Такое самомнение в IT не везде. Точно не стоит свое мнение на основании этих комментариев основывать.
Я сам работал на заводе и нетривиальных задач там хватает, не говоря уже об опасных условиях труда. Недавно брал интервью у друга, который перешел из производства в аналитику, думаю Вам будет интересно.
У нас в сообществе наоборот все друг другу помогают и делятся знаниями. Сегодня помог ты, а завтра тебе.
По опыту скажу, что если начать рабочий день с пива, то он в этот момент и закончится, так как все желание работать сразу же пройдет. Поэтому во время утреннего обхода, когда надо провести органолептическую проверку пива, лучше воздержаться от употребления.
Только если в пятницу вечером открыть дашборд вместе с пивом, чтобы взглянуть под другим углом и в понедельник выдать новые инсайты, главное их к тому времени не забыть.
Единственный курс по анализу данных, который я прошел перед первой работой, был Google Data Analytics. Считаю его лучшим курсом на данную тему, плюс ко всему он полностью бесплатный, но на английском языке.
Сейчас бы я выбирал направление связанное с математикой или информационными технологиями, вне зависимости в Москве они или нет.
Да, пиво - это универсальное связующее звено любых понятий!
У меня совпало, что пиво оказалось еще и работой, что конечно определенный след оставило, особенно когда утром надо проверить пиво в ЦКТ, то рабочий день может закончиться немного быстрее, поэтому сейчас к нему немного охладел и больше воспринимаю как работу, хотя иногда какой-нибудь интересный сорт всегда рад попробовать.
Думаю, что обязательно будет вторая часть, где подробно расскажу про специфику процесса обучения в обеих сферах, но если кратко:
Общее понимание приготовления пива и самогона получил в деревне, образование инженера-теплотехника помогло перенести кустарные методы на сложный технологический процесс, перед запуском пивоварни был почти месячный мастер-класс от опытного пивовара, а во время работы были курсы повышения квалификации, например, ездил на солодовую Weyermann, в Германию, также было довольно активное сообщество внутри страны и делились опытом, ездили друг к другу на пивоварни.
К анализу данных пришел практически "случайно", изначально изучал Python для разработки игр, потом решил стать веб-разработчиком, но не взлетело, так как выгорел еще до того, как начал работать, опустил руки, но услышал про базы данных и аналитику, начал разбираться в теме на иностранных ресурсах и применять на рабочем месте. Совместив это все начал проходить собеседования на аналитика данных и когда их число перевалило за десяток, то получил свой первый оффер.
Такое самомнение в IT не везде. Точно не стоит свое мнение на основании этих комментариев основывать.
Я сам работал на заводе и нетривиальных задач там хватает, не говоря уже об опасных условиях труда. Недавно брал интервью у друга, который перешел из производства в аналитику, думаю Вам будет интересно.
У нас в сообществе наоборот все друг другу помогают и делятся знаниями. Сегодня помог ты, а завтра тебе.
Привет!
Не соглашусь, что проблема в HR. Это все-таки линейные сотрудники, а не законодатели индустрии.
В любом случае, проблем хватает как со стороны найма, так и со стороны соискателей.
Привет!
Вау, вот это называется омниканальность или "вашу маму и тут и там передают" )
Спасибо, что везде читаете, надеюсь, что находите для себя что-то полезное!
Привет!
Рад, что понравилось! Надеюсь, что хватит сил написать что-нибудь еще.
Привет!
Спасибо за высокую оценку статьи и моего пути.
Вы правы, упорство зачастую важнее многих качеств и это касается не только поиска работы.
Если зажать значок историй, то в сплывающем меню можно выбрать «Скрыть истории», тогда Вы их вообще видеть не будете.
Думаю, что поверхностно только для тех, кто хорошо знаком с одной из областей.
Читателям, которые не погружены в тему, дает хорошее представление, используя минимум профессиональной терминологии.
Привет! По эстонским законам это была микропивоварня. Варили почти каждый день, варочник был на 1200, если не ошибаюсь.
Привет!
По опыту скажу, что если начать рабочий день с пива, то он в этот момент и закончится, так как все желание работать сразу же пройдет. Поэтому во время утреннего обхода, когда надо провести органолептическую проверку пива, лучше воздержаться от употребления.
Только если в пятницу вечером открыть дашборд вместе с пивом, чтобы взглянуть под другим углом и в понедельник выдать новые инсайты, главное их к тому времени не забыть.
Привет!
Единственный курс по анализу данных, который я прошел перед первой работой, был Google Data Analytics. Считаю его лучшим курсом на данную тему, плюс ко всему он полностью бесплатный, но на английском языке.
Сейчас бы я выбирал направление связанное с математикой или информационными технологиями, вне зависимости в Москве они или нет.
Привет!
Да, пиво - это универсальное связующее звено любых понятий!
У меня совпало, что пиво оказалось еще и работой, что конечно определенный след оставило, особенно когда утром надо проверить пиво в ЦКТ, то рабочий день может закончиться немного быстрее, поэтому сейчас к нему немного охладел и больше воспринимаю как работу, хотя иногда какой-нибудь интересный сорт всегда рад попробовать.
Привет!
Думаю, что обязательно будет вторая часть, где подробно расскажу про специфику процесса обучения в обеих сферах, но если кратко:
Общее понимание приготовления пива и самогона получил в деревне, образование инженера-теплотехника помогло перенести кустарные методы на сложный технологический процесс, перед запуском пивоварни был почти месячный мастер-класс от опытного пивовара, а во время работы были курсы повышения квалификации, например, ездил на солодовую Weyermann, в Германию, также было довольно активное сообщество внутри страны и делились опытом, ездили друг к другу на пивоварни.
К анализу данных пришел практически "случайно", изначально изучал Python для разработки игр, потом решил стать веб-разработчиком, но не взлетело, так как выгорел еще до того, как начал работать, опустил руки, но услышал про базы данных и аналитику, начал разбираться в теме на иностранных ресурсах и применять на рабочем месте. Совместив это все начал проходить собеседования на аналитика данных и когда их число перевалило за десяток, то получил свой первый оффер.
Надеюсь, что общее представление дал.