Ebout Data Science | Дима Савелко

Пилим симулятор Data Scientist’а внутри менторства 😋 Увидел среди вас много откликов на то что происходит внутри менторства/сообщества, поэтому хочу ещё и поделиться о пиздатых материалов, которые мы пишем внутри менторства. Мы сейчас довольно сильно перестраиваем обучение внутри, и пилим свои самописные материалы Почему самописные? 🤩 Потому что материалы, которые дают в интернете в основном каловая масса, которая не объясняет основного - что реально будет происходить на работе. Мы делаем упор именно на практическое объяснение как та штука, которую ты сейчас изучаешь связана с твоей будущей работой, и по итогу у нас получился такой симулятор Data Scientist`а Логика простая: внутри должно быть только то, что реально нужно для работы, проектов и собесов: без бесконечного дрочного ООП, без “пройдите ещё 500 часов теории”, без абстрактной базы ради базы Сейчас почти полностью дописан трек Agents + RAG / AI Engineering, в нём ребята изучают

🔵 Python (основы, асинхронность, деплой, гит, ci/cd и другие вещи) 🟢 ClassicML (регрессия/классификация/метрики/ансамбли) 🟣 DL + RAG/Agents (DL/Трансформеры, LangChain/LangGraph, ReAct, tool use и ещё море вкусноты) 🟡 И самое жирное - это ML System Design, тут человек работает над, чтобы обучить более глубоко бизнесовым знаниям в агентах, с учеником персонально работает мидл/сеньор, который рассказывает про то как у него устроено на работе, и как устроено в индустрии

Самое пиздатое, что на каждом этапе своего обучения ученик постоянно в практике, постоянно делает проекты ручками, постоянно в реальных вопросов с собесах бигтеха - короче, в весной мы очень постарались и сделали самую лучшую конфетку на рынке, за которую вообще не стыдно И судя по первым отзывам ребят внутри - оно уже начинает работать так, как мы и хотели. Поэтому дальше идём разрывать NLP/LLM, и кстати, если хочешь чекнуть материалы, то мы запустили бесплатный 2-дневный период (программу смотри здесь), если хочешь залететь, то заполняй анкету на странице с RoadMap Планку держим, всех ебём 🐵

Додрачиваем друг друга на офферы 😮‍💨😮‍💨😮‍💨 Наш вчерашний челлендж внутри менторства набирает обороты, ребята встают в 8 часов, снимают кружок и начинают учёбу у кого-то даже был собес в сбер в 10 утра - вот так надо начинать уничтожать этот, такие слоны и будут с офферами ☺️

Дрочим друг друга до офферов Сегодня в менторстве запустили челендж на дисциплину: встаём в 8 утра, записываем кружок и показываем, что живы, в строю и готовы дальше уничтожать 🍷 Кто вступил коммитнулся и проебался - получает социальное осуждение и почётный статус вечного воздухана. Кто записал кружок - красавчик, человек с будущим оффером и вообще уважаемый человек И на самом деле такие штуки сильно помогают, потому что в долгом пути до оффера решают не только харды, резюме и собесы, но и обычная дисциплина: встал, сделал, отчитался, двинулся дальше лутать офферы на собесах И меня прям заводит делать такие соц движения внутри сообщества, потому что менторство не только про пиздатые материалы, сеньоров кураторов, но и про среду, где ребята друг друга пушат и поддерживают на изменения в жизни Поэтому работаем братья, а я дальше пойду вставать в 8 утра, чтобы не получить статус воздухана 🤑

