從土木零基礎轉(zhuǎn)行到京東做了數(shù)據(jù)挖掘工程師

17年1月碩士畢業(yè)，后去國企設計院工作，次年4月裸辭后去杭州準備轉(zhuǎn)行，后進入一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司做數(shù)據(jù)挖掘。大半年后又辭職來到京東做算法，直到現(xiàn)在。

這兩年算法崗卷得不是人，以為大家轉(zhuǎn)行的熱度會小一些，但發(fā)現(xiàn)還是有很多朋友想轉(zhuǎn)互聯(lián)網(wǎng)，以運營和數(shù)據(jù)為主。我也是從0開始，探索怎么轉(zhuǎn)行，轉(zhuǎn)去做什么，最后走到了這里。

分享下這段經(jīng)歷，只要對一個人有思考的價值，也是有價值的。

先把排掉坑之后最真誠的推薦總結(jié)下，正文有詳細的學習過程和坑。

1. 學語法學基礎

1. 《笨辦法學Python》和《Python基礎教程》

2. 學Web開發(fā)

1. 《Flask Web開發(fā)：基于Python的Web應用開發(fā)實踐》

2. 學git，學html和css：菜鳥教程

3. 學數(shù)據(jù)分析

1. Dataquest：Data Scientist – Python路線

2. 學markdown寫作

3. 學sql：SQL zoo、?？途W(wǎng)、力扣

4. 學Python庫（NumPy, pandas, matplotlib, sklearn）：《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)科學手冊》

4. 學算法

1. 西瓜書、統(tǒng)計學習方法、深度學習入門

2. Coursera 上的deeplearning.ai的專項課程

01

畢業(yè)以前

10年上大學時，房地產(chǎn)大周期正盛，各大院校土木招生人數(shù)多分數(shù)高，大家都在往這個方向轉(zhuǎn)。難以忘記，有個計算機專業(yè)的哥們轉(zhuǎn)專業(yè)來學土木，問其原因竟是《越獄》男主Michael Scofield是位結(jié)構(gòu)工程師。

土木專業(yè)作為一門應用型學科，專業(yè)課非常地難學，專業(yè)壁壘特別高。真正要命的是，土木學科和其他學科很難交叉，機械可以和自動化、機器人交叉，材料可以通過半導體、高分子、電池等領域進入科技公司，唯獨土木，往科技上湊的BIM搞成了什么，廣聯(lián)達跟土木也沒有什么關(guān)系。即使近年來市場萎靡，產(chǎn)能過剩，土木從業(yè)者找工作還是沒有問題的，畢竟除了房產(chǎn)還有基建，除了國內(nèi)還有國外。

總而言之，那個時候土木專業(yè)的同學，是沒有幾個吵著鬧著爭著搶著轉(zhuǎn)行的。我也不例外，即使有過實習經(jīng)歷，也并沒有想著跳出行業(yè)看看。本科想著保研，讀研想著發(fā)論文去設計院，參考著有限幾種師兄師姐的發(fā)展路徑，在局限的認知里也落得快活。

人總是要先進入了一種生活，才知道要跳出這種生活。圍城內(nèi)外。

02

為什么轉(zhuǎn)行

在設計院工作，地位和收入雖不比早年，在一個二線城市，還是很安穩(wěn)舒服的。朝8晚5，下班可以隨時健身、打球、看電影，但產(chǎn)業(yè)鏈夕陽西下，也無法忽視?；ヂ?lián)網(wǎng)領域發(fā)展很快，但傳統(tǒng)領域還是應用相對較老的技術(shù)。我很慌。我想學點新東西，也許十年后二十年后還能用上我的專業(yè)背景，做點特別的事情。

