Яке направлення краще для старту в IT: NLP чи Data Analysis?

Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Підписуйтеся на DOU | AI!

Привіт усім!

Я студент і маю таке питання. Вже три місяці шукаю роботу в сфері Data Science (вивчав класичні задачі: регресії, класифікації, кластеризації), але поки що безуспішно. Відчуваю, що цей напрям не дуже популярний в Україні, судячи з вакансій. Тому думаю про можливість змінити курс на Data Analytics, щоб швидше знайти роботу.

Проте мене також цікавить Natural Language Processing. Розумію, що шанси знайти роботу в цій сфері можуть бути меншими, але цей домен здається більш цікавим та перспективним але час вже піджимає на навчання, бо потрібно десь брати кошти.

Що ви можете порадити молодому студенту?

👍ПодобаєтьсяСподобалось1
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Шукайте Інтернатуру/стажування у великих ІТ компаній.

Дуже дивний вибір, це як обирати між їжею та вечерею

Чому дивний? Є перетин між ними, але вимоги дуже різні.

Є стажування у вкладці перша робота, але там потрібно тестові завдання робити, я зараз в процесі їх виконання (сегментація кораблів), та ще на джіні одне ще вроді є (хз).

Є два шляхи в DS:
1. Академічний — коли ти пишеш курсову, дипломну чи PhD по DS, ML, data mining, статистиці або хоча б використовуєш їх в них. Тоді можуть взяти на джуна — мідла.
2. Девелоперський — коли ти розвиваєшся як Python девелопер з нахилом в DevOps, MLOps, бази даних стаж, джун, мідл. Потім можеш подавати на DS.

Я, поки проходжу курси по Data Science на Python, паралельно для практики в програмуванні публікую періодично свої pet-проєкти на GitHub.

Потенційно — кожен з них, це точка входу в комерційний проєкт.

Керуюсь такою логікою. Але теж у LinkedIn вже 3 місяці статус «Open to work» і не густо по оферам, навіть по співбесідах.

Що ж, системна робота завжди приносить результати, треба лиш зачекати.

Спробуйте і Ви, взятись за простенький проєкт, де поєднується все, що Вас цікавить.

Як аналітик даних, я все ж таки радив би звернути увагу на цю сферу. Вакансій в аналітиці зазвичай більше, ніж Data Science, бо будь-яка компанія спочатку починає саме з аналітики, а не з DS. І поріг входу сюди нижчий (моя суб’єктивна думка).

Можу поділитися списком ресурсів, які зазвичай даю початківцям перед менторськими сесіями. А якщо залишаться після них питання, то радий буду відповісти на них на онлайн-зустрічі.

Для людей без роботи такі сесії безкоштовні.

Мій Лінкедін та Телеграм — у профілі DOU.

Вакансій касирів ще більше ;)

Підписатись на коментарі