小伙毕业转行Python,现在混的风生水起

机械/电信/生物/化学专业出身,为啥都要转行计算机? 关注我稍微早一些的读者都知道,我本科和硕士都不是计算机专业,而是生物相关专业出身。在很多人眼中,一位就读于生科院的学生竟然从事的是IT互联网相关的工作,觉得非常不可思议。 而事实上,从我打算从事互联网行业开始,一路上我接触的人中有很大一部分都是非科班的学生,甚至是出身于所谓「生化环材」的天坑专业。这不禁让我时常思考,这些在别人眼中「没有前途」的专业真的只能跨专业学编程才是出路吗? 「我的专业总被人歧视。」 在专业的问题上,总会存在许多莫名其妙的歧视链。这可能跟高考录取分数线有关。像我大学所在的生科院,很多专 阅读详情

 

 想动手写写自己的经历,希望对更多的像我一样想转行自学的年轻人的一些帮助。和一些鼓励吧。

1. 为什么想换工作

我的大概情况是,本科专业建筑环境与设备工程,16年7月毕业,同学很多去了工地。我的话,受不了工地居无定所,去了制造业。

制造业确实环境不好,虽然我的岗位是研发工程师,但是经常要在车间干体力活车间,累的满头大汗,跟车间的大妈大叔撕逼。

不管是自然环境还是人文环境,只能用恶劣来形容吧。而且我们是单休,动不动就加班,最扯淡的是加班是没有钱的。但凡节假日一般放一天,国企两天,搞笑的是周日值班一天,给32块钱。

看到我们办公室里面三十几岁的男生还没有女朋友,还有即使有女朋友的还在住员工宿舍,而且有的快十年的工作经验,还出国待过,现在月薪不到1w。

想到七八年以后我的生活是这样,我就惶恐不安,我觉得我七八年后不要过这样的生活。

于是决心转行,瞄准IT行业。理由很简单,从业环境好,工作内容没有体力活(ps:相对于体力劳动,我更喜欢脑力劳动),相同的努力下,钱比制造业多,而且现在各个行业都与互联网相关。

2. 如何提前准备

从去年也就是11月开始自学数据分析的一些课程。当时由于没有计算机基础,走了不少弯路,看了一些教程,东拼西凑,感觉乱七八糟。

甚至有一段时间,我不断怀疑自己,放弃大学四年的知识,现在不做传统行业的研发,转身去接触一个新的东西是不是对的?

那段时间,我认识了一些数据分析岗位的在职者,年龄不大。有个同学就建议我先做python开发,再做数据分析,(因为他说数据分析如何如何难,机器学习算法都是大牛玩儿的)我当时犹豫了很久,还自学了Django教程,前端知识,http协议,去熟悉Linux。准备去找python开发的职位(其实我对软件开发不感冒)。

后来,我在“得到” 上看了两篇文章,至今对我很有启发。

第一篇文章《转行》说了以下重点:

1. 寻找一个导师导师可以降低你加入一个新行业的成本,帮助你熟悉环境和行业规则,也会鼓励你完成心理方面的转变。2. 建立新的社交网络过去的人脉关系会阻碍你的转行,因为他们是以过去对你的认知来评价你。新领域的人脉,会给你提供各种各样新的机会和情感支持,帮助你融入。

第二篇文章《职场人终身学习心法》归纳下:

首先,如果想系统地学习,那就建议选择系统的渠道。既然在这个领域你是新手,就不要指望自己能把散落的信息整合成系统了,那是高手要做的事情。要想系统地学习,那就踏踏实实地拿出几个月的时间来,看5本这个领域的经典书,选一门系统课,或者跟着一个系统学习过的老师把这个领域的骨架摸清楚。你又不比别人聪明几倍,却想用几分之一的时间,就掌握人家花了好长时间下了硬功夫,系统掌握的知识,怎么可能呢?先接受一个已经存在的系统,再在上面修修改改,对于新手是最适合的方案。

用3句话来总结一下上面两篇文章:

1. 转行最好有人带、有人指导

2. 去认识做大数据这块的人,否则身边的人脉关系会不断否定你,打击你(以及要说服女朋友支持你折腾,如果有的话!)

3.系统学习,要几个月,不要贪多,要扎扎实实看书

使用智能手机的人的手

有需要Python学习资料的小伙伴吗?小编整理【一套Python资料、源码和PDF】,感兴趣者可以关注小编后私信学习资料(是关注后私信哦)反正闲着也是闲着呢,不如学点东西啦

这样一看,我就明白多了,并且知道该怎么做了。

第一的话,我想转行做数据分析这块的,我过去的背景与此相差太远。现在的话,我只有坚持终身学习,系统学习,要看书,好好啃。

第二的话,你可以加我扣扣一六二二中间四七九最后四三五一起学习,分享我的视频资料给你,不失为一个明智的选择。

当然,上面的建议是建立在你下决心要转行的基础上。先问问自己下面几个问题:

喜欢不喜欢转行后的工作?评估自己转行的优势与劣势?问问自己为什么不待在现在的行业了?自己是不是有很强的自我驱动力?自己是不是能保持终身学习?自己搜集信息和整合信息的能力是不是很强?自己是不是不怕失败?转行失败了,我拿什么保底?