于是開始寫文章，追求工作之外的價值。

想去讀博，也許可以當老師，不行也可以想辦法去做科研。想換專業(yè)讀研，國內(nèi)要考，國外太貴。想轉(zhuǎn)行。

找了一些朋友聊，但做決定的只有自己。

我選擇了轉(zhuǎn)行，以“想要去改變世界，而不是給改變世界的人蓋房子”為精神動力。

然后就離職了，去到了另一個城市，沒有明確的職業(yè)規(guī)劃，只是認準了一個方向：Python。沒有其他。

說句后話，不到萬不得已盡量別裸辭，一定要把辭職后的路想清楚。像我這樣稀里糊涂辭職會遇到很多問題。

03

如何轉(zhuǎn)行

來了杭州之后，租了個自如，買了一堆python相關(guān)的書籍和一臺新的Mac Pro，也不知道該走向何方。

學語法學基礎

買了《笨辦法學python》和《python基礎教程》，這個其實是離職前后就大略看過了。但是你懂的，python基礎語法容易，進階玩法還是很難的。

怎么學都會覺得浮在表面，不知道在干啥。后來在慕課網(wǎng)找到個高效編程的免費課程，對照著學完了一遍，并notebook挨個實踐，后來就放GitHub了。

轉(zhuǎn)行的人都懂，學了再多這種基礎也不知道可以用來干嘛，就像我們在學高數(shù)、概率論和線性代數(shù)一樣。后來就頻繁逛知乎搜集一切對自己有用的資源。

焦慮開始首現(xiàn)。

一天在小區(qū)跑步就想：我要做個博客，文章就記錄我學習的東西。

學Web開發(fā)

于是，進入了學習的第二階段，學習怎么做博客。

光看大家的博客文章是很難學到整體認識的，所以要買一本好書。選定了《Flask Web開發(fā)：基于Python的Web應用開發(fā)實踐》。事后覺得這本是真的好，推薦指數(shù)五顆星。

然后半個月過了一遍這本狗書。轉(zhuǎn)行的生活就是這樣，除了學習就是吃喝拉撒。前半部分特別仔細，去理解思路和代碼，后半部分就只顧得上思路了。期間也學習了Git，開始用GitHub。一章一章過這本書，覺得寫的真好，再次推薦。雖然基本上照搬書上的代碼，但要走通還是有很多坑，頻繁參考了GitHub的issues。不過特別坑的是，我買的紙質(zhì)書是1.0版本的，GitHub上作者已經(jīng)更新成2.0版本了，直到某一章我死都調(diào)不通，提了個issue，還是原作者指出來是版本問題。

在這個過程中，Git主要是從菜鳥教程上學到，實踐過程中也反復參考了廖雪峰老師網(wǎng)站的git教程。兩者都足夠全面，二選一即可。

跑通了狗書之后，發(fā)現(xiàn)最終做出來的效果不是我想要的風格，我不需要這么多復雜的功能，也不需要交互。又沒能力修改這套框架去定制化實現(xiàn)我想要的博客風格。

然后了解到GitHub Pages寫博客，這個就比較容易了，folk了個自己喜歡的模版，同時學習了下Html、CSS，改成了自己喜歡的樣子。話不多說

網(wǎng)頁開發(fā)涉及的Html和CSS主要也是從菜鳥教程上學的，偶爾也去w3schools看看。

以上呢，總結(jié)下來，最推薦的就是菜鳥教程了，該有的都有。

博客有了，我要寫什么呢？

學數(shù)據(jù)分析

接著進入到了第三階段。在離職后去杭州的高鐵上，第一次搜到了numpy這個東西，有點數(shù)學的意思，看了一篇教程。這個時候我還從未聽說過數(shù)據(jù)分析，更別說算法、數(shù)據(jù)科學家這些時髦詞匯。

要做什么，也是通過不斷地瀏覽知乎確定的。搜python的應用，很難跳過數(shù)據(jù)分析，看過相關(guān)概念后，感覺還不錯，用數(shù)學辦法來解決問題。有點心動了，認為數(shù)據(jù)分析這個方向其實是把python當工具用，這個比完全依靠python做開發(fā)更容易入門。當然，真實原因其實是python研發(fā)對我這樣0基礎的人來說太難了。至少，入門，真的真的太難了。

