Как жить дальше жене-технарю?

[Noskov Sergey]

Снежная Королева,

Вы описываете вовсе не entry level ситуацию для некоего абстрактного data scientist в большом проекте-большой компании. У Вас обязанностей на целого team-lead, ну или контрактора, который сразу играет во все. А зачем навыки хакера? Как показывает мой скромный опыт, знание всего, много и сразу обычно означает BS masters = mile long/inch deep. Хотя вот любезный Физик-Лирик указывает на то, что понимание зачем и как уже появляется, а значит есть и понимание специализации.

По правде говоря, вся эта дискуссия абстракта. Топик-стартер сидит без права на работу, правда в прекрасном для работы штате - Калифорния. Совет про учебу не плох, но надо решить на кого и как. При поступлении в магистратуру по смежно-более-полезной специальности можно немного работать на кампусе и в области топик-стартера можно получить RA/TA-ship и не очень-то платить за образование. С малыми дитями - очень тяжело. Про пост-докство возможно, но куча подводных камней и, насколько я помню, ограничение 5-ти лет после PhD действует во всей системе Cal/CSU. После Research Associate. Найм Research Associate теоретически возможен, но на практике это дороже для профессорского гранта, требует одобрения факультетом и делается только при наличии сильного желания у работодателя.

[RedPanda]

Снежная Королева,

Вы описываете вовсе не entry level ситуацию для некоего абстрактного data scientist в большом проекте-большой компании. У Вас обязанностей на целого team-lead, ну или контрактора, который сразу играет во все. А зачем навыки хакера? Как показывает мой скромный опыт, знание всего, много и сразу обычно означает BS masters = mile long/inch deep. Хотя вот любезный Физик-Лирик указывает на то, что понимание зачем и как уже появляется, а значит есть и понимание специализации.

По правде говоря, вся эта дискуссия абстракта. Топик-стартер сидит без права на работу, правда в прекрасном для работы штате - Калифорния. Совет про учебу не плох, но надо решить на кого и как. При поступлении в магистратуру по смежно-более-полезной специальности можно немного работать на кампусе и в области топик-стартера можно получить RA/TA-ship и не очень-то платить за образование. С малыми дитями - очень тяжело. Про пост-докство возможно, но куча подводных камней и, насколько я помню, ограничение 5-ти лет после PhD действует во всей системе Cal/CSU. После Research Associate. Найм Research Associate теоретически возможен, но на практике это дороже для профессорского гранта, требует одобрения факультетом и делается только при наличии сильного желания у работодателя.

+1
Я бы тоже рекомендовала получить дополнительного мастера по смежной специальности, если есть возможность.

[RedPanda]

Если мы говорим про дата сайенс в бизнесе, то новшество заключается в том, что один человек охватывает огромный круг задач, что раньше было невозможно. Все начинается со знания самого бизнеса, тут у академиков жирный минус. Затем постановка задачи. Обоснование проекта. Здесь только опытным академикам плюс, просто закончили PhD не канает (нет опыта получения грантов). Где взять данные? Нужны навыки хакера, scrap a website or via API or SQL. Контроль качества данных (этим традиционно занимались risk departments), если данных много, нужна специальная инфраструктура. Этим всегда занималось IT, но теперь дата сайентисты часто вовлечены. Затем чистка данных (ETL), построение/тестирование моделей (ML), и вывод результата, еще одна огромная область data visualisation. Часто все заканчивается web app development. Затем мониторинг всей data pipeline.

Нужно знать огромное количество всего и сразу, при этом уметь играть в политические игры, работая в качестве консалтанта, уметь story telling. В этом вся проблема. Потому так сложно найти людей. Статистика - только очень малая часть работы, но без глубокого знания тоже не обойтись.

Хотя сейчас начинают понимать, что таки надо разделять функции хоть немного, и разделяют analysts and builders, в также ETL, но всё равно на знаниях экспериментов далеко не уедешь. Мои знакомые физики PhD обычно получали отдельно мастера, или в статистике, или в предметной области типа финансов.