RoadMap в Agents/LLM/ClassicML, топ-100 вопросов с собесов, личные разборы - залетай в закрытый тг-канал Жёстко на выходных поиграл в настолки, выдохнул, вернулся в рабочий процеесс и резко вспомнил: я же записал для вас пиздатый видос про то как залутать оффер в DS в 2026 году 😼 Но самое вкусное, то что ты после него ты попадаешь в закрытый ТГ-канал, где я уже начал выкладывать доп. материалы, чтобы у вы дозакрыли все свои оставшиеся вопросики Что там уже внутри: 🟢 полные карты компетенций по Classic ML, NLP / LLM Fine-tuning и Agents + RAG 🟣 топ-100 вопросов с реальных DS/ML-собесов наших учеников 🔵 первые разборы анкет ребят от меня 🟡 ответы на ваши вопросы Дальше будет ещё больше: разборы треков, кейсы учеников, материалы по резюме, собесам, эфир с разбором участников совместно с моими слонами, кто достиг оффера - будем показывать и рассказывать, как правильно надо залетать на офферы Кстати, важный момент: попасть в менторство можно будет только через анкету предзаписи, нам заранее важно знать, какой будет человек перед нами, чтобы подобрать самую оптимальную стратегию его развития. Поэтому залетай на видос, смотри его, заполняй анкету предзаписи и залетай в закрытый тг-канал 🪳

мой топ любимых игр - самый объективный и народный 😐 Хватит душнить про DS, давайте теперь подушим питоны друг друга и поговорим за нормальные вещи - за игры Недавно купил себе плойку, потому что понял: когда слишком много работаешь, мозг начинает превращаться в нечто страшное, поэтому решил немного разнообразить вечера и снова нормально поиграть, поэтому собрал свой народный, самый объективный топ игр, которые мне лично заходят 😼 1️⃣ Ведьмак - первая и третья части • В первую очередь это ебучая атмосфера и продуманный мир, а особенно музыка, которую я себе отдельно скачивал и читал под неё книги Сапковского. Только из-за этой атмосферы и воспоминаний эта игра на первом месте в народном топе игр 2️⃣ God of War (две последние) • Я люблю викингов - хз почему, мне нравится вся эта скандинавская мифология. Также там очень классная и зрелищная боёвка, ахуенный сюжет и развитие персонажей, а также визуал очень захватывает, прям хочется во все мелкие детали вглядеться 3️⃣ Metro: Exodus • Во-первых, гойда, во-вторых мне нравится Московское метро, и когда я представляю, что там ходил Артём и пиздил монстров - меня это очень сильно погружает в мысли об игре. Короче, тут тоже + баллы за атмосферу, а потом плюс вайб за графоний 4️⃣ Cyberпук • Опять же, ебануто глубоко прописанный мир, в котором хочется разбираться. Мне не особо она зашла как шутер, так как я играл на геймпаде, но за сюжет и за атмосферу, механику игры - это бомбито 5️⃣ Devil May Cry (начиная с третьей и все последующие) • Я в доте играл за мипо и за арк вардена, а там мало и четырёх рук, поэтому когда я в первый раз порубил демонов в DMC, я очень жёстко кайфанул от сложности и зрелищности игры. Что думаете? Во что сами играете, чем разгружаете голову после работы? Только не пишите, что лучшая игра - это LeetCode, таких людей я боюсь прям 💀

Если в DS/AI у тебя каша, то этот RoadMap для тебя 😛 Первые ребята уже посмотрели RoadMap, и я получаю очень приятные сообщения: кто-то пишет, что стало понятнее, куда двигаться, кто-то узнал себя в страхе собеседований, кто-то наконец поймал мысль, что проблема не в отсутствии материалов, а в том, что их слишком много и непонятно, что реально приближает к офферу 🤯 Ради этого я и записывал большой разбор: чтобы показать, что путь в DS/AI это в первую очередь про систему - что учить, что не трогать, какие проекты делать, как готовиться к резюме и собесам. Плюс после ролика отдаю карты компетенций по трём трекам (что конкретно учить? как учить? сколько учить?):

