Про переход из computational neuroscience в data science (или как я вкатился в IT после психфака).

Я всегда обожал биологию, математику и программирование, и случайно найденная дома книжка А.Р.Лурии "Нейропсихология памяти" зажгла мой интерес к нейронаукам. В итоге жизнь привела меня на психфак МГУ. Обучение в Университете, где математику преподаёт мехмат, а биологию - биофак, привело меня в восторг. Правда, сама психология часто заставляла меня скучать, хотя в итоге сильно повлияла на мою жизнь.

Во время обучения на психфаке я начал узнавать про анализ данных и вступил в сообщество open data science. Сам подход покорил меня своей гибкостью, глобальностью и универсальностью. К написанию диплома я твёрдо понял, что хочу провести свою жизнь с моделями машинного обучения.

Переход в data science был довольно близким, но я столкнулся с несколькими неожиданными сложностями. В первую очередь, несмотря на то, что за время своего специалитета я хорошо познакомился с Python, у меня практически отсутствовал опыт дебаггинга систем, гита, пользования командной строкой, в общем, всего того, что теперь я знаю покрывает курс MIT "The Missing Semester of Your CS Education".

Поступление в израильский филиал ШАДа значительно менее требовательно к математике, чем в российский, потому что это разные программы с разными целями, однако математику все равно пришлось подтянуть. Я проходил с репетитором первую половину книги "Mathematics for Machine Learning", которая есть в открытом доступе. После окончания ШАДа, практики и стажировок я набрал комплексную базу знаний и умений для того, чтобы получить первую работу как data scientist и начать карьеру. Но продолжение обучения, повышение квалификации, прокачка разнообразных скиллов присутствуют в моей жизни на постоянной основе, так как в такой быстро развивающейся индустрии по-другому не получится оставаться на плаву (а еще я до ужаса любопытный и жадный до обучения).

С начала моего пути в Data Science прошло 4 года. Сейчас в индустрии существует ряд интересных направлений на стыке neuroscience и DS, среди них есть как обработка сигналов различных устройств для коммерческого сектора, так и построение фундаментальных мультимодальных моделей в академии. Мне бы хотелось поработать в проектах, связанных с инвазивными нейроинтерфейсами в будущем, ибо эта та фантастика, к которой я хотел бы прикоснуться. На мой взгляд, именно это главное направление развития индустрии на ближайшие 10-15 лет.