В общем я тоже считаю, что становиться дата сайентистом долго, дорого и нет смысла, если можно стать программистом. Деньги те же, геморроя значительно меньше.

Это прямо волшебник какой-то, а не data scientist.

[Физик-Лирик]

По правде говоря, вся эта дискуссия абстракта. Топик-стартер сидит без права на работу, правда в прекрасном для работы штате - Калифорния. Совет про учебу не плох, но надо решить на кого и как. При поступлении в магистратуру по смежно-более-полезной специальности можно немного работать на кампусе и в области топик-стартера можно получить RA/TA-ship и не очень-то платить за образование.

Собственно возникает тот же вопрос, а в какой области получать мастера? Каковы дальнейшие цели?

Я не говорю о том, что сложнее или проще в глобальном понимании. Начать в 30 лет учить языки программирования и конкурировать с теми, кто программирует с младых лет, при том, что опыт здесь как ничто важно, очень трудно. А если уже учил математику и статистику, немного освежить знания, можно даже подучиться, освоить статистические пакеты на пользовательском уровне, и вперед - мне видится такой путь легче.
Я не могу сказать, что я прямо data scientist, но занимаюсь похожими вещами в смежной области, откуда сейчас много коллег уходит в data science. И да, это какой-то размытый термин, но работ много на любой уровень и широту знаний.

Насколько я вижу, опыт в программировании уже есть, так что начало положено. Далее, дейта сайнс - это тоже программирование. Если ЕТЛ, то это сиквел, хай, пиг и т.п. У автора опыта нет, т.е. придётся учить с нуля. Если в статистику, то надо учить R и/или Питон как минимум. Плюс понимание статистики не только на уровне т-теста, плюс машинное обучение. Боюсь, одним лишь знанием стат. пакетов не обойтись. Естественно, если у автора больше душа лежит к статистике, тогда другое дело. Но что-то же заставило автора стать программистов в свое время.

[5555]

Есть также целый ряд спец программ ( 2 года обычно) диагностика, медстатистика, молекулярная медицина (стволовые клетки и прочее), цитогоненетика и другие. Но здесь есть 2 проблемы. Часто это форма резидентуры (не всегда), но часто - один-два универа готовят. Ну и нужно будет эвалюровать дипломы, часто требуют сдать екзамены, Тойфул достаточно сложный для таких программ, учиться трудно, так как программы очень интесивные, с маленьким ребенком будет крайне непросто. Поскольку интенсив, RA/TA-ship невозможен технически. Переучиваются, конечно, наши и это того стоит, проскольку в будушем будет стабильная работа с хорошей зарплатой.

[RedPanda]

Сейчас еще risk management популярен: финансы, страхование, и т.д.

[Физик-Лирик]

Сейчас еще risk management популярен: финансы, страхование, и т.д.

Давайте рассуждать логически. Автор идёт в магистратуру. Вопрос: куда и зачем? Ответ есть? Идем дальше. Насколько я понимаю, у автора ребенок еще не школьного возраста. Если автор идёт в магистратуру, ребёнок пойдет в дей кеар, а это деньги (правда, я про Кали не знаю, но предполагаю, что не бесплатно). Если стипуха, пардон, ТА , чуть больше двадцатки, все деньги уйдут на оплату дней кеар. Через некоторое время ребёнок потеряет русский язык и станет изъясняться на калифорнийском диалекте. Когда родители ТС, которые и так в прострации по поводу отъезда ТС и семьи, навестят ТС через два года, они придут еще в более прострацию, когда внук (внучка) будет отвечать на иностранном языке. Ну и кому все это нужно? Не, только программирование. К тому же муж программист. Пусть поможет в самообучении.

[RedPanda]

Сейчас еще risk management популярен: финансы, страхование, и т.д.