又開始逛知乎，怎么去學這套東西?？戳撕芏喔哔澋奶?，挑出來合適自己的辦法，最后選了dataquest。它的特點是編程學習而不是跟視頻，對我來說通過視頻學習總是抓不到重點，還是看材料學好。

然后花了一個月時間學完了整個Data Scientist – Python路線，中間少數(shù)跳躍。

個人覺得dataquest這個平臺還是很不錯的，充分鍛煉了自己的動手能力，因為每一步都是看材料寫代碼，有結(jié)果可供參考。學習路線也很全面，從python基礎，到sql，到numpy、pandas、matplotlib為主線的數(shù)據(jù)分析和可視化，到統(tǒng)計學知識，到機器學習、深度學習，也涵蓋shell命令行、git和Jupyter Notebooks的基本應用，如下圖。

當然，它有兩個缺點，一是都是英文，二是進階教程需要收費，29刀一個月。如果你英文還不錯，我認為是很值得的，有一些基本課程是免費的，大家可以先試試看適不適合自己。btw，之所以要在一個月內(nèi)學完它，就是因為收費29刀。

另外，也不忘初心，寫了幾篇博客，還是挺認真的。寫博客需要中間又學習了markdown這個鬼東西，我是在下面這個網(wǎng)站上學的，菜鳥教程上也有，這個簡單，邊用邊學即可。當時寫的幾篇文章就是博客截圖的那個。

再學數(shù)據(jù)分析

學完上面的課程之后，逐漸了解到SQL特別重要，尤其是數(shù)據(jù)分析領域，可能是最核心的技能了。所以，又針對性開始深抓這方面。

首先是dataquest有一部分最基礎的sql內(nèi)容，這個學習過了。菜鳥上同樣有sql教程，偶爾作為工具查看一下，倒沒在上面從頭學一遍。

然后覺得需要實戰(zhàn)，找了各個平臺，先找到了SQLZoo，過了一下這些最基本的練習。在dataquest學習過程中，被灌輸了代碼可讀性的思想，SQL語句有時候會非常復雜，應該活用大寫和空格增強代碼可讀性，甚至可讀性readability比一致性consistency更重要。于是看了一遍SQL Style Guide。于是形成了一套符合自己審美的sql寫法，工作后總發(fā)現(xiàn)跟別人的不一樣，跟自動美化的也不一樣，anyway我覺得是清晰好看的。

后面又找到牛客網(wǎng)的sql實戰(zhàn)在線編程，當時好像是61道，現(xiàn)在去看有80道了，我覺得很不錯。刷一遍，一時半會想不到的，可以刷評論，這樣應該能鍛煉出最基本的sql思維了。

如果大家也有轉(zhuǎn)行來學sql的，刷一遍的過程中肯定有挺大一部分比例是自己短時間內(nèi)做不出來的，不用著急。不會就去看評論，再去思考總結(jié)就好了。一些做題思路是常學常新的，總結(jié)形成體系很重要。

刷完了?？途W(wǎng)的sql題后，又去leetcode上看了下，了解到力扣自然是因為那是刷題人的取經(jīng)之路。但是算法題太難了，對于轉(zhuǎn)行要以最快速度入行的人來說，刷算法題太慢?？吹嚼锩嬗蠸QL題，當時是有11道免費的，就刷了一遍。

再往后就浮躁了，感覺自己什么都沒怎么會，也不知道學的東西到底是怎么用的，同時還不知道該學什么了。

三學數(shù)據(jù)分析

當你進入一個領域后，一定要盡快把這個領域有關(guān)的重要圖書、報告等資料系統(tǒng)性學習一遍，這樣能讓你了解你所做的在整個領域的位置。日后工作時，你常常需要做出一些判斷和選擇，這個時候如果知道原則上可以這么做而不僅僅是你個人的想法，會大有裨益。雖然現(xiàn)在我還沒有入行，但還是想更進一步學習這個領域。

