28歲，土木設備相關專業研究生畢業，如何轉行搞it（數據挖掘方向），報班or自學？

12-25

自學也沒問題，網上資源很多，像coursera,網易公開課，github上都有很多資源，關鍵是如何讓別人認可你，找到工作，進入這個行業？
我去年研究生畢業，之前想著畢業進設計院干兩年，由於年景不好，機緣巧合進了一家和我們專業相關的互聯網公司，工作中接觸到一點點數據分析，寫了一點點python代碼，接觸到了計算機這個領域，還挺感興趣，但是我的主要任務是excel處理數據，配置文件，感覺很機械沒價值，搞的和專業也沒什麼關係，但至少為我提供了一個學習計算機的環境，在這裡待下去就要決定徹底轉行，要麼就跳回老本行，由於感覺年齡大了，遲遲下不定決心，糾結了很久，機緣巧合有同學推薦了一家設計院，so～誠惶誠恐地就跳槽去了設計院，待遇剛剛好夠在上海生活，現入職近一個月了，每天沒日沒夜地畫圖，對工作一天比一天厭惡，沒有絲毫興趣，有時候和他們工作了好多年的聊天，他們說能轉行儘早盡量轉行，感覺這一行做到比較理想的地步也就那樣，看著我們老大的狀態，想想以後自己。。。

謝邀。本來覺得這一類事情本質還是要看當事人的性格，旁人說太多也沒有意義。奈何題主再三邀請，就說一下自己的看法吧。
首先說年齡。題目描述可以感受到題主還比較在意這個。我很不理解為什麼28歲年紀就大了。事實上要是你願意，30歲你還可以學習一個新的專業，40歲你還可以開始一個新的事業。這在美國很正常，他們不輕易覺得自己「上年紀」了。但國內的氛圍就相對保守，大學畢業就都覺得自己開始老了，三十歲沒買房結婚生子就是盧瑟剩男剩女。人生才過去三分之一就巴不得把接下來的日子都定下來，一眼就看穿。並不是說這樣就不好，但如果我們希望給自己更多的可能性，為何要讓年齡把自己圈起來？所以在我看來，年齡完全可以不是考慮因素。
然後說是不是要轉行。轉行意味著，
1.這麼多年的積累都放棄了，題主是不是捨得，為什麼捨得？
2.轉入cs重新做起，你對計算機的熱愛真的能讓你支撐從頭做起的艱辛？
對於1，如果只是因為看不到前景，或者題主應該換個角度考慮。我有個也是土木的朋友，國內名校本科+美國名校master。據他所說，他還是能在這個行業看到一些機會。題主也許想想，非換不可是因為視野不夠開闊，還是能力，還是真的不喜歡。
對於2，請先自學一門語言，自己寫一個小項目，自己去研究下計算機體系有的所有東西，在這個過程里也許你就會有答案了。很多學科在沒有深入學習的時候都疑似很有趣，但只有在真正動手做的時候你才知道你的熱情會高漲多久。
最後如果真的決定轉行，好啊，cs應該是最適合轉行的了。因為它是朝陽行業，它對專業要求也不算高。只要你有技術，你能自己做項目，總能找到一份不錯的工作。但是這個行業方向千千萬，並不是每一個方向都適合轉專業人員的。
我會說，web開發，mobile開發還有一個application level的開發比較適合自學成才。題主可以在網上找到不少手把手教寫web，寫mobile app的教程。跟著做完，簡歷就有東西了，就可以開始找工作了。完了再慢慢補充基礎知識。
至於時下熱點，distributed system，machine learning，AI，data mining等等，我個人覺得不是很適合轉專業人員，因為它們需要大量的基礎知識，招聘的時候也會更傾向於找本專業的人或者很有經驗的人。
以上為一家之言，我不在國內也有一段時間了，不能保證我說的適用於國內。僅供參考。

謝邀。我先說一下我自己的情況，我本科是學機械工程的，和題主一樣非機器學習（數據挖掘）科班出身，研究生研究方向和機器學習關係很密切。先說說關於數據挖掘學習本身的事情，個人覺得這個行業雖然目前很熱門很火爆，但工業界真的這個很好的企業真的不多。所以，個人觀點：這個學科的價值是低於市面上給你開出的工資。你應該明白，數據挖掘對數學基礎要求還是很高的，你應該不在高校了，很難在遇到問題的時候找到合適的人來幫助解決問題。就像你學當初可能學過c語言，最初記代碼只要學一段時間，但debug的時間卻會很長。其次，沒有一個好的引路人，你會走很多彎路。我當初為了做機器學習，大多數精力花在數學上，真的是惶惶不得終日。好的引路人不是教你知識，是告訴你先學什麼後學什麼，學到哪裡需要停下來看個項目，實踐一下。所以，有條件的話，最好能花點錢報個班去機構里學。學新知識總是要交點學費的。最後，我多嘴一句。你的最後學歷是碩士，不是科班出身，而且不清楚你的學校層次。想去大公司做data mining基本上很困難，你應該去具體規劃一下，你打算走到哪一步，這很重要。

默默同情你5秒

本人去年本科畢業的，目前在工作是爬蟲工程師，目前也在開始涉獵數據挖掘，前路漫漫啊，兄台加油，我們可以的

不要用年齡和專業來限制自己的發展

我985碩士通信類專業，是國企工作三個月，跳槽去互聯網的，不算是轉行。在哪個行業掙錢都不容易，IT看似掙錢多(月薪2w以上)，實際只有在大城市大公司，有了比較好的技能才能拿到的。數據挖掘深度學習，程序跑起來不難，調調參也能得到不錯結果，但真正去應聘要用深厚數學功底。職業發展的路是漫長，不用計較短期利益，做到長期規劃。

算了吧。。。工作量等同於開始讀至少5000頁，難度是高數相當的書籍量，讀完就多大了年紀。。。

再者，牛的人，在哪個行業都牛。