Возможно, хороший список книг (я занимался по другим), но совершенно фантастические сроки - 8 месяцев по 10 часов в день (!!!). Никогда не поверю что в таком режиме можно 1) вообще продержаться 8 месяцев, 2) реально учиться, т.е. узнавать и запоминать новое по 10 часов в день.
Немного расскажу про свой опыт чтобы уравновесить. В универе (примат) учился плохо, и мало что понял и запомнил, поэтому когда решил вкатиться в DS начинать учить математику пришлось чуть ли не с нуля. Начал в 25 лет, сначала проходил курсы на курсере/edx/степике, потом стал читать серьезные книги (Зорич и т.д.), походил немного в НМУ (на 2 месяца кое-как хватило), стал заниматься с репетитором, прорешивать листочки какие мог найти (например Давидовича, и из того же НМУ). Сейчас мне 35 лет (т.е. 10 лет я этим всем занимаюсь - сравните с авторскими 8 месяцами), в процессе у меня родилась дочь, началась война, прилетели инопланетяне, цивилизации рождались и умирали. Я несколько раз выгорал до полного упадка, восстанавливался, понимал что занимаюсь неправильно (сначала понял что слишком много теории читаю и проглатываю ее слишком быстро, потом понял что наоборот - только листки прорешиваю, а надо бы теорию еще почитывать), несколько раз вообще хотел все бросить (и бросал, но максимум на полгода). И вот уже взрослый дядя, я несколько лет как вкатился в DS, уже успел поработать на нескольких DS-работах и успешно вел проекты, и что вы думаете - я до сих пор занимаюсь математикой и чувствую что есть еще много тем которые я либо не знаю либо знаю плохо.
С высоты своего опыта, и если отбросить чисто мои затупы, то реальные сроки и режим изучения математики для DS с около-нуля для взрослого человека с семьей видятся мне примерно такими: 3-5 лет по 2-3 часа в день. Быстрее 3х лет я вообще не знаю как можно это изучить, ведь нужна математика по сути первых 3х курсов технического универа, вот и настраивайтесь минимум на эти полноценные 3 курса, да еще с параллельной взрослой жизнью. Ну и в день лично мой (да и практически всех моих знакомых) "стандарт" тяжелой интеллектуальной работы - 3-4 часа. И это не каждый день, хотя бы 1 день в неделю надо от этого отдыхать.
Ваша сутулость выглядит как реклама стула, сорян. По проблеме, быстрее варианта чем спортзал я не знаю, так как сам был сутулый. Делаем жим от груди, так как грудная мышца сжата у сутуликов. И на ромбовидную мышцу сзади, которая растянута. Это тяги блоков горизонтально, имитация гребли, когда тянешь блок на себя. Видео на ютубе полно.
Рекомендую ознакомиться с книгой "Псевдонаука" Леонида Подымова, хотя бы 1я часть - "Механизмы науки". Имеется аудио в исполнении Максима Суслова на (запрещенный в РФ трекер), слушается легко и приятно.
Специальных знаний не требует, то есть научпоп для широкого круга читателей. В книге достаточно подробно описывается, каков должен быть путь от гипотезы к публикации прорывного сенсационного мтериала в СМИ.
Хорошая статья подымающая реальные проблемы. Только на мой взгляд слишком стереотипная, и шаблонная.
