Вход на сайт
Есть ли жизнь вне консалтинга?
NEW 12.02.14 19:34
в ответ Vseznaika 12.02.14 19:31
Я не во Франкфурте, а под Франкфуртом. Жить можно. Хотя переезд сюда опять-таки был обусловено работой.
С другой стороны, Вы мне только что Кобург предложили - Оберфранкен на границе с Тюрингией.
Вот уж где никогда не стал бы жить в случае свободного выбора. 
С другой стороны, Вы мне только что Кобург предложили - Оберфранкен на границе с Тюрингией.
NEW 14.02.14 11:51
Может я чего-то не понял, но если ты в датамайнинге не можешь найти работу, то значит тут что-то не в порядке. Может ты просто теоретик и привык икса по бумаге гонять? Тогда конечно это никому не нужно. Ну или некими старомодными вещами занимаешься. Data mining (классический) уже не очень актуально с т.зр. продажи - это было актуально 10 лет назад или еще раньше. Я бы посоветовал рулить в сторону data science и big data - там большой спрос. Возраст 40-50 для этой области не старый - наоборот самый сок. Регион Франкфурта тоже отличный - там бабло крутится (банки-страховки). Так что у тебя все козыри в руках.
Ну а вопрос постоянки тут конечно выбор не связан с профессией да и проблемы всем знакомые (блат и т.д. и т.п.) Но покрутившись во фрилансе как раз легче потом соскочить на постоянку, если будет профиль, отзывы хорошие и контакты.
Ну если ты во Франкфурте, то там ездить далеко не придется. Просто выбрать проект не по деньгам, а по желаемому направлению.
В ответ на:
Статистика статистике рознь. Причем даже внутри страховой области, между ризикоферзихерунг и аутоверзихерунг колоссальная разница.
Моя специализация - мультивариатная эксплоративная статистика, то есть дискриминантный, факторный, кластерный анализ и всяческие регрессии.
Это математическая (скорее квази-математическая, это не совсем математика) база Дата Майнинга, который как раз в страховой области применяется не очень интенсивно, скорее в маректинге, финансах, CRM и так далее.
Статистика статистике рознь. Причем даже внутри страховой области, между ризикоферзихерунг и аутоверзихерунг колоссальная разница.
Моя специализация - мультивариатная эксплоративная статистика, то есть дискриминантный, факторный, кластерный анализ и всяческие регрессии.
Это математическая (скорее квази-математическая, это не совсем математика) база Дата Майнинга, который как раз в страховой области применяется не очень интенсивно, скорее в маректинге, финансах, CRM и так далее.
Может я чего-то не понял, но если ты в датамайнинге не можешь найти работу, то значит тут что-то не в порядке. Может ты просто теоретик и привык икса по бумаге гонять? Тогда конечно это никому не нужно. Ну или некими старомодными вещами занимаешься. Data mining (классический) уже не очень актуально с т.зр. продажи - это было актуально 10 лет назад или еще раньше. Я бы посоветовал рулить в сторону data science и big data - там большой спрос. Возраст 40-50 для этой области не старый - наоборот самый сок. Регион Франкфурта тоже отличный - там бабло крутится (банки-страховки). Так что у тебя все козыри в руках.
Ну а вопрос постоянки тут конечно выбор не связан с профессией да и проблемы всем знакомые (блат и т.д. и т.п.) Но покрутившись во фрилансе как раз легче потом соскочить на постоянку, если будет профиль, отзывы хорошие и контакты.
В ответ на:
Хедхантеры интенсивно зовут в консалтерские фирмы. Но не хочется ездить.
Хедхантеры интенсивно зовут в консалтерские фирмы. Но не хочется ездить.
Ну если ты во Франкфурте, то там ездить далеко не придется. Просто выбрать проект не по деньгам, а по желаемому направлению.
14.02.14 12:01
Спасибо.
Но для этого нужен соответствующий опыт. Я последний год работаю с данным небольшого объема - такие проекты. Так что не Биг Дата.
Да и до того не имел дела ни с Хадупом, ни с МэдРедьюс, ни с Террадата, ни и так далее. Я только на САС или СПСС работал.
Я не понимаю, как можно в принципе выйти на другой софт. Потому что первый вопрос всегда - "знаете софт Х?" И если не знаешь, то в пролете.
Вот и остаешься сидеть в рамках того софта, на котором до этого и работал.
в ответ svnv 14.02.14 11:51
В ответ на:
Я бы посоветовал рулить в сторону data science и big data - там большой спрос.
