Начать с нуля: 4 востребованных IT-профессии

Освоить новую профессию уже в зрелом возрасте или продолжать работу в сфере, которая давно не приносит удовлетворения?

Кардинальной сменой карьеры после 30/40/50-ти сейчас никого не удивить. Кто-то в поисках интересных проектов и смелых вызовов, а кто-то — возможностей для стабильного заработка в востребованном направлении. Важные критерии — сжатые сроки обучения новой специальности, широкая сфера применения полученных навыков и высокий интерес со стороны работодателя и бизнеса. На какие варианты профессий в IT сегодня стоит обратить внимание?

1. Специалист по Data Science

Уровень з/п — 170 тыс.рублей (HH.ru)

«Самая сексуальная профессия 21 века» по мнению издания Harvard Business Review и сфера, где спрос на специалистов превышает предложение. Некоторые считают дата-сайентистов магами, способными превращать обезличенные большие данные в наглядные решения для компаний. Если вкратце, дата-сайентист — профессионал, который может в программирование, знает математику и понимает бизнес-запросы своей организации.

Особое внимание дата-сайентисты уделяют математике и статистике: без их знания обычный программист, конечно, сможет предложить метод решения бизнес-задачи, но будет ли этот метод оптимальным — вопрос. В онлайн-школе SkillFactory позаботились об этом, поэтому на курсе Data Science студенты изучают математику 2 месяца из 12, заложенных на образовательную программу. Модуль, посвященный математике, разработан преподавателями из ВШЭ, так что штудировать скучные учебники не придётся. Чтобы вникнуть в профессию, студенты также изучают практический machine learning, Data Engineering, нейросети — всё то, что позволит стать высококвалифицированным специалистом.

2. Специалист по машинному обучению (machine learning)

Уровень з/п — 210 тыс.рублей (HH.ru)

Задача таких специалистов — с помощью специальных алгоритмов научить компьютер «думать»: анализировать полученную информацию, выстроить причинно-следственные связи и делать логические заключения и выводы. Научить пылесос распознавать разбросанные по полу носки и провода или разработать систему рекомендации контента для Pinterest и Facebook? Сфер применения machine learning становится всё больше.

Важно знать, как теоретические знания применять на практике. Построить рекомендательную систему, оценить качество моделей ML лучше всего на хакатоне — специальном соревновании для программистов. Студенты курса по машинному обучению от SkillFactory уже во время учебы участвуют в двух хакатонах на kaggle, тем самым прокачивают soft skills по работе в команде. Умение взаимодействовать с коллегами не менее важно, чем знание, что такое кластеризация и регрессия.

3. Разработчик на Python

Уровень з/п — 145 тыс.рублей (HH.ru)

Специалист в этой сфере — «и чтец, и жнец, и на дуде игрец». Разработать сайт, спарсить данные с Яндекс Wordstat, создать чат-бота — перечень задач, с которыми справится «питонщик», огромен. Python считается одним из самых простых языков разработки, и тем, кто уже имеет опыт в программировании, будет несложно перейти в новую профессию. Кстати, многие известные сервисы разработаны именно на Python — как YouTube или Instagram.

Параллельно с основным языком нужно будет изучить некоторые фреймворки и понять, как работают базы данных — чтобы браться за более интересные задачи. Python, как и любой другой язык программирования, требует усидчивости и внимательности. На курсе « Python для веб-разработки » от SkillFactory во время обучения студентов сопровождают менторы — практикующие разработчики. Так что если вы и сделаете ошибку, решая практические задачи, вам всегда объяснят, что именно сделано не так.

4. Аналитик данных

Уровень з/п — 130 тыс.рублей (HH.ru)

Это профессия для тех, кто наслаждается своим перфекционизмом и считает, что его аналитические способности должны проявляться в полную силу. Эти специалисты помогают компании настроить систему аналитики, которая за доли секунды генерирует отчеты по заданным показателям; данные из такой системы можно получить без задействования программиста.

И здесь снова понадобится Python, но его одного для работы аналитиком будет недостаточно. Аналитикам не нужно создавать полноценные веб-приложения. Им нужно уметь решать собственные задачи — обрабатывать большие массивы данных, работать с API аналитических систем, строить дашборды, уметь визуализировать данные и приводить к единому формату данные из разных систем. Именно поэтому учебные модули на курсе « Python для анализа данных » посвящены не только языку программирования, но и работе с big data и изучению более продвинутых случаев.

Итого, выбор профессий, которые пользуются спросом со стороны бизнеса, довольно широкий. Стоит ли при этом заканчивать вуз, чтобы освоить новую специальность? Едва ли: только 30% специалистов, работающих в сфере ИИ, изучали машинное обучение или большие данные в университете. В любом случае, желаем успехов в освоении нового!