没错,我转行了.

2019年 生化环材 专硕毕业, 在牛客这样大佬遍地走的地方有多惨不用我赘述了吧T0T

研一的时候还沉浸在读研的喜悦中，班上的同学有一半本科是211以上的学校，心里窃喜自己的选择。而且我选择了当时比较火的新能源电池方向，细分领域没有选择较难投产的钠电，锂硫，燃料电池，奇怪的负极等，而是做了锂电。这个方向已经投产了，而且新能源车很火，感觉自己还是比较稳的。开开心心做实验,嘻嘻哈哈交朋友，日子过的美滋滋，我也发表了人生的第一篇SCI。

研一就有幸认识了一些刚毕业的师兄，他们去了B公司，A公司，在欢送酒上头的时候他们踌躇满志，他们意气风发，也让我也深受鼓舞，感觉自己总算是选对了。研二的时候第一批师兄毕业了,就业形势大好。当时沃特玛电池,比克电池开的薪酬10k，是人就要，去就是研发岗，而沃特玛是超越B公司的存在，当时市场环境对锂电池的补贴很大，而且新能源也上升为国家战略，作为生化环材的一份子，我庆幸自己选择了正确的方向，已经开始规划美好未来了。(￣▽￣)ノ

时间转眼就来到了研三，经过两年的日夜奋斗完成了毕业论文，而且有自己的研究成果和专利，也到我要找工作的时候了，但是2019年的行情变化有点不祥的味道？

说起来你可能不信，沃特玛在2017年7月还是炙手可热的明星公司，2018年7月就破产了？跟着爆雷的大小厂商不计其数，行业一片哀嚎，研发人员清空辞退，产线一条一条的裁掉，踌躇满志的师兄刚刚迎娶娇妻，突如其来的放假让他失魂落魄，而自信满满的我也遇到了考研前一样的窘迫时刻。

• 上学不知道天高地厚，几篇SCI拿着奖学金觉得自己是个人才，找工作才会发现这世界上为什么有这么多985？和华工的一个朋友竞争一个岗位，他没有文章没有专利，但是公司直接让她做研发（他们公司跟我说研发已经招满了），而推荐我做他们公司的销售岗位...
• 行业就业面太窄，我学习了锂电池正极材料，如果有厂商是做负极材料的，或者燃料电池等其他方向，对细分专业特别的细分让我根本没法找到合适的工作。
• 研发岗整体要求上升了不止一个档次，且需求严重降低。四非院校的我只能去做生产工程师（三班倒），我当时考研不就是为了以后不工厂三班倒？（｀Δ´）！
• 你见过什么样的公务员事业编之类的国家机关要生化环材不是几百比一的？你以为我不想考一个啥么？但是我的属性是一个学渣啊！我趴在公务员招聘公告上找自己的专业，报名后发现有867个人和我竞争，我摔！

在招聘会上撞的头破血流*13次之后，我也不想去招聘会了，揉一揉被面试官打红的脸，我准备痛定思痛，更换赛道。

其实2019年对于转行IT已经不是什么好年景了，况且我此时只有大学计算机二级的水平，学的是VB，我大二就过了二级，然后就再也没碰过编程，我的水平可想而知。但好处是自学计算化学中好好学了一下统计学，我研一研二努力实验，算是超额完成了科研任务，有整整一年的时间可以学习（3年制硕士真是太坑了）。

正文开始

一. 关于劝退

如果你和我一样是生化环材等叫天天不应叫地地不灵专业的普通一本硕士学生，没有奇怪的技能点可以进金光闪闪的场，且想趁着年轻奋斗一下赚点钱，接下来的内容可以看看。但是对我们来说，这条路不是好走的路，需要你有决心，有毅力，不放弃。

如果你是985，211。这条路会好走很多。但是你们的其它机会也更多，如果觉得苦，好好权衡一下。

二。关于学习

我刚开始学习已经到2019年11月了，那时候我参加完所有的秋招，一无所获，时间紧迫。只能开始最基础的学习，当时只知道人工智能很火，然后就觉得这个总算是未来的方向，对高数有要求，可以一试。毕竟要选择“难”的东西才可以拉开差距，学了7年还是找不到工作的原因就是它充满了重复劳动和几乎不用动脑。而人工智能对数学和编程的要求很高，且是近几年新出的方向，应该缺口较大。说干就干，发现人工智能最好的语言是python，而python也是较为容易的一个语言。

决定好方向后，就开始选择学习方法。我当时时间紧迫，感觉来不及自学，主要是对一个陌生领域的恐惧吧，看了面授辅导班的课程表，4个月速成，只有这样自己才可以跟上春招，就只好报班了。学完才知道有多坑，但还是充满感激，毕竟入门了。这里我总结了以下几点：

1. 如果你准备要转行，请尽快打算，请多去外面走走，千万不要和我一样火烧眉毛才做决定，会丧失很多机会
2. 自学很难成体系，最好找一个业内人士，听他告诉你应该学什么，跟着做
3. 请拿出大块时间去学习，每天要学习足够的量并且进行复习

三。关于我学了什么

• EXCEL:这个是数据分析师必知必会的基本技能,它是最好可视化的数据处理工具,小数据量作图,数据审查,表关联分列等小技能用处广泛,还有VBA,宏函数等高深技能其实用不到的,用Python就可以.我这里有一套excel的课程,但是怕侵权就不放链接了,需要的学弟学妹可以二连后私信我ლ(╹◡╹ლ)~
• SQL:SQL这个东西说难很难,说简单很简单,数据库大神函数写的特别6,我这样的小菜鸡会组合查找,找出数据进行下一步分析就可以,增删改查中好好学学查就行,学习可能比较难,但是入职之后进步神速.找工作前可以刷刷sql面试50题,够用了.