Давайте рассуждать логически. Автор идёт в магистратуру. Вопрос: куда и зачем? Ответ есть? Идем дальше. Насколько я понимаю, у автора ребенок еще не школьного возраста. Если автор идёт в магистратуру, ребёнок пойдет в дей кеар, а это деньги (правда, я про Кали не знаю, но предполагаю, что не бесплатно). Если стипуха, пардон, ТА , чуть больше двадцатки, все деньги уйдут на оплату дней кеар. Через некоторое время ребёнок потеряет русский язык и станет изъясняться на калифорнийском диалекте. Когда родители ТС, которые и так в прострации по поводу отъезда ТС и семьи, навестят ТС через два года, они придут еще в более прострацию, когда внук (внучка) будет отвечать на иностранном языке. Ну и кому все это нужно? Не, только программирование. К тому же муж программист. Пусть поможет в самообучении.

Ну при чем тут родители ТС и все вышеперечисленное?
Человек себе выбирает профессию на долгие годы, нужно выбрать то, к чему лежит душа и что в принципе возможно осуществить. Вообще-то, я бы как раз не рекомендовала в семье иметь двух программистов

[Физик-Лирик]

Ну при чем тут родители ТС и все вышеперечисленное?
Человек себе выбирает профессию на долгие годы, нужно выбрать то, к чему лежит душа и что в принципе возможно осуществить. Вообще-то, я бы как раз не рекомендовала в семье иметь двух программистов

Т.е. ребёнок и родители не при чем. Интересно.
А к чему душа-то лежит? Вроде мы как бы про душу еще не услышали, но уже риск менеджмент предлагаем. Оригинальненько так.

[Физик-Лирик]

[quote="RedPanda"] Вообще-то, я бы как раз не рекомендовала в семье иметь двух программистов [/quote

Аргументы, пожалуйста.

[RedPanda]

Ну при чем тут родители ТС и все вышеперечисленное?
Человек себе выбирает профессию на долгие годы, нужно выбрать то, к чему лежит душа и что в принципе возможно осуществить. Вообще-то, я бы как раз не рекомендовала в семье иметь двух программистов

Т.е. ребёнок и родители не при чем. Интересно.
А к чему душа-то лежит? Вроде мы как бы про душу еще не услышали, но уже риск менеджмент предлагаем. Оригинальненько так.

Я предлагаю варианты относительно быстрой переквалификации, имея за плечами PhD и опыт программирования. Иногда просто люди не знают о существовании некоторых профессий. Ну а то, что ребенок раньше начнет говорить на языке страны проживания, а родители этому удивятся, действительно не имеет никакого отношения к выбору будущей профессии.
На счет двух программистов в семье: всегда нужно диверсифицировать вложения плюс на всякий случай лучше все же обойтись без "здоровой" конкуренции между супругами:)

[5555]

Относительно начать учить что либо в 30 лет . У меня просто есть знакомый американец, который в 42+ только поступил на ПнД программу по биологии, отработав около 18 лет архитектором, + один постдок 3 года, в великолепной лабе и в 50 уже был профессором в очень хорошем универе. Просто суппер каръеру сделал. Это же Америка. Чуть ли не каждый второй в 40+ идет получать второго мастера или что еще.

[RedPanda]

Я сильно извиняюсь, но data science на порядок сложнее программирования в среднем (исключения бывают). Российская кандидатская по химии практически не имеет никакой связи с data science. Непонятно, вы не решились браться за программирование, но успешно нашли работу data scientist-ом?

Я не говорю о том, что сложнее или проще в глобальном понимании. Начать в 30 лет учить языки программирования и конкурировать с теми, кто программирует с младых лет, при том, что опыт здесь как ничто важно, очень трудно. А если уже учил математику и статистику, немного освежить знания, можно даже подучиться, освоить статистические пакеты на пользовательском уровне, и вперед - мне видится такой путь легче.
Я не могу сказать, что я прямо data scientist, но занимаюсь похожими вещами в смежной области, откуда сейчас много коллег уходит в data science. И да, это какой-то размытый термин, но работ много на любой уровень и широту знаний.