🟢 Classic ML 🟣 NLP / LLM Fine-tuning 🔵 Agents + RAG

Первые, кто залетел уже получили её, поэтому смотри ролик и лутай её тоже 👍

КАК ВОЙТИ В DATA SCIENCE / AI В 2026? Roadmap до оффера 300к даже если ты с нуля 😎 Если ты уже пытался зайти в DS самостоятельно или только думаешь, с чего начать - это видео стоит посмотреть. Я записал его, потому что вижу одну и ту же проблему у многих ребят: Stepik, YouTube, Habr, ChatGPT, десятки роадмапов, куча сохранённых постов и внутри всё равно ощущение - “Я вроде что-то учу, но к офферу реально приближаюсь?” 😐 Моя задача - дать тебе адекватный и эффективный шаблон пути, который можно приложить к своей ситуации и понять: где у тебя лишнее, где пробелы, а где уже пора выходить на рынок О чём рассказал в ролике: 1️⃣ Roadmap-2026: как с нуля дойти до Data Science и оффера на 300к+: что учить, какие проекты делать, как собрать резюме и как проходить собеседования 2️⃣ Почему Data Science/AI в 2026 году остаются сильным карьерным окном с деньгами, спросом и высоким потолком дохода 3️⃣ Почему DS даёт в рот другим направлениями: backend, frontend, QA и аналитики по зарплатам, спросу, AI-рискам и порогу входа 4️⃣ Как уничтожить страхи по типу: я слишком тупой, AI всех заменит, рынок умер и вуз/курс всё решит 5️⃣ Самые частые ошибки новичков, где они всасывают бибу Я каждый день вижу реальный DS-рынок: резюме, моки, собесы, ожидания компаний, провалы новичков и истории ребят, которые доходят до оффера, поэтому в видео говорю без сказочного вката за 2 недели и без пиздеца вроде - ии всех заменит. DS - не самый простой путь, но если идти системно, это один из самых сильных способов выйти на новый уровень дохода и задач 🐵 В конце видео я отдам бонус - карту компетенций до DS-оффера по трём трекам: 🟣 Classic ML 🔵 LLM / NLP 🟢 AI Agents / AI Engineering Там будет расписано: что учить, зачем, в какой последовательности, до какой глубины и как понять, что блок закрыт. Посмотри это видео - оно поможет сэкономить месяцы хаоса, не закопаться в лишних курсах и увидеть нормальный маршрут до оффера. Кнопка ниже 👇🏻

Завтра дропаю пошаговый план выхода на 300к в DS/AI даже если ты с нуля 😳 Я заебался, но записал его - один из моих самых сильных видосов по входу в DS. По вашим реакциями и комментам, я понял, что нужна цельная система, чтобы было понятно, что учить, в каком порядке, где не дрочить лишнее и как вообще дойти до оффера 🍗 Если ты чувствуешь, что непонятно с чего начать, что рынок какой-то непонятный и страшный, то ролик будет прям для тебя. Поэтому завтра дроп. Огонь, кто заждался 🔥

