Informatyka zaocznie vs studia podyplomowe vs kursy

Cześć wszystkim,

Od kilku dni przeglądam forum szukając odpowiedzi na nurtujące mnie pytania, ale nie do końca jestem w stanie znaleźć wątku, który by to podsumował.
Dlatego zakładam całkiem nowy, bo wydaje mi się, że są osoby z podobnym dylematem.

Skończyłem studia finansowe, mam certyfikaty finansowe typu licencja maklerska, CFA, pracuję dla zagranicznej korporacji, ale od jakiegoś czasu coraz bardziej czuję potrzebę zmiany kierunku kariery. W pracy mam głównie styczność z SQL, budowa zapytań w celu analizy danych. Sprawia mi to dużą frajdę i stąd pomysł żeby pójść w stronę programowania.

W pierwszej kolejności zaatakowałem edx, CS50 Introduction to Computer Science, które było świetną przygodą i nauczyłem się bardzo dużo dzięki temu kursowi. Od bardzo dawna nic nie sprawiło mi takiej frajdy. Pytanie co dalej?

Rozważałem następujące możliwości:

1. Studia zaoczne informatyka, PJATK (4 lata inż, koszt pewnie około 35k)
2. Studia podyplomowe, w ciągu 4 lat mogę zrobić 4 różne podyplomówki, np. Big data (PJATK, PW, UW), JAVA EE (PW), Zarządzanie projektami (PW), Akademia Analityka z SAS, R & Python (SGH) (koszt około 35-40k)
3. Studia podyplomowe + kursy online edx, coursera i inne (zakładając 2x studia podyplomowe + certyfikaty, około 25k)

W jaką stronę chciałbym pójść? Praca Quantitative Analyst w instytucji finansowej, Developer C# z obszaru ryzyka finansowego i tym podobne. W dalszej przyszłości konsulting lub project management.

W tym momencie bardzo ciężko jest mi podjąć decyzję i byłbym ogromnie wdzięczny za jakąkolwiek radę.

Dzięki i pozdrawiam!

W twoim przypadku szkoda czasu na studia, po prostu koduj po godzinach własne projekty "do portfolio", a potem zdobywaj odpowiedni certyfikaty i tyle.

Z tego co piszesz jedyne co ma sens w twoim kontekście to:
Akademia Analityka z SAS, R & Python (SGH)
Na SGGW też jest niedroga podyplomówka z analizy danych min. SAS.

Hej,
ciężko powiedzieć jak się u nas rozwinie sytuacja w Kraju... ja jednak postawiłbym chyba na Big Data na Polsko-Japońskiej... jeżeli masz źródło finansowania, ponieważ lepiej się jednak uczy na studiach, jakichkolwiek, o ile są w miarę sensowne, a te raczej są (plus kontakty, informacje, itd.)... jeżeli nie masz, to tak jak radzi @mr_jaro... :)

mr_jaro napisał(a):

W twoim przypadku szkoda czasu na studia, po prostu koduj po godzinach własne projekty "do portfolio", a potem zdobywaj odpowiedni certyfikaty i tyle.

Cześć! Pisząc certyfikaty masz na myśli te dostępne online czy coś innego?

Boję się, że studiowanie zajmie mi 4 lata, a nie wyniosę z tego o wiele więcej niż papier inżyniera + umiejętności programowania, które mógłbym zdobyć na własną rękę. To dużo czasu i pieniędzy. Mógłbym spytać co studiowałeś i jakie to ma przełożenie na Twoją pracę?

sqlka napisał(a):

Z tego co piszesz jedyne co ma sens w twoim kontekście to:
Akademia Analityka z SAS, R & Python (SGH)
Na SGGW też jest niedroga podyplomówka z analizy danych min. SAS.

Hej! Dlaczego tylko ta podyplomówka? Przykładowe wymagania na stanowisko developera w zakresie modeli kredytowych:

"Deep knowledge of at least one OOP language (preferred C++, C#, JAVA) and openness for learning others (including R, Python, etc.)."

Także ja bym chciał postawić przede wszystkim na C++, Java, Python. Pytanie czy jest sens robić 4 letnie studia żeby to osiągnąć?

michal2805 napisał(a):

sqlka napisał(a):

Z tego co piszesz jedyne co ma sens w twoim kontekście to:
Akademia Analityka z SAS, R & Python (SGH)
Na SGGW też jest niedroga podyplomówka z analizy danych min. SAS.

Hej! Dlaczego tylko ta podyplomówka? Przykładowe wymagania na stanowisko developera w zakresie modeli kredytowych:

"Deep knowledge of at least one OOP language (preferred C++, C#, JAVA) and openness for learning others (including R, Python, etc.)."

Także ja bym chciał postawić przede wszystkim na C++, Java, Python. Pytanie czy jest sens robić 4 letnie studia żeby to osiągnąć?