Я всегда утверждал, и буду утверждать что образованность, и интеллект это разные вещи. Человек может закончить школу с золотой медалью но при этом обладать слабым интеллектом. Просто такие люди всё зубрят и получают из за этого хорошие оценки. Вот когда они сталкиваются с нестандартными задачами на практике, где нужна какая-то креативность там и оказывается что их знаний недостаточно. Где зубрёжка материала не помогает там они и дают слабину. А другой человек может учится в школе на 3-ки или даже на 2-ки, плохо знать грамматику, но при этом обладать сильным интеллектом. Который ему во взрослой жизни и помогает достигать успехов. Люди с хорошим интеллектом могут учится плохо по-разным причинам, в плоть до проблем дома или в школе. Основная причина плохой учёбы в том что им просто неинтересно там. То что им интересно они изучают сами, а остальное считают ненужным материалом. Многие из успешных людей учились плохо. Поэтому оценивать человека по его образованию крайне грубая ошибка. Люди зубрилы могут быть прилежными работниками, прилежно выполнять монотонную, механическую работу но там где понадобится активная работа мозга, творческий подход, решение нестандартных задач, там они просто зависают и не знают что делать дальше. Вот поэтому и избегают сложных задач. Их самолюбие не даёт им признать что они не смогут решить данную задачу, ведь они всегда учились лучше других, а значит считают себя умней других. Поэтому они всячески пытаются сохранить свой статус "умного" человека.
Есть конечно и другие типы людей. Есть синергия сильного интеллекта, и образованности. Есть и люди которые обладают слабым интеллектом, и плохим образованием. А есть люди у которых интеллект развит в каком-то одном направлении. Поэтому каждый случай индивидуальный и нельзя применять шаблонный подход.
Чем мне нравится сфера ИТ так это тем что тут в основном люди с сильным интеллектом, которые пришли в эту сферу исключительно путём самообразования. Среда ИТ очень близка к научной среде. Фальшивки в такой среде сами по себе отсеиваются так как не могут двигаться дальше.
как дата саентист могу сказать про свой опыт: за год написал примерно 500 строк кода и 3 или 4 тетради на 96 листов. Ни с модными пайтоновскими инструментами типа Sklearn, Tensorflow, ни с SQL дела не имею совсем (это не значит, что не знаю). Для таких вещей у нас есть специальные маги — дата инженеры и разработчики. То есть если нужны такие-то данные, то я не пишу километровые sql а с уважением прошу коллег и получаю csv для дальнейших забав. Когда в тетрадках придумал модели, накидываю прототип на коленке в среде по своему выбору, например, в matlab/octave и презентую выводы. Чтобы это ушло в прод подключаются разработчики чтобы закодить как надо и волшебники-сисадмины чтобы вывалить в azure или типа того. Такой вот фреймворк в отдельно взятом случае. Я не обобщаю, но привожу пример как бывает у дата саентистов. К тому что в дата сайнсе рулит не технические скиллы по технологиям, a математика, тащем-та (ИМХО!). Но да, в разных местах под дата сайнсом подразумевается разное и, по моим наблюдениям, в большинстве случаев упор именно на разработку и технологии (кубернетсы, бешеные пайплайны со всякими кафками и спарками), а из математики какая-нибудь простенькая регрессия внутри всего этого и ок. Не осуждаю, показываю что иногда и по другому бывает.
Интересно, как истории из прошлого.
Сами идеи и предложения — вполне себе стандартные.
Читаем начальные книги по НЛП и связку экономики и психологии по Каннеману.
Врубаемся в цикл Деминга и логико-структурный подход.
Потом изучаем методы системной инженерии и их применение к программированию.
Потом внимательно разбираемся в идеями и воплощением GERAM.
Все что описано в статье уже давно разобрано в этих методологиях (лет 20 назад точно).
Причем все отработано на практике, доведено до моделей и мета-кода.
Не только постановка задачи, но и множество вариантов решения во взаимодействии с реальным миром.
По сути, эти методологии дают интерфейс между детерминированными моделями и реальным не детерминированным миром.
Но в них затронута еще более интересная задача: какими методами работать непосредственно с не детерминированным миром, не всегда стоя детерминированные модели.
Пройдите тест холанда. Возможно программирование это не ваше. Вассерман или Левитас тоже были достойными программистами, а сейчас зарабатывают достойно в другой области.
На самом деле правильный комментарий. Я проходил через всё то же самое, что и автор статьи. Вот только пришел к другим выводам. Автор статьи сетует на то, что это злые "успешные успехи" испортили его любимое программирование, но я лично пришел к выводу, что мои изначальные представления о работе были неверны.