把这些令人焦虑和令人害怕的事情考虑清楚,再去做决定,我要不要转行。这些问题你想清楚了,就清除了学习的道路上的精神障碍。

学习的那段时间,我基本上学习每天3-5小时。我们是单休,周日的话,我陪着女友。(此处撒了狗粮)。其实每个星期也就平均30小时左右。加上在办公室没有事情的情况下,我给工作的电脑装了某些软件,看看东西,用有道云笔记记录。

基本上,这几个月,先后看了《python核心编程》《利用python进行数据分析》《R语言实战》 ,还看了SQL的一些教程,以及一些数据分析师需要的思维。最后面试的时候,掌握的技能,SQL,python,R。会一点简单的爬虫,懂点Linux。

但是但是,每一个我都掌握的很浅,书我都只看了一半。像一些复杂的算法,我还不能深入的理解。

3. 我是这样辞职面试的

自己2月28号辞职流程走完,是直接裸辞了,当时很多人劝我不要冲动,不要裸辞,没想到辞职以后整个神清气爽。

我自己认为不能等完全学好了再去找,到那时候黄花菜都凉了,毕竟世上的事情都没有那么多时间让你去准备好的,而且17届的马上也毕业出来了,到时候再去会更加尴尬。

辞职以后,3月5号来到深圳。密集的面试维持了两周,几乎天天出去面试,还有就是面试的时候,会被打脸的,问一些技术细节,以及没有工作经验。我是很直接就告诉面试官,我就是要转行的,我没有这块的工作经验。

面试主要是两块,一块是考察你的思维,还有一块是考察你的技术细节。期间面试的比较有名的公司有平安银行,ofo,链家网。拿了3个offer。但是其他两个都是大小周加班,我都没有选择。现在的公司是做互联网金融的。

4. 转行后的我是这样的

我之前在制造业,现在出来找工作,特别在意是不是双休,五险一金有没有给我交全(之前公司是没有一金的),节假日是不是正常放假。

现在的话,这个公司制度是,不鼓励员工加班,基本一下班,办公室人几乎走光。我自己也走啦,回来以后继续学习。

每天对着电脑上班,确实比之前的工作累好多。但是还是感觉比之前工作状态好太多。

还有就是未来的领导很重要,我面试时候都会跟领导聊聊,看看领导人咋样,问问公司氛围咋样,这样对自己进入以后就非常有益。

待遇这块是比以前的工作好一些的。考虑到还要在深圳租房子,每个月剩不了多少。但是每天下班回来自己煮饭,吃的很饱,就很开心。周末的话,和女友在一起煮饭。这个周末我俩煮了鸡汤。

自己的话也知道自己水平,虽然已经入职了,但是像自己很菜鸟的,老大让我用python连个数据库,我连了一下午才搞定。还让我用python写个excel数据透视的自动化报表,憋了一天了,我的代码还没出来。现在来看,转行也只是进行了一半,因为后面还要继续学的很多啊。

新公司用的SAS,我现在又开始看SAS了。老大也一直跟我强调,工具只是用来解决问题的,如果你有更好的办法就去尝试,数据分析思维是很重要的。不过我的老大,人非常好,也愿意教我。

后面的路还很长,希望自己一直坚持,一直加油。做一个终身学习者。

关于转行的话,确实很难,可能会交不起房租,像我现在就是穷的一塌糊涂,不过幸好有个女朋友哈哈,没钱了问她要。而且影响因素是多方面的,希望各位要转行的宝宝一定要慎重,想清楚。其次,就是一定要坚持学习,不要怀疑自己,状态要好。

下面这个是以前的工作环境。办公室在旁边的小房子里面。

 下面是新公司的办公环境,瞬间觉得转行后生活很美好。没在制造业和工地待过的人是无法体会这种改变的,自然环境和人文环境简直是质的飞跃啊。

 转行以后的生活

 生活在于等待。有时候幸福可能会晚点到来, 未来越来越好,用知识赚钱,我们一路同行,你并不孤单。

最后

 如果对Python感兴趣的话,可以试试我的学习方法以及相关的学习资料

 对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门Python是可以考虑培训的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。

 Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具
 

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

大家拿到脑图后,根据脑图对应的学习路线,做好学习计划制定。根据学习计划的路线来逐步学习,正常情况下2个月以内,再结合文章中资料,就能够很好地掌握Python并实现一些实践功能。

关于空调温度控制仿真模型的详细技术文档,包含数学模型、Python实现和系统分析 本文档详细介绍了空调温度控制系统的仿真模型,包含热力学建模、PID算法设计及Python实现。核心内容包括:1)基于能量守恒的热力学微分方程模型;2)离散PID控制器的Python类实现;3)仿真系统架构与主控制循环代码;4)参数整定方法和典型仿真结果分析(调节时间820秒,稳态误差±0.2℃);5)扩展方向如模型预测控制和机器学习集成。文档提供了可直接运行的Python代码示例,展示了从系统建模到控制算法实现的完整技术路线。 阅读详情

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