Nie. Nie ma sensu.
Jesteś finansistą, nie będziesz programistą piszącym algorytmy Big Data. Do tego potrzebowałbyś 3-4 lat studiów dziennych, na którymś z 2-3 najlepszych wydziałów + prawdopodobnie parę lat doświadczenia w programowaniu webowym. Czyli najwcześniej byłbyś gotowy na taką pozycję za jakieś 5 lat i przy założeniu, że jesteś super zdolny.

Zdecydowanie nie ma sensu jechać z Warszawy do Krakowa przez Berlin.

Realne jest dla ciebie byś został bezboleśnie w ciągu 1.5 roku programującym analitykiem danych. W grę w chodzą tu R, Python i jego specjalistyczne biblioteki, SAS i narzędzia do prezentowania danych itp. W czasie podyplomówki na pewno też można nawiązać ciekawe kontakty i się gdzieś łatwiej w to wkręcić. Szczególnie, że zapewne nie ma wcale dużo finansistów o takich umiejętnościach, a w firmach konsultingowych są poszukiwani.

sqlka napisał(a):

michal2805 napisał(a):

sqlka napisał(a):

Z tego co piszesz jedyne co ma sens w twoim kontekście to:
Akademia Analityka z SAS, R & Python (SGH)
Na SGGW też jest niedroga podyplomówka z analizy danych min. SAS.

Hej! Dlaczego tylko ta podyplomówka? Przykładowe wymagania na stanowisko developera w zakresie modeli kredytowych:

"Deep knowledge of at least one OOP language (preferred C++, C#, JAVA) and openness for learning others (including R, Python, etc.)."

Także ja bym chciał postawić przede wszystkim na C++, Java, Python. Pytanie czy jest sens robić 4 letnie studia żeby to osiągnąć?

Nie. Nie ma sensu.
Jesteś finansistą, nie będziesz programistą piszącym algorytmy Big Data. Do tego potrzebowałbyś 3-4 lat studiów dziennych, na którymś z 2-3 najlepszych wydziałów + prawdopodobnie parę lat doświadczenia w programowaniu webowym. Czyli najwcześniej byłbyś gotowy na taką pozycję za jakieś 5 lat i przy założeniu, że jesteś super zdolny.

Zdecydowanie nie ma sensu jechać z Warszawy do Krakowa przez Berlin.

Realne jest dla ciebie byś został bezboleśnie w ciągu 1.5 roku programującym analitykiem danych. W grę w chodzą tu R, Python i jego specjalistyczne biblioteki, SAS i narzędzia do prezentowania danych itp. W czasie podyplomówki na pewno też można nawiązać ciekawe kontakty i się gdzieś łatwiej w to wkręcić. Szczególnie, że zapewne nie ma wcale dużo finansistów o takich umiejętnościach, a w firmach konsultingowych są poszukiwani.

Nie chcę być programistą piszącym algorytmy Big Data. Chciałbym pracować w zarządzaniu ryzykiem, gdzie potrzebne są umiejętności programowania w C++, C#, JAVA plus ewentualnie Python czy R.
Twoim zdaniem nie ma takiej szansy i lepiej jest uderzyć w specjalizację podyplomową związaną właśnie z Pyhtonem, R czy SAS?

Hej,
może trochę inaczej... Skoro myślisz o Ryzyku Finansowym, to jeżeli chcesz być Fachowcem, a może nawet i Ekspertem... to zamiast na programowaniu lepiej się skupić na zagadneniach związanych z modelowaniem ryzyka finansowego... Pojęcie jest bardzo szerokie, ponieważ może to w dużej mierze zależeć od branży w której to ryzyko będziesz modelował, lub wyznaczał... W pewnych dziedzinach są odpowiednie wzory... Ale żeby zgłębić tę dziedzinę, to trzeba znać (oprócz raczej obowiązakowej umiejętności obróbki i analizy danych) także elementy związane ze statystyką... szeregami czasowymi... analizą wahań okresowych... oraz modelowaniem procesów ekonomicznych, np. za pomocą procesów stochastycznych... mogą się też przydać elementy sztucznej inteligencji... to tak w duuużym skrócie... :) a programowanie raczej nie jest najważniejsze w tej kwestii... :)

michal2805 napisał(a):

Nie chcę być programistą piszącym algorytmy Big Data. Chciałbym pracować w zarządzaniu ryzykiem, gdzie potrzebne są umiejętności programowania w C++, C#, JAVA plus ewentualnie Python czy R.
Twoim zdaniem nie ma takiej szansy i lepiej jest uderzyć w specjalizację podyplomową związaną właśnie z Pyhtonem, R czy SAS?

Nie ma co się przywiązywać do takich ogłoszeń.

