ЯК ОБРАТИ СВІЙ НАПРЯМ В ІТ: 5 ГОЛОВНИХ ПОМИЛОК НОВАЧКІВ
Якщо ви стоїте на порозі змін і плануєте увійти в ІТ, але не знаєте, з чого почати, — ця стаття саме для вас. Розбираємо найпоширеніші помилки новачків, які хочуть знайти свій шлях у сфері технологій, зокрема в аналітиці та Data Science.
Ми понад 2 роки допомагає новачкам з нуля освоювати аналітику, Data Science та машинне навчання. Курси Data Loves Academy закінчило більше 600 випускників.
Тому ми щодня бачимо, з якими питаннями приходять студенти, і знаємо, де вони найчастіше припускаються помилок. Тож ділимося чесно й по суті — щоб ви починали усвідомлено та з реальною картиною того, як усе влаштовано в ІТ.
Помилка №1: Ви орієнтуєтеся лише на тренди
Блокчейн, AI-агенти, Web3 — усе звучить захопливо. Але тренди швидко минають, а робочі будні — залишаються.
Часто новачки кидаються у напрямки, які на слуху, не замислюючись, чи підходить їм така робота за характером, інтересами та цінностями.
Що з цим робити:
▪️ Запитайте себе: що мені справді подобається робити? Можливо, ви кайфуєте від візуального дизайну, а може — від аналізу даних у табличках.
▪️ Зіставте свої сильні сторони з тим, що вимагає кожен напрям: дизайнер, аналітик, девелопер, дата-сайентіст, продакт-менеджер.
▪️ Не соромтеся бути не «як усі». У 2025, де всі хочуть бути дата-сайентістами, нормально хотіти створювати дизайн інтерфейсів або працювати з людьми. Головне — щоб вам було цікаво.
Порада:
Дізнайтеся, як виглядає день фахівця в кожному напрямі. Уявляєте себе на такій роботі через 3–5 років? Якщо ні — пошукайте далі.
З нашим авторським гайдом з вибору ІТ-професій можна безкоштовно ознайомитися ТУТ
Помилка №2: Ви ігноруєте технічну базу
Навіть якщо ви вчитеся на курсі з машинного навчання, без математики (статистика, лінійна алгебра, теорія ймовірностей) — вам буде важко. Так само і з аналітикою: без логічного мислення, SQL і базових алгоритмів — нікуди.
Вивчити синтаксис мови можна за допомогою ChatGPT. Але технічне мислення формується через практику: коли щось не працює, а ви знаходите причину.
Порада:
Перед початком навчання відкрийте 5–10 реальних вакансій з бажаного напряму. Зберіть список обов’язкових навичок, які зустрічаються найчастіше та побудуйте план: що вивчити за перші 2 місяці, які проєкти зробити, що прокачати далі.
Помилка №3: Ви недооцінюєте реальні вимоги до професій
Ви могли чути, що «Тестування — це легко», «Аналітика — це просто таблички». Насправді все набагато ширше.
Тестувальнику недостатньо просто «клікати по кнопках». Потрібно розуміти, як працюють API, знати базові веб-технології (HTML, JSON, XML), писати тест-кейси, працювати з документацією. А ще — логічно мислити й помічати залежності, які не завжди лежать на поверхні.
Аналогічно з Data Science — це не тільки тренування моделей, а й очищення даних, побудова фічей, робота з SQL, бізнес-аналіз, презентація результатів клієнтам.
Без усіх цих етапів модель — це просто код, який нікому не потрібен.
Порада:
Дізнайтесь якомога більше про повсякденні задачі, проєкти та варіанти розвитку в цьому напрямку. Чим більше контексту ви отримаєте — тим менше буде розчарувань.
Помилка №4: Ви очікуєте миттєвих результатів
«Пройду курс за 2 місяці і влаштуюся на роботу». У деяких випадках — так, але частіше — ні. ІТ — це марафон, а не спринт. Більшість компаній шукає людей із досвідом.
Якщо його немає — його треба створити самостійно: через проєкти.
Порада:
Створіть 2–3 проєкти, які можна показати на співбесіді. Але не чекайте ідеального рівня знань. Починайте подаватися раніше. Далі — будете вчитись у процесі, з ментором або командою.
Помилка №5: Ви ігноруєте soft skills і бізнес-мислення
ІТ — не лише про код. Це ще й про людей, комунікацію, відповідальність і здатність пояснити складне простими словами. Навіть якщо ви сильний технар, але не вмієте працювати в команді — це обмежує ваш ріст. А якщо у вас ще й бізнес-бекграунд — це вже перевага.
Порада:
Розвивайте навички пояснення, активного слухання, аргументації. Вмієте говорити з клієнтом? Це плюс.Маєте досвід у продажах, освіті, менеджменті? Подумайте, як інтегрувати його в нову роль.
Правильний вибір ІТ-напряму — це не про моду, а про усвідомлення власних сильних сторін, цінностей і реалій ринку.
Важливо підходити до цього стратегічно: дослідити, що вам справді цікаво, розібратися з вимогами до професії, побудувати чіткий навчальний маршрут і не забувати про практику через проєкти. Не менш важливо розвивати soft skills, адже комунікація і командна робота — це ключ до успіху.