Стоит ли уходить в Data Science?

Всем доброго времени суток, уважаемые обитатели сайта!

Коротко: мне 34, хочу уйти в DS, потому что горю анализом, математику знаю отлично. Есть ли смысл?

Развернуто:
Я математик (не учитель/преподаватель в школе или вузе), больше школьный профиль, но обучаю и взрослых, неоднократно обращались за обучением именно начинающие АйТишники и прочие, кому теория вероятности и логика нужны профессионально. Не просто знаю ее, но прям горю математикой, поэтому меня хлебом не корми - дай чего-нибудь поанализировать/разобрать по полочкам/систематизировать.
Но понял, что хочу больше в анализ уходить, а не в обучение.
Есть успешный опыт работы руководителем в коммерческих организациях, склад ума технический, хотя образования педагогическое, психологическое и по мелочи.
Посоветовали мне обратить взор на Data Science. Хотя у меня с программированием вообще ноль. Почитал, интересно, загорелся, понял, что понравилось направление. Читал неделю, понимаю, что ушёл бы в эту сферу, но всегда же есть НО!
Вопросы к знающим:
1. Есть ли уже смысл в 2024 уходить в эту сферу, или там очередь огромная из самоучек и прошедших КМБ на курсах?
2. Насколько и правда там низкий порог в программировании? (Глупый вопрос, но у меня нет знакомых в этой сфере, а везде пишут, что программирование там не столь жесткое, как в других сферах)
3. Конечно не без этого, какой РЕАЛЬНЫЙ уровень зарплат в этой сфере без опыта? (Конечно у меня сейчас не миллионный доход, на свои 150-200 менять на 60 тр не хочу)
4. Какие советы можете дать? Что почитать, посмотреть, спиратить?
В общем, кто откликнется - спасибо огромное. Плюсов вам в карму, хороших НR, и удобного кресла для работы)

Р.s. Я впринципе готов учиться и даже люблю изучать что-то новое. Готов потратить год на изучение DS, и программирование, вложить деньги в процесс обучения. Согласен на то, что не очень много буду зарабатывать вначале. Но есть ли смысл?) насколько через год будет востребован такой джун как я?)

Дополнительно:

так говорите, как будто это билет в один конец
и да, в том новом неизведанном мире на старте карьёры вам никто не будет платить 200

Ответы:

Может имеет смысл применить ваши навыки и проанализировать эту сферу по вакансиям? Там и требования почитать и зарплатные вилки могут быть.

Далеко не везде нужно знать программирование, иногда данные можно анализировать простыми запросами в базу данных или специальными инструментами типа Jupiter - их имеет смысл освоить даже не идя в ИТ.

• Благодарю за ответ.
  Привык к тому, что в вакансии может бы указано что угодно, а на деле все обстоит иначе. Поэтому и спросил ведающих.
  Да и программированию я готов учиться)

1. Без сильного программирования делать будет нечего. Есть вакансии математиков там (иногда) программирование требуется но постольку поскольку. Именно в DS требования к программированию большие. Более того в последние годы наметилась тенденция под многими DS вакансиями, бизнес ожидает разработчика в области DS. No Code практики существуют (слабо распространены в России) упомянутый (Jupyter) не имеет к этому никакого отношения в нем надо точно также уметь кодить. Да и в целом No Code довольно редко встречается.

2.

Готов потратить год на изучение DS,

Не реально. Я бы не советовал менять тебе профессию, а если хочешь в DS начни учится, и не на курсах а самостоятельно и начинать надо с программирования.

3. По зарплатам расти можно довольно быстро да и на первой работе могут платить далеко не 60. Вопрос не в этом, до того как ты сможешь претендовать у тебя путь в несколько лет.

• Добрый день!
  Благодарю за развернутый ответ.
  Я впринципе понимаю, что нельзя за год войти в довольно серьезную профессию. Значит 2-3. Так даже интереснее. Буду изучать, и правда не в один конец билет.
  Как вы считаете, нужно пристально в Python уходить вначале, параллельно изучая всю подноготную DS?
  Курсам не доверяю, но сегодня любой курс можно найти и бесплатно. Они хороши только своей систематизацией. Но слишком поверхностны.
• math13, Для Российского рынка однозначно python, у нас по R вакансий очень мало.
  
  

  Как вы считаете, нужно пристально в Python уходить вначале, параллельно изучая всю подноготную DS?

  Просто в python без подноготной DS. Насчет математики 4 дисциплины.
  1. Линейная алгебра (операции с матрицами и векторами на языке DS тензорами определенных порядков и их геометрические свойства играют большую роль).
  2. Интегрирование дифференцирование функции с несколькими переменными (самое главное)
  3. Теория вероятности
  4. Статистика (что бы ее освоить на достойном уровне первые три должны на высоком уровне). По скольку это то с чем ты имеешь дело (У тебя есть наблюдения) а ты задаешься вопросом какой процесс сгенерировал эти данные.

  Но на старте чистый python. Ты же математик (1 + 0.01)^n сам знаешь как работает. Сильное программирование это основание твоего будущего экспонентного роста. А оно требует времени постоянной практики, что бы ты привык мыслить как программист. Потом на это дело DS подтянешь.

• 1. Линейку знаю, я ее преподаю студентам.
  2. Это тоже отлично помню, может что-то вспомнить нужно, но мне на э о недели хватит.
  3. Мой любимый раздел, недавно полностью до теории графов преподавал одному ученику.
  4. Тут нужно будет доучить.
  Но я понял, что у меня база есть, и Вы даже меня вдохновили, что можно поучиться, лишним не будет.
  Огромное спасибо)