В своё время я думал, что программировать на работе будет точно так же весело и увлекательно, как это было в процессе обучения программированию. Задачи будут занимать мозг, и процесс будет даже увлекательнее результата. И на самом деле так и обстоят дела во всяких R&D проектах.
Проблема в том, что многие из нас (включая меня) недостаточно умны для R&D :) Нет нужного объема знаний или опыта, и состояния подавленности из-за вот такой вот корпоративной рутины не оставляет моральных сил восполнить этот пробел, а иногда просто не хватает умственных способностей/времени чтобы за приемлемое время получить эти знания. Чаще всего мы просто ленивы и инертны.
Соответственно, для ребят вроде меня, нет места в R&D, нас туда просто не берут. Для нас остаётся работа хуяторами, которые пишут софт для корпораций. Если ты идешь работать на успешных успехов, то ты должен ожидать, что там никому не нужен твой технический скилл. Ты идешь не создавать техническое совершенство, а помогать бизнесу богатеть. Как только ты это понимаешь, то и отношение к цели своей работы становится соответствующим и ты уже не просто "херачишь тикеты", а приносишь пользу бизнесу. Тогда все эти митинги, тикеты и прочее перестают казаться бессмысленной деятельностью. За ними стоит бизнес-процесс, который худо-бедно работает. Он не обязан быть даже самым эффективным у него совсем другие задачи, поэтому нужно просто принять это и перестать париться о том, что какие-то части твоей работы мягко говоря пахнут.
Всё это не отменят того факта, что ты как профессионал своей области обязан стараться поддерживать порядок в кодовой базе.
Автору нужно просто найти R&D проект и всё станет у него хорошо, но он не сделает этого, потому что подсел на деньги + семья + выгорние. Так что выхода у него нет — будет пахать на галерах в депрессии, пока его наконец-то не уволят)
Homo erectus тоже не хотел работать, но в итоге пришлось изобрести физику (и это хорошо).
выгода это выгода, и я соглашаюсь. И начинаю работать больше, больше и хуже.
От этого я становлюсь несчастным, начинаю ненавидеть профессию и корпорации.
Автор, ваш диагноз — выгорание и усталость, отсутствие баланса.
Хотя еще вопрос, зачем вообще писать подобный провокационный пост и сколько в нем правды. Но…
Догадываюсь, что в погоне за еще +Х к зарплате где-то в подсознании маячит мираж "настоящей лучшей жизни" с маячком, что этому мешает "работа и вот это все".
Наверное, чаще всего мираж похож на бесконечный отпуск с вариациями.
И самое смешное, что если позволить себе осуществиться этому миражу, — то очень скоро станет реально скучно.
Поэтому важно периодически задавать себе вопрос: "Что я буду делать, когда у меня появится бесконечное количество денег?"
Да, да - достаточно бегло погуглить "проблемы с немецкой таможней" которая внезапно тоже ЕС.
Возможно, хороший список книг (я занимался по другим), но совершенно фантастические сроки - 8 месяцев по 10 часов в день (!!!). Никогда не поверю что в таком режиме можно 1) вообще продержаться 8 месяцев, 2) реально учиться, т.е. узнавать и запоминать новое по 10 часов в день.
Немного расскажу про свой опыт чтобы уравновесить. В универе (примат) учился плохо, и мало что понял и запомнил, поэтому когда решил вкатиться в DS начинать учить математику пришлось чуть ли не с нуля. Начал в 25 лет, сначала проходил курсы на курсере/edx/степике, потом стал читать серьезные книги (Зорич и т.д.), походил немного в НМУ (на 2 месяца кое-как хватило), стал заниматься с репетитором, прорешивать листочки какие мог найти (например Давидовича, и из того же НМУ). Сейчас мне 35 лет (т.е. 10 лет я этим всем занимаюсь - сравните с авторскими 8 месяцами), в процессе у меня родилась дочь, началась война, прилетели инопланетяне, цивилизации рождались и умирали. Я несколько раз выгорал до полного упадка, восстанавливался, понимал что занимаюсь неправильно (сначала понял что слишком много теории читаю и проглатываю ее слишком быстро, потом понял что наоборот - только листки прорешиваю, а надо бы теорию еще почитывать), несколько раз вообще хотел все бросить (и бросал, но максимум на полгода). И вот уже взрослый дядя, я несколько лет как вкатился в DS, уже успел поработать на нескольких DS-работах и успешно вел проекты, и что вы думаете - я до сих пор занимаюсь математикой и чувствую что есть еще много тем которые я либо не знаю либо знаю плохо.