Почему мои слоны лутают офферы, пока другие сосут лапу 😁 Каждый месяц мне в личку залетает 30+ ребят с одним и тем же вопросом: «Дима, как попасть к тебе на обучение?» Я думал, почему люди выбирают именно меня и идут в мою школу, игнорируя массовые онлайн-универы и другие курсы. Ответ оказался простым: все устали от бесконечной и не актуальной теории. Устали год смотреть предзаписанные лекции, решать тесты в вакууме и на выходе понимать, что в голове вроде что-то есть, а как залутать оффер - да хуй его знает 😔 Главная задача моего менторства - сделать тебе разъебосное резюме и за ручку довести от текущей точки до оффера 300к+ за 3-6 месяцев Почему наша система даёт результат и почему выбирают нас: 🔵 60+ полученных офферов. Мои слоны уже лутают рабочие места в бигтехи жирными чеками. Истории и пруфы можно посмотреть тут: @savelkoteamos 🟡 Персональный подход и диагностика на входе. Сначала делаем входное собеседование, смотрим твою текущую точку, пробелы, сильные стороны и собираем персональный роадмап под твой уровень и цель. 🟣 Личное сопровождение практиками. Вас будут вести действующие Senior и Middle+ дс-ы, которые работают в топовых компаниях и решают реальные боли бизнеса. Своим же бизнесовым опытом они будут делиться и с вами) 🟢 Практика и деньги со 2-го месяца. Мы не дрочим теорию ради теории. Ты делаешь реальные рабочие задачи: данные, метрики, ограничения, бизнес-логика, архитектура и защита решения на собесе - с такими знаниями можешь брать фриланс проекты на 20-100к. По сути, это симулятор работы в DS, который потом можно нормально упаковать в резюме. 🟡 Убиваем страх собеседований. После блоков идут восемь ролевых собеса с Middle/Senior спецами, которые вскрывают, где ты плаваешь, где пукаешь, и где не можешь защитить проект. Поэтому на реальные собесы ты выходишь уже закалённым в боях без страха 🔵 Упаковка и выход на рынок. Ближе к поиску мы собираем резюме, самопрезентацию, легенду опыта, описание проектов и готовим тебя к HR, техничкам, торгам и финалам. Задача простая - сделать из тебя кандидата, которого будут с руками забирать на вакансии, а на других очередняр даже не обращать внимание при виде тебя 🟣 Комьюнити и поддержка до результата: у тебя есть саппорт, кураторы, база собесов, лекции, HR-контакты, рефералки и ребята, которые идут тем же путём. Ты не варишься один в своей голове, не теряешь фокус и не уходишь прокрастинацию - мы трекаем движение до оффера и дальше помогаем на испыталке 🟢 Тотальное обновление базы. Мы полностью переписали и обновили авторские материалы под рынок 2026 года: AI-Agents, NLP/LLM, Python, ClassicML - примеры записанных уроков скину в комментарии под этим постом. Куда платить и как попасть? Пока никуда и никак 😐 Залететь по кнопке прямо сейчас нельзя, но в ролике про пошаговый RoadMap, как зайти в DS в 2026 году на 300к+ (даже если ты с нуля), будет спрятан ранний дроп анкеты. Заполнив её, можно будет попасть на личный 1-1 колл с ментором школы. На созвоне мы разберём твою ситуацию и поймём, случится ли у нас мэтч. Берём только тех, кто реально готов давать тапку в пол и разъебать офферы, а видос будет уже на этой неделе, поэтому включайте уведомления и ставьте 🔥, если хотите более ранний дроп

AI-агенты убили Data Science? 😁 Дроп нового ролика, где разобрал рынок DS в эпоху LLM-агентов: что изменилось, куда двигаться и почему одни сидят без оффера, а другие спокойно закрывают позиции на 500к+ Что внутри 😑 🔵 Как AI-агенты меняют рынок и почему это не смерть профессии, а передел 🟡 Какие навыки реально котируются прямо сейчас и на что смотрят работодатели 🟣 Зарплатные вилки - сколько платят и как эти вилки вообще работают 🟢 Pet-проекты, CV, курсы по агентам - что имеет смысл, а что трата времени 🟡 Кто строит AI в России и где сейчас реальные деньги - бигтехи vs стартапы Если ты вкатываешься, ищешь оффер или думаешь куда расти дальше, то этот выпуск закроет кучу вопросов Залетай: https://youtu.be/6PTvtZXaiEU

Разъебал учеников, разъебался сам — work-life-work кабан-кабаныча 😎 В пятницу выжал 100 кг от груди, а на выходных двое суток рубился в настолки на игрокэмпе Последние недели жёстко качаем менторство: пишем новые материалы, докручиваем курсы, делаем новые практики, делаем много резюме и проводим кучу моков. Короче, работаем так, что к пятнице мозг уже говорит: «Димасик, я устал, го чил». Скрины с отзывами ребят по новым материалам приложу - очень приятно видеть, что вся наша работа даёт истинную пользу людям 🤟 Поэтому решил немного выдохнуть: сходил в зал, потом ушёл с пацанами в настолку на двое суток. Без ноутов, без созвонов, без рабочего запоя - просто посидеть, поиграть, посмеяться, погействовать и пожить жизнь, а не только ебашить. Работаем, братья. Всем хорошей недели)

