Ситуация на начальном уровне в сфере анализа данных кардинально изменилась, и если вы всё ещё следуете «старым правилам», вы рискуете столкнуться с разочарованием. После 7 лет работы в стартапе, Uber и Stripe я расскажу, что действительно поможет вам устроиться на работу в 2026 году (и что уже устарело) 🔥
Это не банальные советы по карьере из LinkedIn. Это проверка реальности, которую я хотел бы получить раньше: какие основы нельзя пропускать, как программы LLM изменили правила игры, почему начать с должности аналитика данных может быть самым разумным шагом, и какие навыки действительно выделят вас среди всех остальных, имея сертификат и GitHub.
Если вас раздражает совет «просто создавайте проекты» или вы не уверены, нужна ли вам степень, эта статья поможет вам разобраться в ситуации. Путь в науку о данных изменился — вот что работает сейчас ✨
🕒 Таймкоды
00:00 весёлое вступление
00:10 обычное вступление (лол)
01:58 ваши обязательные условия (базовое образование, подача заявки, магистерская программа)
06:44 как начать карьеру (мои реальные, честные советы)
🧠 Ключевые слова: как начать карьеру в науке о данных в 2026 году, вакансии для начинающих специалистов по науке о данных, как стать специалистом по науке о данных, смена карьеры в науке о данных, переход от аналитика данных к специалисту по науке о данных, магистерские программы по науке о данных, наука о данных без высшего образования, трудоустройство в сфере технологий, основы науки о данных, учебник по Claude Code
👉 Подпишитесь, если хотите получать честные, основанные на опыте советы о том, что на самом деле нужно, чтобы начать карьеру в науке о данных. Оставьте комментарий, если вы пытаетесь получить свою первую работу — мне было бы интересно узнать, где вы застряли и что у вас работает.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Добро пожаловать на канал «Почти астрофизик» — меня зовут Прия, я специалист по анализу данных и делюсь реальными, нефильтрованными историями о работе в сфере технологий 💻, выгорании 🧠, карьерном росте 📈 и (в основном) просто об обучении вслух. От бакалавриата по физике до стартапов, Uber и Stripe, я многому научилась (и, возможно, совершила много ошибок 😅). На этом канале я рассказываю о том, каково на самом деле работать в сфере технологий, размышляю о сложных сторонах амбиций и обсуждаю как качественную, так и количественную сторону построения значимой карьеры. Вас ждет технический контент по анализу данных, разговоры о работе в быстрорастущих компаниях, борьбе с синдромом самозванца и о том, что вообще означает «успех».
Подписывайтесь, если вам интересна наука о данных, которая кажется немного более человечной 🤍 — и оставляйте комментарии в любое время, мне тоже будет интересно узнать вашу историю!!
LinkedIn: / priya-l-520311145
Информация по комментариям в разработке