生物狗如何轉行人工智慧?有成功者嗎？

神經科學博士，研究學習記憶的神經基礎，想要去搞人工智慧，該怎麼轉行呢？

我是一名被樓上強行拖來答題的學員...

本科生物，PhD生物物理。我是應該是一隻合格的生物狗。目前在轉行的半道上，還沒成功，但可以給剛開始轉行的你一些建議。

1.儘管都是生物狗，每隻的background也是不同的 。

比如

國內國外，哪個學校（多少資源）？

老闆風格，push不push,第幾年phd（多少時間）？

publication有多少，什麼方向的（多少可能性把課題往這個方向轉）？

不過既然題主苦於如何轉AI，那麼我就大膽假設作者是classical research，實驗室/校內並沒有多少資源可以用。做的內容和AI毛關係沒有，平時接觸的實驗方法都是特別典型和傳統的像這樣。其實就是零基礎轉行。如果你的老闆不是那麼push然後你也沒有急著畢業發文章，那你有至少一年的時間準備轉行。沒問題，放輕鬆，時間足夠。（如果你老闆特別push或者平時生活水深火熱中，那個，你要不要考慮先quit一下PhD?）

2.既然決定跳坑，不要從一個坑跳到另一個坑

我不是說AI是個坑，而是說在決定轉行前，我們得對轉去的行業有個了解。本來已經付出了一定的沉沒成本，要是轉過去之後發現好像不是我想要的，不就懵逼了么。

其實我認為題主感興趣的AI, 是包含machine learning的它背後的整個data science field. AI是個非常廣義/古老的概念，它包括各種計算機參與的智能分析決策。因此題主可以多搜索這些關鍵詞： data analyst ,data scientist , machine learning , quant, business analyst，看看哪個是你真正感興趣的。而我們這兩年經常聽到的那些高大上的AI，是屬於deep learning範疇的像IBM watson, AlphaGo, deep learning作為職業入門門檻非常高, 不是CS 科班PhD很難勝任， 我認為並不適合轉行的同學作為職業目標。

建議題主先多做功課，利用linkin, indeed，glassdoor，搞明白不同title具體職能的不同，進而在data science field 里擬定一個更加具體的目標。總之，如果題主以數據科學為轉行方向，注重實踐，不要過度糾結技術細節，一年的時間足以找到entry-level的數據分析師工作。

問題來了：BB了這麼多，到底怎麼起步啊？

很簡單，先來Udacity讀個數據分析師（dand）

畢竟我是來做廣告的。但我這麼正直，當然不會隨便坑你，我會有理有據地坑你。

這個nano degree是完整的data analyst的入門級課表，完全以實戰項目為核心。親測比看書上課刷小項目都有用。（看書嘛，很可能會變成《python/R/SQL:從入門到放棄》。練手小項目，技術博客，技術論壇什麼的， 出於興趣學習還，拿來轉行就太雞零狗碎了。）這個nano degree讀完之後，你手裡至少好幾個過得去的項目，而且你可以做到對數據分析各個環節的內容和工具心裡有數，遇到數據分析問題就可以擼袖子上了。

但你要有心理準備，這個nano degree偏向實戰，所以不可能輕鬆。官方要求是每周投入不小於10小時，平均需要9個月才能畢業。當然一是如果基礎好，二是如果你能投入更多時間，畢業時間不需要這麼長。

這個讀完之後，如果著急就可以找工作了。你想投哪個公司什麼崗位，建議到linkin 深挖職位要求。個人感覺數據分析師的工作普遍對sql重度需求，可以在dand學完後再狂練一個月sql，oracle.

嘛，你說你dand讀完了,畢業還早？

那來個udacity 全家桶唄 ：）

機器學習工程師(mlnd)

深度學習（英文）(dlnd)

如果題主有時間，請按順序學這些nano degree。一是如果題主職業目標上不滿足於數據分析師，想要做更有趣的工作，以後申請研究生的時候這些經驗絕對是重要的敲門磚（不然你又不是科班，又沒有實錘你能讀下來，人家怎麼敢要你）；二是即使題主不確定以後要做什麼，這兩個nd也值得一試。做完mlnd,可以參加個kaggle,轉行利器。學完dlnd，你對現在那些熱門話題都有了common sense，別的不說了，面試官和你侃大山的時候，知道怎麼接了吧？

最後我要給業界良心udacity打個廣告

用戶體驗各種棒。本來只是沖著dand來的，現在已經決定入手全家桶。和我一樣的全家桶學員真心不少（我知道一個全家桶畢業生，6個月拿下全家桶，沉迷學習無法自拔的妹子！）

便宜，跟同行比，是真的便宜，某4周的數據分析camp 兩個mini projects 收費超過600刀，他家nano degree七個實戰項目一個月訂閱費200刀不到還返一半。他家那麼多人工服務都是白花花的銀子啊能撐下去真是了不起。

還有各種售後服務：career development section，coach, forum, alumni network幫你招工作（據說升級到nano degree plus可以包你工作， 人家對自己的畢業生就是這麼自信！）

最後最後，他們家最近推出了一個大殺器feature:

優等生（Union A）互助班招募 - 知乎專欄

現在你不僅可以小黑屋solo了，你還可以聚！眾！學！習！

轉行中最重要的是什麼？是換個朋友圈

為什麼人人都知道生物是個大坑，而且坑裡的人也知道這是個大坑並且只會越來越坑，還是寧願呆在裡面不出來？因為看看朋友圈，白大褂，移液槍,小白鼠才是正正經經的日常，轉行的事好像沒有手裡這個實驗緊急，幹完這票再說吧。今天有個presentation, 明天有個seminar 。然後就沒有然後了...

因此轉行前期最最重要的，實際上是更新你的朋友圈。多交你想轉去那個領域的朋友，改變mindset。把朋友圈的日常從生物狗圈換到CS圈之後，你恨不得天天碼代碼，只為了跟你cs的朋友們談笑風生。

你說我去哪找這麼些朋友啊？

來udacity UnionA 互助學習小組啊 ：）

這簡直，太多了…… 待我去收集一下學員的故事。

記得12年的時候 計算機被評為紅牌專業 市場早已飽和 網上掛出學計算機找不到工作的情況 再反觀這幾年 淘寶微信智能機 說火就火了 。新世紀是生物時代，當時都這麼說，想想也應該是的 ，不過這個高峰期到底什麼時候到來 還真不好說 沒準你就是生物時代的開拓者 儘管不賺錢 可以寫進歷史書啊。四年後 會發生什麼變化