Оффер на 290к gross за 6 месяцев: тестировщик перешёл в ML/Data Science и забрал полную удалёнку 🐵 Мой слон пришёл ко мне в 29 лет тестировщиком. До этого прошёл курсы, пару месяцев сам искал работу в ML, но упёрся в классическую стену: знания вроде есть, а как продавать опыт рынку - хз Главный запрос был: толковое резюме, пиздатые проекты и нормальная подготовка к собесам. И ещё у него был типичный затык многих ребят: казалось, что сначала надо разъебать весь матан, тервер, линал, а уже потом аккуратно идти в ML... тихо, не спеша 🐹 И давай мы ему объяснять, что рынок устроен по другому: матан нужен, но на базовом уровне, а на собесах важнее другое: понимать модели, метрики, алгоритмы, уметь рассказать опыт, не мычать на неудобных вопросах и показать, что ты можешь решать задачи бизнеса Что делали: 🟣 на моках жёстко подтянули харды 🟡 разобрали подход к алгоритмическим секциям 🔵 упаковали легенду и опыт 🟢 подключили комьюнити, чтобы человек не варился один в своей голове По итогу: 3 месяца подготовки, 1.5 месяца собесов - и оффер на 290к gross, полная удалёнка, рост зарплаты больше чем в 2 раза (больше кейсов тут кста) И самое базированное в отзыве даже не про деньги, а вот это: «страха больше нет» 💀 Чтобы вы также разносили собесы, скоро для вас будет дроп видоса, где разберу 🟣 почему выдрачивать сначала всю теорию, а потом идти на собесы это для геев 🟡 что конкретно нужно учить, чтобы не выдрачиться и не сгореть 🟢 как с нуля зайти в Data Science в 2026 году и выйти к офферу на 300к за полгода даже если ты с нуля

Анальный матан в DS/AI не нужен 🤩 Много вопросов слышу от ребят про матёшу и много кто думает, что она нужно глубокая и задротская. Лично меня олимпиады по математике всегда пугали, сидят какие-то гении, которые траву даже не трогали и женщин не нюхали, решают Высшую пробу, берут всерос, в уме перемножают матрицы, а моя последняя выигранная олимпиада - Русский медвежонок, и то тяжело было на ней 💀 Поэтому для старта в DS/AI и выхода на 300к+ тебе НЕ нужна академическая математика. Тебе нужно ровно столько, сколько спрашивают на собесах и потребуется на работе - это зачастую базовый матан: 🟣 Линал • Важно понимать, как работают матрицы, как они умножаются и складываются - вообщем разные операции над ними 🟡 Матан • Точно не надо решать интегральные уравнения, тебе буквально надо будет просто понять, что такое производная, что такое градиент, и как в целом работают функции (как бы их почувствовать надо) • Нужно понимать идею градиентного спуска: модель ошиблась, посчитала loss, чуть подкрутила веса, снова ошиблась, снова подкрутила 🔵 Тервер и статистика Это нужно, потому что бизнес спросит: «А твоя модель вообще работает?» И ты должен показать цифры: accuracy, precision, recall, F1 на A/B тестах, а в А/Б тестах используют статистику. Там тоже немного и не особо тяжело, за неделю-две можно освоить. И всё, буквально не надо год учить матан перед первым кодом. Если ты не идёшь в ресёрч и в HFT, то выдрачивать матан тебе не надо. Слоны на менторстве учат матан примерно неделю: не дрочим академическую теорию годами, а берём то, что реально пригодится на проектах, собесах и работе 🐸🐸🐸 Если даже ты бедный гуманитарий, то боятся матан точно не стоит, а стоит выучить то, что спрашивают на собесах, но там учится за 7-14 дней буквально. Итог: В DS/AI матан нужен, но его стоит углублять сугубо от задач, которые ты решаешь. Поэтому если ты не идёшь в DS/AI только потому, что «я плохо знаю матан» - скорее всего, проблема не в матане, а в том, что ты сикаешь в штанишки (это норм, я сам так делал) 😭

