Несколько месяцев назад я решил, наконец, совершить прыжок и запустить свою программу кодирования Data Science через Flatiron. Это был нелегкий выбор, но после нескольких разговоров с друзьями и семьей я понял, что мне пора уйти с должности специалиста по ипотечному кредитованию. Если вы находитесь в таком месте своей жизни, когда думаете о том, чтобы перейти к технологиям, этот пост в блоге для вас.
Чтобы дать некоторые сведения о себе, я пришел из мира бизнеса. Я получил степень бакалавра и магистра делового администрирования. Я работал в сфере продаж и операций в нескольких различных отраслях. Вы знаете, деловые вещи.
Так зачем делать скачок?
Не поймите меня неправильно, мне нравилось то, что я делал в качестве специалиста по ипотечному кредитованию. Моя компания сосредоточилась на том, чтобы помогать людям покупать дома в рамках программы жилищного кредита Министерства сельского хозяйства США с нулевым первоначальным взносом. В первую очередь мы помогали людям, которые покупали свой первый дом, и участие в этом процессе было невероятно полезным. Не раз мне говорили, что до общения со мной клиент никогда не думал, что сможет приобрести дом. Такие моменты действительно заставляют вас получать удовольствие от того, что вы делаете.
Однако проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что мне нравилось возиться со своим рабочим процессом, пытаясь сделать каждую из моих задач максимально эффективной. Электронные письма? Сделаны шаблоны. Условия андеррайтинга? Сделаны шаблоны. Расчет доходов? Сделаны шаблоны + excel документ. Разовые проблемы с недвижимостью? Записали каждый опыт нашей команды кредитных специалистов по вопросам собственности и собрали их в блокнот.
Продолжая работать над своим рабочим процессом, чтобы сделать его максимально эффективным, я понял, что должен быть лучший способ выполнять некоторые из наших задач. После разговора с коллегой он рассказал мне об «Автоматизации скучных вещей» Эла Свейгарта (2). Я посмотрел сериал и все, что я могу сказать, это то, что я был на крючке.
Мне нравились не только повседневные приложения Python, но и содержащиеся в нем аналитические возможности. На протяжении всей своей карьеры я выполнял аналитическую работу в той или иной степени, но с Python и доступными пакетами анализ выходит на совершенно другой уровень. С моей любовью к поиску эффективности, казалось, что Python отлично подойдет и для улучшения моих аналитических навыков.
Имеет ли это смысл для вас?
Не буду врать, для меня это был трудный выбор. Мне нравилась моя работа, мои коллеги и моя компания. Мне было удобно. Но когда я сделал шаг назад и посмотрел на все, я понял, что сделать прыжок и начать программу Data Science с Flatiron было правильным выбором. У меня была страсть к тому, чему они учили, и у меня был хороший момент в моей жизни, чтобы сделать карьеру. Мой мыслительный процесс был близок к ответу на следующие вопросы.
- Понравилось ли мне кодирование и процессы, связанные с наукой о данных?
- Было ли у меня хорошее положение в моей личной и финансовой жизни, чтобы сделать карьеру?
- Верил ли я, что навыки, которые я получу, изучая науку о данных, дополнят те, которые у меня есть сейчас? (Преимущество наличия сложного навыка, такого как программирование, также нельзя недооценивать.)
Для меня ответ на все эти вопросы был утвердительным. И вот я на второй неделе программы Data Science через Flatiron!
Выбор не будет иметь смысла для всех, но, надеюсь, я помог некоторым из вас принять решение о том, стоит ли совершать прыжок в мир науки о данных.
Цитаты:
