В этом году решил не использовать мудрёных подходов типа колеса жизни. И не ставить много целей разной степени значимости и сложности. Вместо этого пусть будет 5 основных, на которых надо держать фокус.
- 1-й кю в айкидо (сделано)
- Восстановить 2 разрушенных зуба Кто-нибудь, пойдёмте со мной, а? :( Пока стабильно нахожу повод отложить запись к врачу.
- Переехать в Питер (сделано).
Пока ожидание:
— интересных возможностей в части работы (см. п 5)
или
— лета — окончания учебного года для Мечислава.
Ожидается Ксю с детьми по окончанию учебного года.
- Освоить Data Science (упор на Machine Learning пока, но также охватить на уровне получения представлений полный стек работы с данными от big data engineering до анализа и визуализации). На данный момент в плане 3 специализации:
— Машинное обучение и анализ данных (МФТИ, Яндекс)
— Big Data (UС, San Diego)
— Applied Data Science with Python (Michigan) Более подробный план обучения: https://www.evernote.com/l/ApbP5atdK1tBeqtqSb-kVkWwNs5lrhPPYm0/
Update 27.04.2018: прогресс сильно замедлился ввиду вала задач и потребностей, связанных с переездом и адаптацией к новой работе
- Найти новое применение своим знаниям и навыкам в части Agile/Leading Teams (сделано)
Рассматриваю варианты:
— Scrum Master / Tech Lead / Software Engineering Manager
Update 27.04.2018: руководитель отдела сопровождения разработки / Scrum master.
Self Engineering 
[…] можно было разве что по первым двум пунктам плана. Но тот факт, что на сей раз он был небольшим позволили […]
[…] И пошёл искать новую работу, а заодно форсировать свои релокационные и карьерные цели. […]
[…] Поправки к целям на год […]
по поводу 3го пункта, я бы крепко подумал, переезжать или нет. Я сам прожил там 17 лет в разных районах, но питерский климат добил меня в конце. Да центр города это как музей, что ни здание , то загляденье, но вечно серое небо и бесконечная сырость все сводят на нет.
Подсадил себе здоровье и в итоге с семьей переехал в Калининградскую обл. Разница в климате сразу бросилась в глаза.
[…] Можно считать это очередным персональным экспериментом. Который пару-тройку месяцев ещё продлится. Выход из него в прямой взаимозависимости от целей на год. […]
а что в плане развития карьеры перспективней — Data science или Scrum Master?
И то и другое нынче востребовано. Но скрам-мастеров достаточно много (поскольку blah-blah-специфика, низкий порог входа и сложно оценить квалификацию), а исследователей данных мало, поскольку требует серьёзных математических и аналитических способностей. Потребности рынка при этом, традиционно наоборот — 1 скрам-мастер на команду (а то и несколько команд), но несколько data science специалистов для решения даже одной задачи.
Лично для меня второе интереснее хотя бы потому что сложнее.
А первое вскоре пресытит рынок, как в случае с экономистами и юристами. Но сам по себе навык останется востребованным для менеджеров всех уровней.
ну либо не пресытит — если эта практика станет общеупотребимой. Как наличие бухгалтера или юриста — в любом предприятии)
В случае с бухгалтерами и юристами, проблема была в том, что бухгалтеров и юристов стало много, а потребность в них настолько не выросла. Хотя в каждой компании есть, ага. Почти.
Как и с сисадминами, кстати.