然后買了一系列圖書，下圖中間幾本，《利用python進行數(shù)據(jù)分析》《python數(shù)據(jù)科學手冊》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗返染褪沁@個階段買的。推薦第一本，python做數(shù)據(jù)分析離不開numpy、pandas，里面介紹的非常系統(tǒng)、非常高級。后面在轉(zhuǎn)行后第一份工作中，關(guān)于這幾個分析庫的應用就沒有人比得上我了。

又花了幾天學習這些內(nèi)容，逐漸開始焦慮。每天在小區(qū)跑步，偶爾一個人去逛西湖，也偶爾找同學聊聊。btw，轉(zhuǎn)行的同學有一個點會非常弱勢，那就是身邊的圈子都不在新行業(yè)，要靠自己借助互聯(lián)網(wǎng)平臺去找到榜樣和事例。這是很殘酷的一個劣勢，但利用的好也會變成優(yōu)勢。這點以后再說。

同樣，我還是信奉實踐中學習，找各種合適的平臺。最后找到了實驗樓，還買了個會員，里面有一些基礎如numpy百題大沖關(guān)、pandas百題大沖關(guān)，以及其他一些實踐課程。但回頭看，這是一個病急亂投醫(yī)的操作，我并沒有怎么用這個平臺，當時購買會員完全是那種買了就是學了的失了智行為。

學算法

學習了數(shù)據(jù)分析后，緊接著到數(shù)據(jù)挖掘和算法是自然而然的事情。這個階段我僅僅涉及到非常淺的位置，我沒有那么多的時間可以用來投入這些需要持續(xù)精進的內(nèi)容中去。

到這，主要是了解了下有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習是什么，分別有什么經(jīng)典算法，調(diào)包怎么用這些算法。但也僅限于非常經(jīng)典的簡單算法，線性回歸、邏輯回歸、k近鄰、k-means等。

學到60分容易，學到80分90分難啊。更何況我這可能就學到20分。其中各種折騰糾結(jié)郁悶痛苦。在出租屋待不下去就去星巴克。想有人指導又沒人指導。

后來發(fā)現(xiàn)好未來要辦一個FutureCamp訓練營，遠程+免費，及其合適及其友好。果斷報名了，需要筆試+個人簡歷，難度系數(shù)很大，準備了好幾天。最后收到了祝賀信，如下。

后面就認認真真學習了一個禮拜，發(fā)現(xiàn)大家都比我厲害，而且大家基本都是在校生。開始變得很焦慮，學習成本變得越來越大，這個時候已經(jīng)離職來杭州兩個半月了。實在是忍不住，就開始boss直聘找工作了，也就沒有時間去完成全程訓練營的作業(yè)了。

總結(jié)下

大家可以看到我的努力、我的糾結(jié)、我的迷茫，很多很多。上面很多糾結(jié)是因為離職前沒有準備，這里發(fā)生的很多事情完全可以前置在離職前解決掉。

這也是我想再次提醒的地方，離職前想好后期規(guī)劃，因為這個時候你可以跟很多人去溝通去校正你計劃的可行性。當你離職之后，你就處在你人生的低谷，你會更愿意一個人走出困境，因為生而為人都是孤獨的。

04

轉(zhuǎn)行后第一份工作

離職2個月多后，開始面試，頭兩個面試就非常的受打擊，因為學歷還ok，倒不會受到對方歧視，但是一問三不知的確是傷自尊。

后來拿了兩個offer，一個是智慧醫(yī)療的圖像處理，一個是金融科技的風控?？赡墚敃r算法人才還比較缺失，還能有公司讓我這樣背景的人入場。這兩個機會，前者過于專精，跟我沖著互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式去的初衷相悖，于是選擇了后者。當時，并不了解這些方向上、賽道上的差別。

在這家金融科技公司做風控，后來表明是一段非常值得慶幸的事情，即使我很快就選擇了離開。這家創(chuàng)業(yè)公司在我加入之前，風控組只有若干個實習生在做嘗試性工作。我去的當周實習生就都回?；虺鰢恕Ｖ挥欣习搴秃匣锶擞酗L控經(jīng)驗。

