Перш ніж розпочинати навчання, варто зрозуміти, чого саме хочеш досягти. Якщо робота в ІТ, то що саме це має бути: тут можна нарахувати десятки, якщо не сотні напрямків. Часто новачок боїться озвучити ціль, бо коли вона стає конкретною, є ризик, що не дійдеш до неї.
Один зі знайомих, який думає про перехід із бренд-менеджменту, досі не може зрозуміти, що йому цікавіше: маркетинг чи аналітика. Розвиватися в обох сферах важко, оскільки кожна вимагає багато часу для освоєння і має свої інструменти.
Ставлячи мету перед звільненням з попередньої роботи, я ставив чотири питання:
Одне з того, що допомагало протягом світчингу, — трекер часу. Цей інструмент поки що мої знайомі ігнорують, але я впевнений у його ефективності. Не вимірюючи навчальний час, не бачиш скільки вклався у нього за день, тиждень, місяць. Для мене ідеальним варіантом став Toggle Tracker, його безкоштовної версії вистачає для усіх потреб.
«1000 годин для навчання» для мене звучить гарно й амбітно. Хоч це й нагадує «правило 10 000 годин Градуела», але ідеться трішки про інше. За 1000 годин ти здобудеш навички, необхідні для початкового рівня. Але це повинна бути цілеспрямована робота над собою.
До війни я розглядав два підходи світчингу: поступовий і радикальний. Ці форми актуальні і нині.
Якщо нині все ж є змога обирати, то радив би почати з поступового шляху: щодня приділяти хоча б годинку, щоб вчити основи в обраній тобою сфері. Якщо захопить, то можна і довше.
Я обрав напрямком роботу з даними, вивчав ази Python, читав Kaggle та дивився влоги людей, які вже працювали в аналітиці та Data Science. І готував себе до радикального шляху.
Декого з моїх знайомих стримує той факт, що нинішня робота все ще приносить більше, ніж посада новачка. Тут немає правильних рішень: або погоджуєшся на менше і з часом компенсуєш втрачене зростанням оплати, або ж лишаєшся на стабільній (поки що) попередній роботі. Але як побачили за останні три місяці — ця стабільність може бути дуже хиткою.
Після розуміння цілей та часу на навчання, визнач, що саме збираєшся вчити. І для себе, і для знайомих я використовую такий алгоритм:
Особисто моїм топом в аналізі даних став курс з Python на 4 місяці від Beetroot Academy, який розбавляв SQL, Power BI, Tableau, статистикою, практичною роботою з даними, англійською та активністю з пошуку роботи.
Це питання залежить від того шляху, який обираєш. Якщо світчитися поступово, то варіантів три: ранок, вечір, ранок + вечір. Все залежить від біоритмів та хобі. Мені складно вчитися зранку у будні, але набагато легше ввечері після пробіжки. Комусь — навпаки.
У випадку радикального шляху, можна вчитися, коли завгодно. Але все ж раджу використовувати час з 9 до 18, щоб все-таки був певний режим. Під час свого «добровільного безробіття» практикував спільні виходи з дружиною з дому: вона йшла на роботу, а я повертався додому за 10-15 хвилин, ніби на власний офіс.
Раджу пам’ятати про так званий снек-час. Тобто проміжки у 10-15 хвилин, які можна використати, щоб засвоїти щось нове. Наприклад, у черзі чи в транспорті. Якщо повітряна тривога зустрічає мене не вдома, то маю з собою додаток Udemy, й у сховищі дивлюся актуальний курс.
Звісно, код на телефоні писати складно, але послухати тему зі статистики чи теорії ймовірності цілком можливо.
У перші тижні війни мені, як і багатьом знайомим, було складно сконцентруватися на роботі, не кажучи про навчання. Але поступово цей ресурс вдалося відвоювати у ресурсів з новинами.
Останні кілька років мені допомагає система Pomodoro: розподіляєш роботу у відрізки по 25 хв і потім 5 хв відпочиваєш. Це зручно у роботі з digital, коли маєш багато коротких задач.