С высоты своего опыта, и если отбросить чисто мои затупы, то реальные сроки и режим изучения математики для DS с около-нуля для взрослого человека с семьей видятся мне примерно такими: 3-5 лет по 2-3 часа в день. Быстрее 3х лет я вообще не знаю как можно это изучить, ведь нужна математика по сути первых 3х курсов технического универа, вот и настраивайтесь минимум на эти полноценные 3 курса, да еще с параллельной взрослой жизнью. Ну и в день лично мой (да и практически всех моих знакомых) "стандарт" тяжелой интеллектуальной работы - 3-4 часа. И это не каждый день, хотя бы 1 день в неделю надо от этого отдыхать.
Ваша сутулость выглядит как реклама стула, сорян. По проблеме, быстрее варианта чем спортзал я не знаю, так как сам был сутулый. Делаем жим от груди, так как грудная мышца сжата у сутуликов. И на ромбовидную мышцу сзади, которая растянута. Это тяги блоков горизонтально, имитация гребли, когда тянешь блок на себя. Видео на ютубе полно.
Рекомендую ознакомиться с книгой "Псевдонаука" Леонида Подымова, хотя бы 1я часть - "Механизмы науки". Имеется аудио в исполнении Максима Суслова на (запрещенный в РФ трекер), слушается легко и приятно.
Специальных знаний не требует, то есть научпоп для широкого круга читателей. В книге достаточно подробно описывается, каков должен быть путь от гипотезы к публикации прорывного сенсационного мтериала в СМИ.
Хорошая статья подымающая реальные проблемы. Только на мой взгляд слишком стереотипная, и шаблонная.
Я всегда утверждал, и буду утверждать что образованность, и интеллект это разные вещи. Человек может закончить школу с золотой медалью но при этом обладать слабым интеллектом. Просто такие люди всё зубрят и получают из за этого хорошие оценки. Вот когда они сталкиваются с нестандартными задачами на практике, где нужна какая-то креативность там и оказывается что их знаний недостаточно. Где зубрёжка материала не помогает там они и дают слабину. А другой человек может учится в школе на 3-ки или даже на 2-ки, плохо знать грамматику, но при этом обладать сильным интеллектом. Который ему во взрослой жизни и помогает достигать успехов. Люди с хорошим интеллектом могут учится плохо по-разным причинам, в плоть до проблем дома или в школе. Основная причина плохой учёбы в том что им просто неинтересно там. То что им интересно они изучают сами, а остальное считают ненужным материалом. Многие из успешных людей учились плохо. Поэтому оценивать человека по его образованию крайне грубая ошибка. Люди зубрилы могут быть прилежными работниками, прилежно выполнять монотонную, механическую работу но там где понадобится активная работа мозга, творческий подход, решение нестандартных задач, там они просто зависают и не знают что делать дальше. Вот поэтому и избегают сложных задач. Их самолюбие не даёт им признать что они не смогут решить данную задачу, ведь они всегда учились лучше других, а значит считают себя умней других. Поэтому они всячески пытаются сохранить свой статус "умного" человека.
Есть конечно и другие типы людей. Есть синергия сильного интеллекта, и образованности. Есть и люди которые обладают слабым интеллектом, и плохим образованием. А есть люди у которых интеллект развит в каком-то одном направлении. Поэтому каждый случай индивидуальный и нельзя применять шаблонный подход.
Чем мне нравится сфера ИТ так это тем что тут в основном люди с сильным интеллектом, которые пришли в эту сферу исключительно путём самообразования. Среда ИТ очень близка к научной среде. Фальшивки в такой среде сами по себе отсеиваются так как не могут двигаться дальше.
Сами идеи и предложения — вполне себе стандартные.
Читаем начальные книги по НЛП и связку экономики и психологии по Каннеману.
Врубаемся в цикл Деминга и логико-структурный подход.
Потом изучаем методы системной инженерии и их применение к программированию.
Потом внимательно разбираемся в идеями и воплощением GERAM.
Все что описано в статье уже давно разобрано в этих методологиях (лет 20 назад точно).
Причем все отработано на практике, доведено до моделей и мета-кода.
Не только постановка задачи, но и множество вариантов решения во взаимодействии с реальным миром.
По сути, эти методологии дают интерфейс между детерминированными моделями и реальным не детерминированным миром.
Но в них затронута еще более интересная задача: какими методами работать непосредственно с не детерминированным миром, не всегда стоя детерминированные модели.
На самом деле правильный комментарий. Я проходил через всё то же самое, что и автор статьи. Вот только пришел к другим выводам. Автор статьи сетует на то, что это злые "успешные успехи" испортили его любимое программирование, но я лично пришел к выводу, что мои изначальные представления о работе были неверны.
В своё время я думал, что программировать на работе будет точно так же весело и увлекательно, как это было в процессе обучения программированию. Задачи будут занимать мозг, и процесс будет даже увлекательнее результата. И на самом деле так и обстоят дела во всяких R&D проектах.
Проблема в том, что многие из нас (включая меня) недостаточно умны для R&D :) Нет нужного объема знаний или опыта, и состояния подавленности из-за вот такой вот корпоративной рутины не оставляет моральных сил восполнить этот пробел, а иногда просто не хватает умственных способностей/времени чтобы за приемлемое время получить эти знания. Чаще всего мы просто ленивы и инертны.
Соответственно, для ребят вроде меня, нет места в R&D, нас туда просто не берут. Для нас остаётся работа хуяторами, которые пишут софт для корпораций. Если ты идешь работать на успешных успехов, то ты должен ожидать, что там никому не нужен твой технический скилл. Ты идешь не создавать техническое совершенство, а помогать бизнесу богатеть. Как только ты это понимаешь, то и отношение к цели своей работы становится соответствующим и ты уже не просто "херачишь тикеты", а приносишь пользу бизнесу. Тогда все эти митинги, тикеты и прочее перестают казаться бессмысленной деятельностью. За ними стоит бизнес-процесс, который худо-бедно работает. Он не обязан быть даже самым эффективным у него совсем другие задачи, поэтому нужно просто принять это и перестать париться о том, что какие-то части твоей работы мягко говоря пахнут.
Всё это не отменят того факта, что ты как профессионал своей области обязан стараться поддерживать порядок в кодовой базе.
Автору нужно просто найти R&D проект и всё станет у него хорошо, но он не сделает этого, потому что подсел на деньги + семья + выгорние. Так что выхода у него нет — будет пахать на галерах в депрессии, пока его наконец-то не уволят)
Homo erectus тоже не хотел работать, но в итоге пришлось изобрести физику (и это хорошо).
Автор, ваш диагноз — выгорание и усталость, отсутствие баланса.
Хотя еще вопрос, зачем вообще писать подобный провокационный пост и сколько в нем правды. Но…
Догадываюсь, что в погоне за еще +Х к зарплате где-то в подсознании маячит мираж "настоящей лучшей жизни" с маячком, что этому мешает "работа и вот это все".
Наверное, чаще всего мираж похож на бесконечный отпуск с вариациями.
И самое смешное, что если позволить себе осуществиться этому миражу, — то очень скоро станет реально скучно.
Поэтому важно периодически задавать себе вопрос: "Что я буду делать, когда у меня появится бесконечное количество денег?"