在這樣的基礎上，我開始了一慣的死拼作風。在一個有經(jīng)驗的合伙人的指導下，我做了很多工作。很多我第一個月做的事情，后期深度分析還可以參考我當時的工作成果。

我去的第一個月數(shù)據(jù)組已經(jīng)是3個人的團隊了，后來一直保持著3-6人的規(guī)模。在不到兩個月的時間里，我成了公司的數(shù)據(jù)組leader，參加公司每周會議。一直很拼的工作到年底，做很多事情，跟多個部分協(xié)同配合，帶領團隊，制定策略方案上線模型，建立體系，遇到了很多挑戰(zhàn)，也學到了很多東西。很痛苦也很開心。

因為深得公司信任，也承擔了相應的責任，有機會站在更高的角度上看待整個業(yè)務。我覺得是非常難能可貴的。由經(jīng)驗豐富的合伙人和老板帶著，也學到了很多一般人沒有機會學到的東西。

至于我后來離職，是想遇到更大的挑戰(zhàn)，想認真規(guī)劃下我的職業(yè)生涯。跳出繁忙且壓力大的工作，認認真真地思考未來發(fā)展問題。

我之所以很快成為了小組leader，我認為有兩點：一是我特別努力，當然學習能力也較強；二是我責任感特別重。我做的交接工作是一套二十五頁的風控各項工作總結(jié)報告，及分類好各個模塊對應的文件，相當于重新回顧整理了半年多時間的工作成果。

這些工作主要是利用下班后以及周末時間做的，有很多天都整理到3點左右睡覺。離職時發(fā)給老板和合伙人，他們都有點吃驚。他們挽留了我很多遍，只不過我比較死腦筋，堅持置之死地、在挫折中成長。

05

再次離職

大半年后我就又離職了，結(jié)果不幸正好有親戚生病過世了，回家待了一周。回到杭州重新學習，沒急著找工作。學習了Andrew Ng在Coursera 上的deeplearning.ai的專項課程。由于7天免費試用，決定7天內(nèi)學完拿到證書。為了省錢也是蠻拼的。

Coursera上視頻加載有時候真的慢，網(wǎng)易云課堂有對應的免費微專業(yè)-深度學習工程師，同樣的視頻并且中英字幕很棒，只不過沒有測驗。這個課程真的超級超級棒。吳恩達對應的機器學習課程也是極好的。

拿到證書之后，再鞏固了下各方面的知識。轉(zhuǎn)行后也有持續(xù)地在學習，Kaggle、B站、公眾號、知乎都是很好的學習平臺，走數(shù)據(jù)分析—>算法的路線。西瓜書、統(tǒng)計學習方法、深度學習入門等等都是這個階段有好好在學的。

后來就投簡歷了，主要是投算法工程師。

第一家面試，也是創(chuàng)業(yè)型公司，規(guī)模不大，面試官主要問了我之前的工作，交叉性地問了一點CNN、RNN，后來面試反饋說我的所長跟需求不一致。哎，心累，并沒有正兒八經(jīng)問我深度學習的東西，就足以被發(fā)現(xiàn)我并不擅長深度學習。不過并不糾結(jié)，因為我想去大公司，深耕細作沉淀下來，這也是我離職的原因。當時想的是跳過風控搞技術(shù)。

后來投著投著發(fā)現(xiàn)基本都沒面試機會了，意識到互聯(lián)網(wǎng)寒冬不是虛的。

再后來又有一家算法工程師的面試，筆試五六張紙，寫了一個小時有兩道還不會。聊的還可以，但是表現(xiàn)不太好，不太自信，畢竟本身就缺積累。后來一直沒反饋也在情理之中。

