Как я из кинопродюсера стал дата-сайентистом без опыта в программировании

Муминшо Абдулвасиев рассказывает, как из продюсера сериалов стал аналитиком данных и исследует возможности машинного обучения. О поиске работы, сложностях в обучении и подготовке.

Обо мне

До поступления в буткемп я два года работал ассистентом продюсера на сериалах. В какой-то момент понял, что погряз в рутине, потерял интерес к работе и не видел возможности для роста. Появилось ощущение, что трачу время впустую, — и желание получить новую профессию.

Думал в сторону программирования, но опыта не было совсем, только на уровне школьных уроков информатики. От знакомых, которые окончили Elbrus , узнал про формат буткемпа — понимал, что будет тяжело, но решил попробовать.

Подготовка

Я готовился по методичке, присланной наставником, и параллельно решал задачи на платформе Codewars. Еще до начала подготовки прошел несколько коротких бесплатных курсов на платформе Stepic и подписался на Telegram-канал ODS Ai Ru и YouTube 3Blue1Brown.

Во время подготовки важно уделять ей время каждый день. А еще общаться не только с куратором, но и с другими студентами — делиться идеями, успехами и ресурсами для обучения. Это помогает почувствовать поддержку комьюнити.

Как победить фрустрацию

Учиться было сложно, особенно в первые две-три недели: много новой информации, которую нужно быстро воспринимать и усваивать. Постоянно накатывало ощущение фрустрации — казалось, что другие студенты успевают, а у меня не получается запомнить теорию и решать задачи.

Справиться с этим ощущением мне помогли утренние стендапы, на которых я делился переживаниями и рассказывал о своих неудачах. Оказалось, что с похожими проблемами сталкиваются почти все студенты. В такие моменты становится легче — понимаешь, что ты не один.

Поддержка — не единственный фактор: важно уметь правильно отдыхать. Без качественного сна, прогулок и занятий спортом сложно усвоить всю информацию, которую дают на буткемпе — в голове просто не остается места для новых знаний.

Я старался следовать двум правилам: делать перерывы на короткие прогулки рядом с кампусом, игру в пинг-понг и общение с другими студентами во время учебы, и отдыхать в выходные. Смотрел сериалы, гулял, встречался с друзьями, занимался спортом и много спал.

Сложности в начале многократно окупились. Безумно рад, что выбрал именно буткемп — сам я так быстро не дошел бы до такого уровня. Не думал, что начну проходить собеседования после 3 месяцев обучения, но это оказалось возможным.

Финальный проект и поиск работы

В качестве выпускного проекта мы с группой сделали sneakershazam — нейросеть в виде чат-бота, который по фотографии мог определить модель кроссовок. В основе него лежали две модели — Yolov4 для детекции кроссовок на фотографии и ResNet для их классификации.

Первая модель ищет на фотографии область, в которой находится кроссовок, вырезает ее и передает второй модели. ResNet ищет признаки тот или иной модели кроссовок и выдает результат. За дне недели, которые даются на второй проект, мы успели обучить модель работе только с 20 видами кроссовок.

После защиты проекта началась карьерная неделя. Карьерные коучи помогли мне составить резюме, научили общаться с рекрутерами, правильно задавать вопросы на собеседованиях и отличать хорошие вакансии от плохих.

До буткемпа у меня почти не было опыта в собеседованиях и сначала было довольно нервно. Но чем больше собеседований я проходил, тем уверенне себя чувствовал.

В какой то момент понимаешь, что от собеседований плохого опыта быть не может: либо ты получаешь оффер, либо получаешь ценную информацию о своих слабых местах.

На работу я устроился примерно два месяца — сейчас я аналитик в лаборатории интеллектуальной аналитики в РАНХиГС. Мы создаем проекты для студентов разных направлений с демонстрацией возможностей машинного обучения и нейросетей.