Оффер на 315к за 3 месяца: студент сразу прыгнул на Middle ML-Engineer и не оподливился 😐 В прошлом посте говорил, что в 2026 году деньги в DS/AI платят не за пустую дрочку с моделями, а за умение решать бизнес-задачи Как и обещал, реальный кейс слона (больше кейсов тут кста): обычный студент с ПМИ, немного поработал в аутсорсе со своими ребятами из вуза, но понял, что ничего особо жирного там не светит И в какой-то момент принял решение: в пизду стажёрство и джуна, иду сразу на мидловскую позицию. Мощно и круто сделать такое решение, но без системы - это просто способ красиво обосраться. Поэтому мы начали не с «верь в себя, братуха», а с нормальной и системной работы 😮‍💨 Что делали на менторстве: 🟣 На каждом МОКе задавали каверзные и сложные вопросы, которые могли бы застать врасплох на реальном собесе 🟡 Прокачивали знания, а также важную вещь стрессоустойчивость, потому что собес - это не экзамен в вакууме, а ситуация, где ты можешь поплыть от одного кривого вопроса 🔵 Глубоко проработали легенду и опыт, чтобы он сам лучше понимал, как могут быть устроены системы, и мог нормально об этом говорить 🟢 Учились мыслить как мл-инженер, который уже способен приносить деньги бизнесу - основная вещь, которая отделяют мидлов от джунов По итогу: оффер на 315к gross за 3 месяца в Суточно.ру на позицию Middle ML-Engineer Сейчас он уже работает, вкатился в команду, доход вырос, темп жизни поменялся, и человек сам пишет очень базированную мысль: вся наша жизнь - это обучение модельки, ошибки делать не страшно, потому что именно они потом дают хорошие метрики, то есть большие бабки 🌟 Кто-то скажет: Дима, ну ты пиздун, это невозможно, это всё ☹️, а мой ответ будет прост - 😋 Поэтому Валера будучи студентом ПМИ залутал оффер на 315к gross в суточно.ру с помощью чётко выстроенной системы: роадмап по материалам, МОКи, фокус на реальные собесы и понимание, как продать свой опыт рынку

За что в DS/AI реально платят 300к+ в 2026 📞 В прошлом посте писал, что вдрачивать учебники по матану - это путь в никуда, но давайте чуть приземлимся в текущий рынок и посмотрим, за что вообще сейчас платят деньги Многие до сих пор живут в 2021 году, где можно было выучить Python, чуть-чуть SQL, сделать fit/пердикт, закинуть пару учебных проектов в резюме и ждать, пока тебе прилетит оффер - сейчас уже такого нет, на дворе 2026 год В 2026 году бизнесу не нужен человек, который просто знает машинное обучение. Ему нужен человек, который может взять боль бизнеса и превратить её в техническое/продуктовое решение - и это очень большая разница, которую начинающие, да и порой бывалые ребята не понимают 👋 Бизнесу плевать, насколько виртуозно ты выводишь разные анальные формулы на листочке. У бизнеса болит другое: 🟣 колл-центр жрёт слишком много денег 🟡 менеджеры руками обрабатывают тонну заявок 🔵 поддержка отвечает медленно 🟢 отдел продаж теряет лиды 🟣 логистика работает через жопу И вот тут появляется нормальный AI/DS-инженер и говорит не: «Здравствуйте, я знаю линал, тервер и градиентный бустинг, трахните меня»А начинает задвигать такую телегу: «Я могу собрать RAG/агента/ML-пайплайн, который закроет вот эту конкретную дыру, сократит ручную работу и сэкономит вам деньги, теперь вы сосёте мне» И именно за то, что вы избавили бизнес от каких-то болей, заработали или сократили косты, и дают вам деньги 💀 И тут неприятная мысль для новичков: классический джун в формате «возьмите меня, я буду учиться за ваши деньги и мыть полы» рынку всё меньше и меньше нужен. ИИ уже сейчас пишет базовый код (а порой пиздец не базовый), чинит простые баги, делает документацию и собирает прототипы быстрее среднего джуна и порой даже мидла, который три часа пьёт кофе и смотри рилсы в туалете офиса. Но всё же это ещё не значит, что джунам конец и надо ложиться в гробик. Это значит, что заходить на рынок с позицией «я пока ничего не умею, но очень хочу развиваться» - слабая стратегия. Нужно сразу учиться мыслить как инженер, который понимает задачу, задаёт вопросы и доводит решение до результата. Поэтому все дружно выходим из парадигмы «я выучил DS» в «у вас есть боль, я знаю, как её закрыть через AI» Поэтому и появляются офферы на 250к, 300к, 400к+, потому что людей на стыке бизнеса и AI всё ещё мало. Большинство либо просто кодит, не понимая зачем, либо красиво рассуждает про бизнес, но руками ничего собрать не может, а на текущем рынке деньги лежат посередине: где ты можешь поговорить с бизнесом, понять боль, собрать решение на LLM/RAG/Classic ML/агентах и не оподливиться на проде ☝️ Короче, это и есть рынок DS/AI в 2026, когда мы уходим из разрада «я выучил матан, дайте оффер и в жопу раз» в разряд «я умею решать задачи бизнеса через AI, дайте мне много денег и вилкой в глаз» Следующий пост будет про реальный кейс ученика, который заходил почти с нуля и не пошёл по пути вечного джуна, а сразу начал думать через бизнес-результат 😐

