回顧與展望轉行數據科學路上的點點滴滴（2016-2018）

大家好，我叫王大偉，熱愛數據科學。

轉行之前的迷茫

這個故事很長，請自備花生米和瓜子，故事要從2016年9月說起，那時候我大四，差一名保研成功，也就是說得考研才能讀研究生。

當時也沒想過轉行，還在讀我的過程裝備與控制專業（在華理，大家都稱這個專業為化機，也就是化工機械）

當時據我所了解到的，華理的化機其實也是全國排名前幾名的，這個專業比華理好的，一般比較認可的有天大，浙大，西交大，清華等

一開始考慮考浙大，畢竟比較近，學校也很好，但當我看到之前幾年的複試線在370-385的時候，一周後就放棄了，我害怕再一次的失敗，我只想一戰成功

於是，我想了想考本校也不錯，並聯繫了我現在的導師，當時還問過專碩是否能讀博，現在想想當時真是太天真了，讀博是不可能讀的。

之後就投入了瘋狂複習的節奏中，每天和幾個小夥伴一起複習，也就不覺得多累，再說華理還是很好考的，畢竟我考的專碩。

當時大部分情況就是保研同學過著豬一樣的生活，考研同學過著狗一樣的生活。

初步接觸Python

考研12月結束，通過了初試複試，來到了大四下學期，當時只有畢業設計和畢業論文要做。

閑來無事，除了打打遊戲，本科時候比較喜歡數學建模，當時聽得比較多的是大數據，機器學習，自己看了看，感覺和數學建模還是有相似的地方，就覺得學習一下。

當時朋友推薦學R語言，我就買了本薛毅老師的黃皮書《統計建模與R語言》，發現這個R語言比Matlab用起來舒服很多，但是剛看不久之後，朋友告訴我有個叫Python的編程語言，挺推薦的，我當時也不知道用什麼學習資料比較好，就看網上的爆款入門基礎書，Python基礎教程（第2版·修訂版）。

買來之後發現他是用Python2版本寫的，看到第六章就出現魔法參數了，當時看的不是很明白，就沒繼續看下去，對於一個有c語言基礎的我，並不覺得這本書適合新手入門，之後看了一寫零碎的視頻，如小甲魚的（挺幽默，不過入門部分學完直接去寫飛機大戰了，醉了。。），聽說廖雪峰老師博客的很不錯，看了看，還是挺難的，說實話，覺得他寫的比較正經（相比於詼諧幽默風格的小甲魚），每當看到評論區的大牛蒂花之秀，我學了幾章就放棄了，可能是我當時學習方法態度不太對吧。之後買過一本國外的head first in Python 和head first in 數據分析，國外的書就比較輕鬆幽默，寫的不像國內很多書很理論，他們配上故事情景和大量插圖，我學的津津有味。

有個好老師很重要

在偶然間，群里有人發了天善智能的信息，當時抱著看看的態度，點開看到天善智能是一家主打線上教育的網站，當時有一門Python數據分析與挖掘正在打折銷售，我購買之後，跟著韋瑋老師一起學，從入門基礎，到網路爬蟲，再到數據分析挖掘，韋瑋老師講課通俗易懂，我很是喜歡，對數據科學越發沉迷。學完了這一系列課程，有種我已經很厲害的假象，並且當天善的2017SVIP推出時，我立刻就報名了。已經2016的12月底了，由於研一下學期課不多，想去實習，朋友推薦了一家數據類公司（名字不方便透露），當時約了年後很早就來面試，於是，我寒假又補了很多課。

積累不夠，處處受挫

過完年，興沖衝去面試實習，實習面試前後面了兩輪，面試的是數據分析崗位，當面試官拿著我的簡歷看的時候，問我學機械為何想做數據，問了很多計算機專業基礎的問題，比如進程與線程的區別，紅黑樹，研究生數學建模比賽，前面一個面試官表面上還是對我挺滿意的，之後的面試官問的最後一個問題是，給我一張紙，讓我寫一下堆排序，我當時比較崩潰，堆排序只是在演算法導論上看過，建立堆什麼的，讓我現場寫還是完成不了的，我當時詢問能不能寫個冒泡排序，他說ok，我慢慢寫完，也不知道有多少語法錯誤。離開的時候就知道已經涼涼了。之後又面試過兩家，其中一家問了決策樹應用，超長字元串合併，當問到我竟然連數據倉庫都不了解時候，我就知道我又涼涼了，還有一家是做量化的，當了解到我技術沒學多久，讓我明年再來試試。那天面試完就去了天善智能梁哥這裡，聊了一會，梁哥問我是否要來實習，我說好啊，他說之後需要的話會聯繫我，並送了我一本數據實踐之美，把我送到了浦電路地鐵站。

2017，神經兮兮（雙押*2）

當時可能也是比較"倔強"，瘋狂投了十幾份簡歷，有3~4家讓我去面試，其中有一家是做股票的，讓我先完成一個任務，去雪球網抓一些股票數據，當時我用fiddler抓包完成了，他邀請我之後去面試。當天晚上，梁哥打電話給我，問我是否能來實習，我說好啊，然後婉拒了所有面試邀約。

