда ты получаешь первый реальный, осязаемый результат.

Вот что нужно, чтобы сдвинуться с мертвой точки:
1️⃣ Сменить фокус с «базы» на «проект». У меня есть принцип: сначала чуть-чуть подумай, потом чуть-чуть делай, потом ебать как подумай, а потом ебать как сделай - лично для меня весь секрет находится в практике. Один готовый проект, который можно показать, весит в 10 раз больше, чем 10 пройденных модулей по статистике. Твоя цель - не стать профессором математики, а показать, что ты можешь взять задачу и довести ее до решения, которое будет полезно бизнесу 🕺

2️⃣ Перестать бояться кода. Страх «я не умею кодить» или «я гуманитарий» сегодня лечится технологиями. Мы живем в эру, когда ИИ (вроде Cursor, ChatGPT и др.) могут писать за тебя 80% кода. Твоя задача - научиться правильно ставить им задачу и проверять, что они тебе написали. Поэтому ИИ тебе что-то написал, а ты разбирай это по кусочкам пока не поймёшь, что означает каждая строчка 🕺

3️⃣ Думать об «упаковке» с самого начала. Проект - это не просто код на GitHub. Это то, как ты его встраиваешь в резюме, как описываешь его ценность и как отвечаешь на вопросы о нем на собеседовании. Без этого даже гениальный код остается незамеченным. Поэтому очень важно грамотно всё упаковать в резюме, чтобы тебя пригласили на собес 👶

Я сейчас как раз очень глубоко погружен в эту методологию - готовлю новый курс для своих учеников с менторства. Мы будем там ровно этим и заниматься: на практике, за несколько дней, собирать ML-проект с нуля с помощью Cursor`а, делать бизнес-описание и тут же вшивать его в резюме по специальному шаблону 🍿

По опыту учеников удивительно, насколько этот подход «быстрых побед» снимает тот самый ступор и парализующий страх. А вам пока очень советую подумать, как можете применить эти 3 пункта самостоятельно и написать в коменты

Также жду ваших историй про страхи и победы над ними? Разъебём их вместе 💩