Все статьи | Блог студента

Из аналитики данных в разработку

Статья написана студентом Хекслета. Мнение автора может не совпадать с позицией редакции
Из аналитики данных в разработку главное изображение

Прошло полтора месяца с моего вступления в профессию Python-программист на Хекслете. Для меня это большой шаг и большой сюрприз. Раньше разработка казалась мне слишком скучной по сравнению с исследованием данных.

По образованию я скорее социолог, в IT работаю с самого окончания университета — уже 8 лет. Это были и годы в техподдержке облачного продукта, и работа в стартапе, и маркетинговая аналитика.

Последние несколько лет я программировала на R, потому что мне это нужно было для работы с данными: сбор, обработка, исследование, визуализация. И все первые открытия, связанные с программированием случились раньше: базовые концепции, знакомство с дискретной математикой, которая очень быстро расширяет область применения на первый взгляд точечных навыков, иллюзия всемогущества новичка и так далее.

На Хекслете изначально привлек курс по терминалу и Bash, мне хотелось систематизировать свои навыки. Практически все из курса я уже умела (у меня мак, да и в работе с данными терминал хорошее подспорье), но Хекслет вдруг изменил угол зрения на некоторые вещи. Я стала примитивно, но понимать, как это все работает на более низком уровне. Особенно когда после терминала взяла еще курс по операционным системам (очень интересный!).

Эти два курса открыли целый пласт между совсем железом и уровнем пользователя. Звучит, конечно, не как сюрприз, но раньше именно эта середина была для меня загадкой и казалась необъятной. На совсем уж «железном» уровне я пробовала собирать робота и небольшие девайсы для дома (я живу рядом с городским Хакерспейсом, там все это делают). Ну и на уровне пользователя проблем не возникало. А вот эти начальные курсы Хекслета позволили посмотреть на прослойку между железом и человеком в доступной форме.

И мне это очень понравилось, настолько, что я вдруг вспомнила, что давно собиралась освоить на достойном уровне Python. Потому что этот язык тоже очень полезен для работы с данными, но, в отличие от R, он позволяет ещё и создавать полноценные масштабируемые решения.

И вот полтора месяца учебы в рамках профессии — на носу первый проект. Очень хочу успеть поработать по старой схеме с индивидуальным код-ревью и фидбэком от наставника. Потому что пока все идет очень легко и хотелось бы, чтобы наставник меня немного «заземлил» своим опытом.

PS. Наверное, разработка для меня — это и альтернативное направления развития, потому что для data science мне все-таки не хватает математики.

Аватар пользователя ema
ema 12 октября 2020
Рекомендуемые программы

С нуля до разработчика. Возвращаем деньги, если не удалось найти работу.

Иконка программы Фронтенд-разработчик
Профессия
Разработка фронтенд-компонентов веб-приложений
25 мая 10 месяцев
Иконка программы Python-разработчик
Профессия
Разработка веб-приложений на Django
25 мая 10 месяцев
Иконка программы PHP-разработчик
Профессия
Разработка веб-приложений на Laravel
25 мая 10 месяцев
Иконка программы Node.js-разработчик
Профессия
Разработка бэкенд-компонентов веб-приложений
25 мая 10 месяцев
Иконка программы Fullstack-разработчик
Профессия
Новый
Разработка фронтенд и бэкенд компонентов веб-приложений
25 мая 16 месяцев
Иконка программы Верстальщик
Профессия
Вёрстка с использованием последних стандартов CSS
в любое время 5 месяцев
Иконка программы Java-разработчик
Профессия
Разработка приложений на языке Java
25 мая 10 месяцев
Иконка программы Разработчик на Ruby on Rails
Профессия
Создает веб-приложения со скоростью света
25 мая 5 месяцев