Есть биржи фриланса для анализа данных онлайн можете посмотреть что из того что есть там вам подходит и что для этого изучить

Доброго всем дня!

Решил задать вопрос: какие курсы по каким специализациям в области аналитики данных (в самом широком смысле, включая управление на основе данных, введение в машинное обучение и ИИ и т.д. ,и т.п.) вы бы посоветовали мне пройти для достижения следующей цели: повысить вероятность нахождения новой работы в нынешней "цифровизирующейся" среде в случае потери ysytiytq, если мои исходные условия таковы:
1. мне 56 лет.
2. я ранее изучал - хотя и основательно забыл - прикладную математику и программирование в полном объёме в МИЭМ и поэтому часть разделов того или иного курса мне, как я надеюсь, удастся освоить легче.
3. я ранее трудился на госслужбе, после чего долгое время финансовым директором, потом аналитиком в ЦСР, после чего зам. директора по технологии на крупном предприятии в пищепроме, где имел опыт успешной реализации проекта по автоматизации цеха и службы контроля качества.
4. в настоящее время я занимаюсь анализом стратегий развития ИКТ в разных странах и определением того, какие из российских решений могут быть востребованы на рынке той или иной страны и поэтому в теоретических аспектах технологий разработки систем на основе машинного обучения (включая ИИ), цифровых двойников и т.п. на уровне постановки задач разбираюсь.

И поскольку у меня основная цель - иметь некую доп. квалификацию, которая может повысить вероятность нахождения мною работы в случае потери нынешней при моём, увы, приличном возрасте, то мне нужно понять, какую специализацию (или специализации) мне целесообразно освоить, чтобы решить эту задачу. Ну, например, вряд ли целесообразно пытаться освоить специализацию собственно аналитика данных, потому что вряд ли я в моём возрасте смогу конкурировать в этой области с молодыми выпускниками МФТИ, ВМК МГУ и двухгодичных курсов Яндекса или других центров подготовки. Поэтому и решил спросить - какие "цифровые" специализации могут быть востребованы вместе с имеющимся у меня опытом, чтобы претендовать на некие вакансии в областях скорее постановки задач и управления проектами, нежели чистого программирования? Чтобы полученные новые навыки по некоей "цифровой" специализации усиливали имеющийся у меня опыт решения задач в разных областях и "смягчали" негатив потенциальных работодателей от моего возраста?

Есть биржи фриланса для анализа данных онлайн можете посмотреть что из того что есть там вам подходит и что для этого изучить

А почему вы считаете, что с молодыми бессмысленно?

Ух, круто звучит!

Судя по опыту работы, вам лучше подойдет быть тимлидом или даже менеджером дата сайентистов. Опыт в управлении и аналитики у вас достаточный 👍

Можно попробовать быть тимлидом, то есть разрабатывать небольшие модели машинного обучения и управлять немногим количеством дата сайентистов в плане, у кого какие задачи и делают ли они их в срок. Для этого можно пройти первые три курса специализации, чтобы вкратце понять, что такое машинное обучение и с чем его едят, чтобы можно было говорить с коллегами на одном языке. Для специализации в основном желательно подучить две вещи:
- заодно повторить матан на http://mathprofi.ru/ - хватит первого курса из двух на сайте (и то не целого, можно учить по ходу необходимости в первом курсе этой специализации)
- подучить Питон - https://stepik.org/course/67/syllabus

А если менеджером разработки, то специализацию не обязательно проходить. Тут наверно хватит прочтения нескольких статей про базовые понятия машинного обучения, плюс уточняющие вопросы у коллег на будущей работе. В отличии от тимлида, у вас будет больше общения с заказчиками и больше управления проектом, приоритезацией задач

В смысле, что бессмысленно конкурировать чисто в программировании или мат. моделировании? Потому что пока я только восстановлю те навыки в области линейной алгебры, матана, матстатистики и т.п., не говоря уж о программировании, которые у меня были, они уже освоят новые, а также потому, что они уже имеют портфолио решённых задач, а я нет. И при таком сопоставлении они, естественно, смотрятся более выигрышно. И чтобы сотрудник возраста 50+ мог быть более привлекателен, чем молодой, в области именно чистого программирования или мат. моделирования, он должен быть на порядок круче этого молодого в своих "soft skill".

Ух, круто звучит!

Судя по опыту работы, вам лучше подойдет быть тимлидом или даже менеджером дата сайентистов. Опыт в управлении и аналитики у вас достаточный 👍

Можно попробовать быть тимлидом, то есть разрабатывать небольшие модели машинного обучения и управлять немногим количеством дата сайентистов в плане, у кого какие задачи и делают ли они их в срок. Для этого можно пройти первые три курса специализации, чтобы вкратце понять, что такое машинное обучение и с чем его едят, чтобы можно было говорить с коллегами на одном языке. Для специализации в основном желательно подучить две вещи:
- заодно повторить матан на http://mathprofi.ru/ - хватит первого курса из двух на сайте (и то не целого, можно учить по ходу необходимости в первом курсе этой специализации)
- подучить Питон - https://stepik.org/course/67/syllabus

А если менеджером разработки, то специализацию не обязательно проходить. Тут наверно хватит прочтения нескольких статей про базовые понятия машинного обучения, плюс уточняющие вопросы у коллег на будущей работе. В отличии от тимлида, у вас будет больше общения с заказчиками и больше управления проектом, приоритезацией задач

Полностью поддерживаю.

Добавлю про возраст. Ваш возраст, как мне кажется, не будет вызывать смущения, если вы будете обладать экспертизой. В математике и в ml/dl

Большое спасибо за развёрнутый ответ. Не поверите, но именно на http://mathprofi.ru/ и https://stepik.org/course/67/syllabus я сейчас и "сижу".
А про базовые понятия машинного обучения и т.д. я прочитал и продолжаю читать много чего, т.к. мне это нужно по нынешней работе (мне ж нужно в общих чертах понимать, в чём основные конкурентные преимущества той или иной "цифровой2 разработки для рынка той или иной страны в той или иной отрасли).
И исходя из написанного Вами возникает вопрос - а насколько вероятно найти вакансии тимлида или менеджера проекта в моём возрасте с моим бекграундом и готовностью учиться (тут я молодым не сильно уступлю)? Есть успешные кейсы?

Вы оцениваете ситуацию не с той позиции. Вам нужно идти в руководители, а не в инженеры.  Для того чтобы руководить, надо ориентироваться в сфере. Для этого проходите курсы, можете по участвовать в соревнованиях на кеггле, постоянно читать новости по алгоритмам и быть в тренде.

Опять реклама да ещё и плохих курсов. Не надо воровать у этого курса слушателей

Вот этого точно не скажу. Но могу сказать, что в менеджеры разработки могут приходить люди из других сфер, где они набрались опыта в управлении и общении. К нам недавно пришел человек в роли менеджера, который раньше занимался управлением кафешек и с IT никогда не был связан. И он хорошо выполняет свою работу)

Опять реклама да ещё и плохих курсов. Не надо воровать у этого курса слушателей