3月初在天善開始實習，做的主要是運營的工作，閑時學學Python和數據科學，從零開始做Python愛好者社區公眾號，現在已經有接近7w粉絲了。

之前在天善實習的黃成兄弟在工作上給了我很多幫助，在天善收穫了很多，做過活動策劃，寫過軟文，給課程學員答疑，在社區答疑，每次都會有不同的收穫。從梁哥鼓勵我寫文章，到現在已經自發在博客上寫了89篇文章，每次寫文章既是對學習的總結記錄也是對後來者的分享。

在2017，認識了祥哥，加入了數據取經團（公眾號：數據取經團），認識了一群小夥伴，我們一起寫文章分享，平時開開遠程會議，為了提前融入工作的環境，在你們2017找工作的過程中，更加感受到技術和項目的重要性，數據分析數據挖掘崗位對數據挖掘演算法，數理統計，SQL,數據結構演算法都有很多考察。

在學習方面：

在SQL方面，SQL是數據分析者必須會的技能，當時學的是慕課網上的SQL入門，然後學習了《SQL必知必會》（封面是旅行青蛙變種模樣），最後在牛客網刷了60+題（現在已經忘得差不多了），明年校招前還要複習一遍。

在網路爬蟲方面，學習了一些天善的課程，看過幾本書，比較熟練之後，在西安給學員內訓了兩天，之後在上海天善給學員（20+人）也內訓了兩天。當然爬蟲只是獲取數據的一種方法。

在數據分析挖掘方面，系統學習了天善丘老師的數據科學課程，說實話，這在數據科學課程中見過的講課最好的老師，全程沒有多餘的話，思路條理非常清楚，從數據獲取，數據清洗，數據集成到數據建模一整套下來，對數據科學有了更深入理解，在學完課程之後，我寫了一篇Python對上海二手房的數據分析，當時數據可視化學的並不太好，直到之後學習了pandas的繪圖和順祥哥的文章之後，稍微好一些了（和R的繪圖還是不能比的），一時興起從kaggle上找到數據寫了葡萄酒數據分析和紐約皇后區的數據分析。

在機器學習方面，視頻看的不多，看了數據挖掘導論（很多機器學習演算法和數據挖掘演算法相似）+西瓜書+統計學習方法，這三本吃透的話理論上比較完善了，之後上手代碼，有自己造輪子的機器學習實戰也有sklearn官方文檔，現階段還在學習中，提高編程能力。

在coding方面：報名了PAT，改用c和c++刷題，最近也在寫Python數據結構演算法連載，將c和c++的解題轉為Python解題，這對我也是一大挑戰（不考慮Python的運行內存和時間，重點是演算法和實現），之後準備刷leetcode，校招很多筆試題都有編程大題。

之後會寫一篇看過的書的感悟與評價。

比較開心的事

在2017，為了分享學習Python的歷程，為了讓後人少走彎路，寫了Python從零開始連載，入門部分已經寫完，也有視頻微課，已經4000+人學習啦，因為連載文風清奇，獲得不少好評（我臉皮厚），之後給Python進階連載開了個頭，Python數據分析（kaggle）開了個頭、Python數據結構演算法刷題開了個頭、什麼都想寫。。

為了彌補轉行的知識缺失，在2017年參加了國家軟考，拿下了初級程序員和中級軟體設計，證書本身對我用處不大，但這個過程讓我對計算機基礎知識有了更深入了解。

壓力很大，動力很足

之前還有玩遊戲，最近全卸載了，要做著機械導師的任務，一邊實習，一邊學習，時間很緊迫，基本沒有娛樂（除了躺床玩一會手機，在群里聊聊天放鬆一下），每天基本都在學習新知識，壓力很大，動力很足，畢竟距離校招只有半年了。

2018學習計劃

1. 年後去找一份實習，最好能接觸到一些項目，這也是目前我比較缺失的，有內推請大佬們聯繫我啊~

2. 把資料庫工程師考下來，因為涉及到SQL,邊考邊學。

3. 文章繼續保持更新輸出。

4. 在天善開新的微課和系統學習課程，每一次的分享都是對自己的鍛煉。

5. 保持不斷學習的熱情。

對轉行者的建議

1. 了解清楚你即將去的行業，是否真的感興趣，畢竟可能要做一輩子相關工作。

2. 數據科學沒有想像的簡單，需要在理論和coding上花大力氣，你是否想清楚了。

3. IT從業人員普遍薪資較高，但背後是不斷學習和可能長時間的加班，髮際線雖然後移，但你的技術在進步。

3. 數據科學前景會逐漸滲入各行各業。

看到這裡，你的瓜子花生米吃完了么？

作者：王大偉 Python愛好者社區唯一小編，請勿轉載，謝謝。

博客專欄：王大偉-一個數據分析菜鳥

配套視頻教程：1小時破冰入門Python https://edu.hellobi.com/course/234

公眾號：Python愛好者社區（微信ID：python_shequ），關注，查看更多連載內容。

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