Але у випадку дата-аналітики, особливо там, де йде робота з кодом, цей підхід не працював: пів години — надто мало для того, щоб в’їхати у задачу і придумати хороше рішення. Тому підхід, який працює для мене останній рік — 50/10: 50 хвилин сконцентрованого навчання чи роботи та 10 хвилин відпочинку. Разом це — година, щоб допомагає зручно моніторити, якщо починати цикл на початку години.
У ці 10 хвилин варто розвантажити голову і попрацювати руками: застелити ліжко, помити посуд, прибрати за котом. Соцмережі та новини теж стараюся дивитися тільки у цей проміжок. Хоча і розумію, що розфокусуватися це не дуже допомагає.
Друк наосліп — навичка, яка дуже допомагає, незалежно від майбутньої спеціалізації в ІТ. Це стосується і української, а особливо англійської, на якій писатимете код.
Як би важко це не було на початку, згодом зекономить час, коли повторюватимете код за лектором. До того ж це може бути маленькою перемогою під час довгої дороги до світчингу.
Чим краще ти залучиш себе до навчання — тим більше шансів, що все закінчиться позитивно. Мої підходи:
Журналіст Малкольм Гладуел у книзі «Неординарні» розповів про «правило 10 000 годин». Якщо коротко: потрібно витратити стільки часу, щоб стати експертом міжнародного класу.
Та тут є хитрість. Потрібно вдосконалювати себе саме там, де є складнощі, а не просто постійно робити одне й те ж в надії, що це покращує навички. Наприклад, вивчивши базу SQL, варто розбиратися зі складнішими темами, типу процедур та віконних функцій, а не перепроходити цю базу на іншому курсі.
Варто пам’ятати про криву складності: матеріал треба підбирати так, щоб він був на межі поточних можливостей. Якщо освоюватимеш табличку множення у 31 рік — буде нудно. Якщо ж перемножуватимете матриці вперше за 10 років — занадто складно. Шукай середину.
Найкраща можливість перевірити знання — співбесіди. Оскільки може бути пастка нескінченності курсів, як це трапилося з моїм знайомим фронт-ендером. Йому здається, що він ще недостатньо знає для пошуку роботи. Цій неготовності уже більш як десять місяців.
Співбесіди — це стресова перевірка, але вона потрібна, щоб побачити слабкі сторони. Розумію, зараз дійти до співбесіди початківцю стало складніше, але все ж треба пробувати.
Після кожного технічного інтерв’ю раджу виписувати те, на чому були складнощі і детальніше це пропрацьовувати. Після кількох таких ітерацій набагато впевненіше себе почуватимеш.
Якщо все ж не можеш потрапити на справжню співбесіду, почни з легших варіантів. Перший — Pramp — безкоштовний сервіс, де двоє кандидатів англійською проводять співбесіди один з одним. Моїми партнерами стали дослідник з Единбурзького університету і колишня розробниця з Apple.
Другий — Interview Warmup від Google, який аналізує відповіді англійською і показує семантичний аналіз, допомагаючи побачити інсайти, типу використовування робочої термінології, найчастіше вживані слова тощо.
У школі та університеті розклад переважно нам подавали від керівництва. При світчингу ти сам собі формуєш його.
Я прихильник чергування дисциплін, щоб мозок перемикався між активностями. Наприклад, Python з математикою, SQL з Power BI, пошук роботи з англійською. Натомість один з моїх знайомих бере певну дисципліну і приділяє їй тиждень з ранку до вечора.
Твій розклад має підходити під можливості. Наприклад, якщо я навчаюся у вихідний, то мені простіше на початку дня писати код, а у другій половині — працювати з рутинними задачами.
Якщо все ж хочеш перейти в іншу сферу, то оточення повинно максимально цьому допомагати. Навіть якщо це не напряму навчає хард-навичкам.
Те, що довкола нас, не менш важливе за інформаційний простір. І його потрібно адаптувати під свої навчальні потреби.
Я вірю, що навіть війна не зможе зупинити людину, яка вирішила відкрити для себе нову сферу. Так, це буде складніше, ніж раніше, але все ж можливо. Успіхів вам і оферів!
Оригінал статті тут.