Chcą po prostu kogoś kto ma doświadczenie realne w programowaniu w czymkolwiek i żeby się nauczył specyficznych narzędzi do analizy. Znajdziesz mnóstwo ofert gdzie wprost napiszą, że chcą kogoś z R, pythonem pandas/numpy, czy jakimiś tego typu umiejętnościami. Tylko w tym drugim przypadku strasznie ciężko znaleźć, a programistę C#, Javy czy C++, który będzie chciał iść w analizę bardzo łatwo. Jeśli poszukują takiego profilu nie będziesz miał żadnych szans.

Szansę będziesz miał na pozycje analityka, jeśli się doszkolisz w takich narzędziach, porobisz własne projekty i nawiążesz jakieś cenne kontakty, by ktoś ci pomógł trafić we właściwe miejsce.

sqlka napisał(a):

michal2805 napisał(a):

Nie chcę być programistą piszącym algorytmy Big Data. Chciałbym pracować w zarządzaniu ryzykiem, gdzie potrzebne są umiejętności programowania w C++, C#, JAVA plus ewentualnie Python czy R.
Twoim zdaniem nie ma takiej szansy i lepiej jest uderzyć w specjalizację podyplomową związaną właśnie z Pyhtonem, R czy SAS?

Nie ma co się przywiązywać do takich ogłoszeń.

Chcą po prostu kogoś kto ma doświadczenie realne w programowaniu w czymkolwiek i żeby się nauczył specyficznych narzędzi do analizy. Znajdziesz mnóstwo ofert gdzie wprost napiszą, że chcą kogoś z R, pythonem pandas/numpy, czy jakimiś tego typu umiejętnościami. Tylko w tym drugim przypadku strasznie ciężko znaleźć, a programistę C#, Javy czy C++, który będzie chciał iść w analizę bardzo łatwo. Jeśli poszukują takiego profilu nie będziesz miał żadnych szans.

Szansę będziesz miał na pozycje analityka, jeśli się doszkolisz w takich narzędziach, porobisz własne projekty i nawiążesz jakieś cenne kontakty, by ktoś ci pomógł trafić we właściwe miejsce.

Bardzo dziękuję za Twoje odpowiedzi. Postaram się jeszcze zgłębić przydatność tych języków. Im więcej czytam tym bardziej skłaniam się ku specjalizacji typu R/SAS/Python. Oczywiście fajnie byłoby mieć papier inż, znać C czy Javę, ale w wieku 30 lat nie mogę sobie pozwolić na 4 letnie hobby za 35-40k. Szczególnie z zasobami online jakie teraz są dostępne.

Tak z ciekawości - skoro masz licencje maklera to dlaczego nie zajmujesz się tradingiem?

Odpowiadając na pytanie - jeśli chodzi o Quantitative Dev to obstawiałbym: Java + big data + statystyka
Poprzeglądaj sobie oferty pracy w UK, bo w Polsce jest mało ofert pracy w tym kierunku.

[sqlka napisał(a)]

Z tego co piszesz jedyne co ma sens w twoim kontekście to:
Akademia Analityka z SAS, R & Python (SGH)
Na SGGW też jest niedroga podyplomówka z analizy danych min. SAS.

Na Twoim miejscu trzymałbym się powyższej rady. Robienie studiów informatycznych w Twoim wypadku byłoby przesadą, chyba że chciałbyś zrezygnować ze świata finansowego i zająć się całkiem inną branżą. Piszę to jako osoba, która sama jest po studiach informatycznych i raczej nie szarpnąłbym się teraz na studiowanie finansów — prędzej skorzystałbym ze studiów podyplomowych, by zdobyć podstawy wiedzy, którą można w pracy rozwinąć dalej. Poza tym programowanie nie jest wcale takie fajne, jak pokazują to na reklamach, zastanów się, czy nie masz lepszego pomysłu na jak spędzić wolny czas. To takie moje przemyślenia po 10 latach w tej branży.

Z góry do dołu napisał(a):

Tak z ciekawości - skoro masz licencje maklera to dlaczego nie zajmujesz się tradingiem?

Odpowiadając na pytanie - jeśli chodzi o Quantitative Dev to obstawiałbym: Java + big data + statystyka
Poprzeglądaj sobie oferty pracy w UK, bo w Polsce jest mało ofert pracy w tym kierunku.

Tradingiem to znaczy? Obecnie z licencją możesz być maklerem w obsłudze klienta/analitykiem akcji/zarządzającym (rzadko).

Dosyć mocno zgłębiłem wiedzę dotyczącą studiów/kursów i podyplomówek od momentu zamieszczenia wpisu. Jedyne co wiem to, że 4 lata studiów to nie jest odpowiedni kierunek. Można o wiele lepiej spożytkować ten czas. Myślę, że w moim wieku i z moimi papierami optymalnie będzie uderzyć w statystykę/pythona/r/sas. Najlepszą ofertę ma UW i SGH moim zdaniem.