Я бы посоветовал рулить в сторону data science и big data - там большой спрос.
Спасибо.
Но для этого нужен соответствующий опыт. Я последний год работаю с данным небольшого объема - такие проекты. Так что не Биг Дата.
Да и до того не имел дела ни с Хадупом, ни с МэдРедьюс, ни с Террадата, ни и так далее. Я только на САС или СПСС работал.
Я не понимаю, как можно в принципе выйти на другой софт. Потому что первый вопрос всегда - "знаете софт Х?" И если не знаешь, то в пролете.
Вот и остаешься сидеть в рамках того софта, на котором до этого и работал.
NEW 14.02.14 12:27
Тут выбора нет - участие в профильных проектах на любых условиях.
Это не имеет (большого) значения. Кроме того, биг дата это три V: volume, velocity, variety. В общем, это маркетинговый бренд, а не конкретная технология.
А вот это не очень хорошо. На САС и СПСС все уже занято - это (уже) классика. А если где и не занято, то туда не возьмут. Но в целом, знание классики это большой плюс, который надо в новую упаковку вложить.
Выход: учить новый софт самому и потом уверенно говорить, что знаю и умею.
Если нет большого опыта в разработке, то лучше в Хадуп и Ко не лезть. Лучше развивать то, что умеешь и где есть опыт - в клиентских продуктах. (Хотя прочитать книжку другую про Хадуп надо.)
Неплохой вариант пересесть на современную визуальную аналитику. Это продолжение классического BI, который тоже уже тяжело продать. Например, такие продукты:
- QlikView
- Tableau
- Spotfire
Это целая эко-ниша, но что хорошо, она сейчас быстро пухнет и спрос растет.
Ну или если хочется Хадуп, то есть клиентский эксплоративный подход без программирования:
- Datameer
Можно поверхностно выучить несколько из этих продуктов, потому выйти со словами "я все это знаю и умею" и посмотреть, на какой больше клюет.
в ответ Отто Громов 14.02.14 12:01
В ответ на:
Но для этого нужен соответствующий опыт.
Но для этого нужен соответствующий опыт.
Тут выбора нет - участие в профильных проектах на любых условиях.
В ответ на:
Я последний год работаю с данным небольшого объема - такие проекты. Так что не Биг Дата.
Я последний год работаю с данным небольшого объема - такие проекты. Так что не Биг Дата.
Это не имеет (большого) значения. Кроме того, биг дата это три V: volume, velocity, variety. В общем, это маркетинговый бренд, а не конкретная технология.
В ответ на:
Да и до того не имел дела ни с Хадупом, ни с МэдРедьюс, ни с Террадата, ни и так далее. Я только на САС или СПСС работал.
Да и до того не имел дела ни с Хадупом, ни с МэдРедьюс, ни с Террадата, ни и так далее. Я только на САС или СПСС работал.
А вот это не очень хорошо. На САС и СПСС все уже занято - это (уже) классика. А если где и не занято, то туда не возьмут. Но в целом, знание классики это большой плюс, который надо в новую упаковку вложить.
В ответ на:
Я не понимаю, как можно в принципе выйти на другой софт. Потому что первый вопрос всегда - "знаете софт Х?" И если не знаешь, то в пролете.
Вот и остаешься сидеть в рамках того софта, на котором до этого и работал.
Я не понимаю, как можно в принципе выйти на другой софт. Потому что первый вопрос всегда - "знаете софт Х?" И если не знаешь, то в пролете.
Вот и остаешься сидеть в рамках того софта, на котором до этого и работал.
Выход: учить новый софт самому и потом уверенно говорить, что знаю и умею.
Если нет большого опыта в разработке, то лучше в Хадуп и Ко не лезть. Лучше развивать то, что умеешь и где есть опыт - в клиентских продуктах. (Хотя прочитать книжку другую про Хадуп надо.)
Неплохой вариант пересесть на современную визуальную аналитику. Это продолжение классического BI, который тоже уже тяжело продать. Например, такие продукты:
- QlikView
- Tableau
- Spotfire
Это целая эко-ниша, но что хорошо, она сейчас быстро пухнет и спрос растет.
Ну или если хочется Хадуп, то есть клиентский эксплоративный подход без программирования:
- Datameer
Можно поверхностно выучить несколько из этих продуктов, потому выйти со словами "я все это знаю и умею" и посмотреть, на какой больше клюет.