• Python基础:B站找一找黑马的最短的一个课程就可以,关于网络通信,前端后端啥的就别看了,这些是java的天下,学学基础语言就好了

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• python爬虫:这个技能一周就可以学会,十分实用,但是爬虫写得好监狱进的早，可别自信去怕一些不该爬的网站哈。

• pandas：学数据分析，数据挖掘就靠这个东西吃饭了，十分重要，不要觉得刷了几个小栗子就会了，这个东西深着呢。要花费大精力应对它。

• 统计学：仔细研读了《赤裸裸的统计学》，《如何用数据解决实际问题》等一系列书籍，统计学对数据分析师还是很重要的。
• 机器学习：我真的是看CSDN大佬讲的博客学的，这个b站我没有看到良心课程，如逻辑回归，决策树，svm等基础算法可以各翻开10篇csdn的博客，仔细研读做笔记，你可以学的很好。
• 深度学习：推荐台湾大学李宏毅老师的机器学习，深度学习课程。B站都有的，可以去台湾大学主页找找李老师的课件和作业，全国语授课，良心制作。

李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibiliwww.bilibili.com

• pytorch：这里推荐深度之眼的余老师pytorch课程，深度之眼还欠我一个奖励没有兑现，不喜欢这家公司，但是余老师讲的真的好，深度学习最难的其实是知道理论没法实践，而余老师的课程可以很好的让你入门，把理论的东西转化为实践。

四。 关于找工作

2019.04，我学完了上面的1，2，3，4，5，开始找工作，培训班很坑，有1/2的课程是讲网站前端后端的内容，我跳了课。培训班承诺包找工作，全部都是外包。当时春招已经没有几场了（深圳的朋友应该知道19年的情况），我当时学的机器学习的内容根本不足以支撑我找算法类的工作，只能找数据分析师，数据挖掘之类的工作。但是数据分析的需求很少，春招几乎不招数据分析。经过一个月的努力，我拿到了3个offer。

1. 宝安区的一家国企，掌握着宝安区所有的地铁进展人脸数据，在宝安市政府上班，年薪9万，工作内容不确定。优点是国企title，项目不错，不加班。缺点是月薪7k，我怕我活不下去。
2. 龙华区一家贸易公司，title是报表处理员，工资13k。优点是工资比较高，房租便宜。缺点是远离地铁站，excel处理一切，经常加班。
3. 平安金融中心的外包，房地产企业风控项目，工资12k。优点是项目不错，朝九晚六不加班，工资也不低，缺点是房租贵，外包。

大家可以猜猜我选了几🤣。

总之,在这期间我用了大量的时间学习，扎实巩固了机器学习和深度学习的知识，做了一些demo，参加了一些比赛，在github上下载了很多大神的比赛解答，这段时间才是对自己提升最大的时光，痛并快乐着。

在经历这一年工作的学习后，我总算是通过努力获得了一点点成绩，可以去试试更好的厂了。

五。关于现在

从去年12月开始找工作到如今入职一家广州较为头部的企业，这一路的坎坷不足道，但是十分值得珍视，继续分享一下选择：

1. 福田区一家第四范式控股的子公司，做金融风控算法。优点工资高，不加班，缺点是厂不够大，刚起步，没什么福利。
2. 广州一家游戏公司，做游戏数据分析。优点福利不错，有大厂氛围，缺点是互联网公司氛围，而且要去广州。
3. 南山一家nlp初创公司，大牛团队，优点是海龟大牛带队，工资十分高，做nlp。缺点是天使轮，怕这个厂说死就死。。。

机智的你又选对了，我选了2。

刚来广州觉得和深圳差的蛮大的，同为一线城市广州的马路就比深圳差很多，坑坑洼洼的骑自行车都怕摔，而且小楼林立，城中村很多。我在广州的中心天河区，完全感觉不到和购物公园，大冲的感觉。但是给人的感觉反而轻松了很多。深圳给人的感觉太精英了，我以前租住的自如里面5个舍友，两口子北大计算机本,在港大读博，一个电子科大的硕在平安上班，一个山东大学的硕在招商证券，一个康乃尔大学的博士做人脸识别，还有一个外包的我感觉画风扭曲，感觉我不配住在这里。

来到广州感觉心情好了很多，自己也没那么糟，心情舒畅多了。学习效率和工作效率很高，优秀的同事很多，领导会把你当人看，而不是工具人（狗头），在一个不错的团体中认识了一些不错的朋友。工作整整一年了，变化很大。这一年的学习工作也让刚刚步入社会的我有些小感悟：

1. 关于程序猿干不到35就要爆炸：我是学电池出身的，我找工作那一年也是大我三年师兄找工作的一年，这位师兄三年锂电研发经验，最后实在找不到工作去了生产岗位，岂不是还没有三十就失业了，而且路越走越窄。这件事让我认识到不一定码农有中年危机，其实各行各业都有中年危机，码农不提升学历能力更容易中年危机，且码农大规模培训学习是从2000年左右开始的，相比很多行业来说，现在远远没到饱和的时候。
2. 要顺势而为，找准难的事情去做：我国人才实在是太恐怖了，特别是生化环材，海量的人才供应。我所在的学校有很多顶尖海龟博士后，他们都在说就业行情一年不如一年。生化环材是一个存量市场，势必是狼多肉少。
3. 要趁早：16年师姐毕业时，深圳公立学校编制努努力考，一届还是有10名师姐入编。17年师姐毕业时，大鹏光明教师有编还是有大神上位。18师姐毕业时，编制不可能有，学校范围广了，但是工资低了很多。19年我们毕业时，当老师可以，只要6大师范院校的师范专业毕业生。行情是以肉眼可见速度变糟的。