Почему самые умные новички чаще всего сидят без оффера 💀 Вот этот коммент попал прямо в боль новичков, очень много умных и системных ребят смотрят на DS/AI в 2026 году, видят все эти страшные слова: LLM, RAG, пайплайны, агенты, тервер, линал, матан и думают: «Так, ну сначала надо выучить всю математику на уровне мехмата, потом прорешать 300 задач, потом прочитать пару книжек про анальное распределение Ивана Золо, потом уже, может быть, начну писать первую модельку» 😔 На самом деле, это ловушка-джовушкера (ебать я старый)

Я сам закончил МИРЭА на прикладную инфу, где всего лишь выучил матан первого семестра, потому что дальше я просто перестал понимать: это не физтех, не ШАД, не какой-то элитный завод по производству гениев. В универе тоже смотрел на ребят из условного физтеха и думал: «ну всё, эти кабаны точно заберут рынок, а я кто вообще такой»

По итогу сейчас я руковожу проектами, в 22 года являюсь сеньором, работаю в Точке с ЗП ~400к и параллельно готовлю ребят с нуля к найму в DS на своём менторстве.🚬 И вот что я понял: подход «сначала выучу всё идеально, а потом пойду в практику» убивает карьеру ещё до её старта, пока ты прячешься за учебниками и говоришь себе «ну вот ещё базу добью и начну кодить», менее правильные, но более дерзкие и борзые ребята уже собирают кривые проекты, ловят СВОИ РЕАЛЬНЫЕ ошибки, исправляют их, ходят на собесы и забирают офферы Да, математика нужна, но не в формате «годами дрочить линал в вакууме, чтобы однажды заслужить право сделать fit/predict». Это как смотреть гайды на ютубе по качалке, питанию и сну, но дрочить письку каждое утро под рилсы, а на завтрак кфс заебенить, то есть фактической пользы ноль, а занимаешься совершенно не целевыми действиями Более эффективный путь другой: сразу лезешь в практику, делаешь проекты, обсираешься, плачешь, потом разбираешься, где реально не хватает базы, и добираешь её точечно, а не наоборот. Вот этот коммент настолько хорошо подсветил главную проблему новичков, что я решил не ограничиваться постом и сел готовить большое видео 😋 Там разберу: 🟣 почему стратегия сначала вся теория, потом практика не работает при трудоустройстве в DS 🟡 какая математика реально нужна на старте, а где начинается академическая дрочка писюна 🟢 как с нуля зайти в Data Science в 2026 году и выйти к офферу на 300к за полгода даже если ты с нуля Короче, будет мясцо, видео уже в работе, поэтому работаем 😱