Это все очень низкий уровень. Статистические пакеты на пользовательское уровне, это не data science. Таким специалистам не делают рабочие визы, их очень много. Я учу статистику с математикой уже шесть лет, параллельно с работой. Всегда умиляют люди, которые предлагают "подучить" статистику.

Люди предлагают "подучить" статистику, потому что сами это сделали, и имеют перед глазами многочисленные примеры того же с визами и без. Кстати, автор как раз сказала, что со статистикой у нее не очень, похтому в конкретно этом случае "подучивать", видимо, нечего.

[Физик-Лирик]

Ну так это и есть data scientist. Общее представление почти обо всем плюс углубленное в паре-тройке областей. Обычно нанимают с 50% match, и делают команду с различными strengths у людей.

В общем все так и есть. Даже не смотря на понимание специализации, требований на позицию будет пруд пруди. Здесь главное изобразить соответствие на интервью, а после найма можно уже специализироваться. Но на интервью могут что угодно спросить.

[Физик-Лирик]

Относительно начать учить что либо в 30 лет . У меня просто есть знакомый американец, который в 42+ только поступил на ПнД программу по биологии, отработав около 18 лет архитектором, + один постдок 3 года, в великолепной лабе и в 50 уже был профессором в очень хорошем универе. Просто суппер каръеру сделал. Это же Америка. Чуть ли не каждый второй в 40+ идет получать второго мастера или что еще.

Я практически уверен, что у него уже к тому времени куча денег была накоплена, либо был успешный бизнес. С хорошей работы тут редко кто соскакивает просто так. Либо заочное обучение (но не докторское). И почему обучение - это обязательно университет? Самообучение еще никто не отменял.

[RedPanda]

Ну так это и есть data scientist. Общее представление почти обо всем плюс углубленное в паре-тройке областей. Обычно нанимают с 50% match, и делают команду с различными strengths у людей.

В общем все так и есть. Даже не смотря на понимание специализации, требований на позицию будет пруд пруди. Здесь главное изобразить соответствие на интервью, а после найма можно уже специализироваться. Но на интервью могут что угодно спросить.

Как и в любой профессии, в data science есть множество различных специализаций, предметных областей и уровней. Поэтому, если официально позиция называется так, платят вменяемые деньги и работа нравится, тот факт, что кто-то со стороны считает такую позицию слишком простой и мелкой для daya scientist, дела совершенно не меняет.

[Физик-Лирик]

Я предлагаю варианты относительно быстрой переквалификации, имея за плечами PhD и опыт программирования. Иногда просто люди не знают о существовании некоторых профессий. Ну а то, что ребенок раньше начнет говорить на языке страны проживания, а родители этому удивятся, действительно не имеет никакого отношения к выбору будущей профессии.
На счет двух программистов в семье: всегда нужно диверсифицировать вложения плюс на всякий случай лучше все же обойтись без "здоровой" конкуренции между супругами:)

Последнее утверждение весьма субъективно. Если у супруга нет PhD, то получается уже проиграл? Странно как-то, конкуренция в семье... не понимаю.
Я как бы не имею ничего против быстрой переквалификации. Просто с үнивером и магистратурой быстрой она вряд ли будет. Я не говорю, что это плохо. Просто опять, какова цель?

[RedPanda]

Я предлагаю варианты относительно быстрой переквалификации, имея за плечами PhD и опыт программирования. Иногда просто люди не знают о существовании некоторых профессий. Ну а то, что ребенок раньше начнет говорить на языке страны проживания, а родители этому удивятся, действительно не имеет никакого отношения к выбору будущей профессии.
На счет двух программистов в семье: всегда нужно диверсифицировать вложения плюс на всякий случай лучше все же обойтись без "здоровой" конкуренции между супругами:)

Последнее утверждение весьма субъективно. Если у супруга нет PhD, то получается уже проиграл? Странно как-то, конкуренция в семье... не понимаю.
Я как бы не имею ничего против быстрой переквалификации. Просто с үнивером и магистратурой быстрой она вряд ли будет. Я не говорю, что это плохо. Просто опять, какова цель?