離職的興奮期只能保持一個月，后面就會開始煩躁和焦慮。五一去爬了個黃山散心。

在這之后我開始了新的思考，到底想去什么樣的公司，想要什么樣的職業(yè)發(fā)展，也開始思考我的核心競爭力。想去一家有活力有發(fā)展的大企業(yè)，與此同時，又想再深入更技術(shù)一點的方向，偏算法而不偏業(yè)務?，F(xiàn)實已經(jīng)讓我意識到，我做不到二者兼顧。兩相對比，更不想折中前者，于是開始剖析不想做互聯(lián)網(wǎng)金融風控的原因。開始跳出技術(shù)，思考頭部公司在做什么?？戳宋浵伣鸱膫饔?，重新思考金融科技的價值。這個行業(yè)這么大的市場，這么多資源，這么多優(yōu)秀的人才，是不是我的思路沒有打開。于是，開始制定新的目標。

螞蟻金服面了推薦的崗位，被虐慘，后來又有風控的崗位，但當時還沒想明白。再后來，我就來京東了，在亦莊生活了近兩年。

06

我的現(xiàn)狀

現(xiàn)在呢，在這做算法近兩年，帶個小小的團隊，做的當然還是風控建模。自認為，在信用評分領域有了專家級經(jīng)驗，在大風控層面也認識了很多朋友，形成了即宏觀又微觀的知識系統(tǒng)。也因而得以在這個公眾號分享這些經(jīng)驗，可以看此前的文章。希望認識更多的朋友。

信貸與風控

如果你想來金融科技公司……

另外，也開始基金投資，看很多書培養(yǎng)自己關(guān)于投資和資本市場的認識。直到現(xiàn)在，努力去搭建自己的思考體系，遇到錯誤就修正它。我很認可基金投資，一直以來操作還比較頻繁。但長期看，我不會把過多精力放在盯盤上，合適的時機入場然后長期持有，查理芒格的思想給了我信心。

當前，基金投資在要我做的事情上，優(yōu)先級前面還有兩個，工作和寫文章分享。因而，文章就定位在工作和投資之中。畢竟風險是投資要考慮的第一要素。

07

我的總結(jié)與思考

本篇文章重點放在了如何轉(zhuǎn)行上，分享給需要的朋友，跳過了最苦的面試過程。但是我想說，真的很苦。但是假如你真的做出了這個決定，轉(zhuǎn)行之后暫時不太成功，再堅定一下，很大一部分原因是沒有天時，靜觀其變耐心等待。

給想轉(zhuǎn)行的朋友，還是要打一下預防針。

轉(zhuǎn)行窮三年，很有道理。從資深轉(zhuǎn)到資淺，準確點，從相對有資歷轉(zhuǎn)到無資歷，被更年輕的人吊打，你能不能奮起而上？

盡早做職業(yè)規(guī)劃，尤其是轉(zhuǎn)行的人。對于CS、統(tǒng)計學等專業(yè)的學生，進入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，可能在校期間經(jīng)過實習或者身邊同學就可以了解自己想去什么公司做什么工作了，但是對于我這樣的人來說，要親身感受一遍，代價太大了。一項我認為特別重要的能力是，快速吸取別人的經(jīng)驗教訓。只不過，我當時欠缺這個能力。希望你們抓住一切機會弄明白自己的真實需要。

另外，有心儀的崗位盡早投遞，不要想著等自己完全準備好了再去嘗試，一家快速上升的公司現(xiàn)在的要求你達不到，一年后的要求你可能更達不到了。

裸辭風險極高，裸辭前以為自己想好了它的利弊，裸辭后可能會發(fā)現(xiàn)有些弊端你壓根就沒想到。在我是轉(zhuǎn)行的背景下，還有這么短暫的工作經(jīng)歷，并有一個多月的待業(yè)期，這樣的條件是巨大的劣勢，直接導致很多公司即使匹配我的技能也不給予考慮。相反，如果我是在職，競爭力則會大很多。當然代價是，我這段時間的自我認識就不復存在。

所以，請非常非常認真的評估風險，裸辭我永遠不會鼓勵。如果你必須，祝你萬事如意。我認為裸辭最大的價值在于，自我認識。一個對自己負責的人，一定是經(jīng)過深思熟慮利弊權(quán)衡才會做此決定。如果你對自己還沒有那么充分認識的話，可以試試把未來的可能性當成目的，這可能是最重要的。

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