Data Science в 2026: рынок умер или ты просто смотришь не туда? 🤔 Снял новый ролик на YouTube, где по разобрал, что сейчас реально происходит в DS, куда ушли деньги и почему одни забирают офферы, а другие годами остаются в поиске Коротко, что внутри: 🔵 Почему рынок кажется сломанным, но на самом деле это не конец, а фильтр 🟢 Как не застрять в роли вечного джуна и начать расти в доходе 🟡 Почему одни доходят до финалов и всё равно сливают офферы 🟣 Как понять, что важно компаниям, а не пытаться понравиться всем подряд 🔵 Что делать, чтобы у тебя наконец появилась система, а не хаотичный поиск Если ты сейчас вкатываешься в Data Science, ищешь оффер или хочешь вырасти дальше - ролик точно стоит посмотреть. Залетай: https://youtu.be/xmJ-RFWZ0vA 👉

Как я вырос в DS и чем сейчас занимаюсь? 💀 Разбирал со своей девушкой вещи перед отъездом во Вьетнам. Нашёл свои старые тетрадки с первого курса. Пробило на ностальгию и начал вспоминать, а как я дошёл до такой жизни, думаю новым читателям тоже будет интересно почитать и познакомиться со мной: 1️⃣ Ведь буквально недавно я жил в Фокино, Приморский край - город на 20к человек, где пивнух было больше чем библиотек, а по углам коридоров школы был насвай и снюс. Учился нормально, в основном 4-5, но без определённого таланта, просто всё понимал на достойном уровне. С 9 класса понял, что хочу поступить в Москву, так движ и дохуя возможностей, по итогу сдал ЕГЭ на 270 баллов и поступил в МИРЭА. На левой фотке и в 9 классе, не гей... 2️⃣ В 20 лет на первом/втором курсе понял, что образование - кусок кала и надо сразу трудоустраиваться, начал искать первую работу: хакатоны, собесы, попытки, тупняки, снова попытки - но я ебашил как зверь и по итогу буквально выгрыз свой первый оффер на 30-50к в небольшой компании. Это были времена начала СВО и мобилизации, когда компании не нанимали джунов и выкидывали мидлов и мне приходилось соревноваться в очень конкурентном рынке 3️⃣ В 22 года уже стал Senior, начал качать менторство и бизнесы, учусь в ИТМО. За полгода через моё менторство больше 60 ребят трудоустроились на 300к+ в бигтех-компании. Параллельно начал строить B2B SaaS, про который пока говорю не так много - но когда стрельнет, расскажу 🤯 Сейчас у меня:

🟣 доход больше 1 млн рублей в месяц 🟢 два растущих бизнеса (менторство и B2B SaaS) 🔵 команда из 10 человек 🟡 растущее менторство (более 200 ребят в базе) 🟣 Senior-позиция в Точке с зп ~400к

Плюс регулярно работаю со своим наставником, хожу на встречи бизнес-клубов, общаюсь с людьми сильно выше себя, путешествую и хочу пожить во Вьетнаме/Тайе и других странах Цель на ближайшие два года - точно 24/7 быть в энергии, а для этого как инструмент: выйти на 5 млн чистыми в месяц, радовать родителей, семью, свою любимую женщину, путешествовать и жить кайфово, а не просто стать скуфом с пустыми глазами 😔 Главное, что я понял за это время: стартовать можно вообще с любого уровня - не из идеального города, не с идеальной школы, не с идеальной башкой и не с идеальными обстоятельствами. Выбраться и взъебать реально, но быстрый рост появляется не от мотивации на 3 дня, а от дисциплины, нормального окружения, энергии и честного взгляда на себя: где тупишь, где боишься, где сливаешься, а где тебя реально прёт. Вот в этом, по итогу, и есть вся база для меня) Решил сегодня поделиться личным, поставьте 🔥, если тема интересна - дам свой взгляд, как быстро расти с нуля, даже если сейчас кажется, что всё хуёво, тоскливо и грустно