Шутка, конечно, но в каждой шутке есть доля правды. Мужчины не так легко переносят жен успешнее себя (не всегда, разумеется).
На счет быстрой переквалификации: нужно оценивать и затраты, и перспективы, и возможности, разумеется. Обучение иногда стоит денег и времени (год-два), но при этом часто стоит того.

[Физик-Лирик]

На счет быстрой переквалификации: нужно оценивать и затраты, и перспективы, и возможности, разумеется. Обучение иногда стоит денег и времени (год-два), но при этом часто стоит того.

Думаю, мы ТС предоставили уже много информации для размышления. Если ей это интересно, можно будет обсудить более предметно, если будет дополнительная инфа в виде резюме и т.п. В общем, мы здесь все хорошо потрудились.

[RedPanda]

На счет быстрой переквалификации: нужно оценивать и затраты, и перспективы, и возможности, разумеется. Обучение иногда стоит денег и времени (год-два), но при этом часто стоит того.

Думаю, мы ТС предоставили уже много информации для размышления. Если ей это интересно, можно будет обсудить более предметно, если будет дополнительная инфа в виде резюме и т.п. В общем, мы здесь все хорошо потрудились.

[flip_flop]

Нужно знать огромное количество всего и сразу

Это прямо волшебник какой-то, а не data scientist.

Ну так это и есть data scientist.

[flip_flop]

В общем, мы здесь все хорошо потрудились.

Теперь можно отдохнуть. Тема Data Science раскрыта.

[5555]

Относительно начать учить что либо в 30 лет . У меня просто есть знакомый американец, который в 42+ только поступил на ПнД программу по биологии, отработав около 18 лет архитектором, + один постдок 3 года, в великолепной лабе и в 50 уже был профессором в очень хорошем универе. Просто суппер каръеру сделал. Это же Америка. Чуть ли не каждый второй в 40+ идет получать второго мастера или что еще.

Я практически уверен, что у него уже к тому времени куча денег была накоплена, либо был успешный бизнес. С хорошей работы тут редко кто соскакивает просто так. Либо заочное обучение (но не докторское). И почему обучение - это обязательно университет? Самообучение еще никто не отменял.

я не знаю, он еще женился, будучи в аспирантуре, и дятя повилось. Такой вот резкий сдвиг в жизни, а тихий, спокойный человек, говорил, что никогда не нравилась профессия архитектора. Я больше к тому, что в 42 есть возможность учится, еще мозги не высихают обычно, хоть очно, хоть заочно можно учится.

[Физик-Лирик]

я не знаю, он еще женился, будучи в аспирантуре, и дятя повилось. Такой вот резкий сдвиг в жизни, а тихий, спокойный человек, говорил, что никогда не нравилась профессия архитектора. Я больше к тому, что в 42 есть возможность учится, еще мозги не высихают обычно, хоть очно, хоть заочно можно учится.

Нет, конечно, учиться можно. Я сам люблю, но самостоятельно, без резких движений.

[kairy]

Физику-Лирику отправила cv в приват.

Теперь о душе)
Душу программирование прет, иначе, как тут верно заметили, она не стала бы изучать его на родине.
Биология абстрактно тоже прет, но, как бы это объяснить получше, именно абстрактно.
То есть с программированием отношения: это прикольно - копаться в коде, что-нибудь написал - оно заработало, не заработало - лезем выясняем почему, нашли-радуемся.
А с биологией: ух ты, как тут все интересно! белочки, вирусы, метаболитические пути, всякие запутанные биохимические реакции. А что дальше с этим делать?

Про конкуренцию в семье насмешили) Какая конкуренция, когда я в вебе, а муж плюсовик, при каждом удобном случае норовящий пообщаться с железками? Да и весовая категория не та.