房企被裁到再就业python数据分析，我用了不到5个月，转行的痛苦可真没你想的那么简单

简介

本人土木专业背景，零基础转行互联网技术岗。20年7月本科毕业，毕业后在一家房地产公司做设计，被裁后进入一家互联网金融公司做数据分析，直到现在。

至暗时刻来临

今年以来，由于宏观调控政策收紧，地产行业几乎每天都有大小公司暴雷，连恒大这种巨无霸都未能幸免。尤其下半年以来，多家房企纷纷掀起裁员潮，连国企甚至央企都开启了裁员模式。我们公司尽管一直风格比较稳健，但下半年以来业绩愈加困难。我们公司尽管一直风格比较稳健，但下半年以来业绩愈加困难。

8月11早上开会，全程只用了不到15分钟。正如我们所预料的，就是通知裁员；但意料之外的是，裁员比例高达30%，前所未有。其中今年9月底前完成15%，今年最后一季度完成15%。后续根据市场情况决定是否继续停止。

尽管只有15分钟的会议，其实集团宣布只用了不到5分钟；剩下10分钟是各地人力总监诉苦：一来项目没有减少的情况下，大比例裁员业务部门抗性会很大；二来今年市场这么差，突击裁员的话那些失业的员工一时半会儿找不到工作，那么他们肯定也不会轻易离职的。这些显然不是CHO想听的，他直接说：行业已经到这个地步了，现在不是讲困难的时候！这是老板直接下的指标，谁完成不了谁走人！

终于在8月25号，主管找我谈话，提出了公司裁员的决定，老板发现我是三方派遣员工，首当其冲被安排在了第一批裁员名单中。我楞了一下，并没有很惊讶，已经第六感会有这样的可能性。主管很客气，说我工作做的并不差，想尽可能留我 ，实在是因为大环境不景气，公司管理层有这方面的考虑，他也左右不了。

转行？

在房企工作被裁之前，在合肥这样一个省会城市，我本来想好好打拼一下，但房地产产业链夕阳西下，也无法忽视。互联网领域发展很快，传统领域还是应用相对较老的技术。我很慌。我想学点新东西，也许十年后二十年后还能用上我的专业背景，做点特别的事情。

于是开始自媒体发文，追求工作之外的价值。

因为工作的不满足，交友的需求也开始出现，认识了一些不同行业不同背景不同国籍的朋友。世界很大，我很渺小。

想去读研，也许可以当老师，不行也可以想办法去做科研。想换专业读研，国内要考，国外太贵。想转行。

找了一些朋友聊，但做决定的只有自己。

直到我被裁，我毅然选择了转行，以“想要去改变世界，而不是给改变世界的人盖房子”为精神动力。

后来我去到了另一个城市杭州，没有明确的职业规划，但就是认准了一个方向：python。没有其他。

2.如何转行？

来了杭州之后，租了个自如，买了一堆python相关的书籍和一台新的mac pro，也不知道该走向何方。

学语法学基础

买了《笨办法学python》和《[python基础教程]》，这个其实是离职前后就大略看过了。但是你懂的，python基础语法容易，进阶玩法还是很难的。

怎么学都会觉得浮在表面，不知道在干啥。后来在B站找到个James老师python零基础入门到精通全套免费课程，对照着学完了一遍，并notebook挨个实践，后来就放GitHub了。

转行的人都懂，学了再多这种基础也不知道可以用来干嘛，就像我们在学高数、概率论和线性代数一样。后来就频繁逛知乎掘金csdn搜集一切对自己有用的资源。

焦虑开始首现。

一天在小区跑步就想：我还需要制定一个学习计划，并用文章记录和总结我学习的东西。

学Web开发

两条路：自学或者找培训班，找培训班的话，我推荐腾讯课堂，在国内讲师质量都比较高。这块我们一点就过，我主要讲下怎么去自学。

对于自学最直接的方式就是看视频学习，可以是在线视频，比如 腾讯课堂，极客学院，慕课网都有从入门到精通的前端课程，这些视频都差不多，随便选一套就行，入门课程都一样，不用纠结于选哪一个。

视频找好了之后，如果你不想中途放弃，或者，浪费太多时间又没效果的话。就找找一个引路人，引路人当然是能力越强越好，找引路人的目的在于为你制定学习计划，把控学习质量，及时纠正错误的学习方向，教你正确的学习方式。给你做心理辅导。为你及时打气持续性补充你的信心。

我之前在学习交流群里接触过很多自学的学生，有成功的也有放弃的，放弃的那些同学基本都是输在错误的学习思路和心理迷茫期。听他们抱怨说：没有人去指导他们，每天学完就学完了，第二天接着学，但是东西太乱都串不起来，也都不知道是干嘛用的，尤其是js部分，这种问题完全可以把一个人摧毁！所以 我一直对我的学生强调：有问题一定要去问，去解决，千万不要不懂装懂，弄明白了再往下走，人的心理是很脆弱的，一旦倒了可能就再也站不起来了。

敬告各位新入行的同学，除非你之前有过编程经验，不然就找个引路人指导你。

列一个学习大纲

01.环境搭建前端环境很好搭建，一个开发工具即可，webstorm，hbuilder，vscode，sublime。初学者建议sublime 也不要装插件，没有语法提示，可以打基础

02.html基础带你去认识html，让你学习去运行html，等浏览器上面打开你的页面的时候，你会有很强的成就感，然后开始学习html的基础标签

03.css基础html是勾勒，css是染色，基础的css学完你会有种想写页面的冲动，这时候你不用抑制住那种感觉，直接按照自己所想开写，这是你的第一个项目

学数据分析

接着进入到了第三阶段。在离职后去杭州的高铁上，第一次搜到了numpy这个东西，有点数学的意思，看了一篇教程。这个时候我还从未听说过数据分析，更别说算法、数据科学家这些时髦词汇。

要做什么，也是通过不断地浏览知乎确定的。搜python的应用，很难跳过数据分析，看过相关概念后，感觉还不错，用数学办法来解决问题。有点心动了，认为数据分析这个方向其实是把python当工具用，这个比完全依靠python开发项目更容易入门。当然，真实原因其实是python研发对我这样0基础的人来说太难了。至少，入门，真的真的太难了。

又开始逛知乎，怎么去学这套东西。看了很多高赞的帖子，挑出来合适自己的办法，最后选了dataquest。因为对我来说通过视频学习总是抓不到重点，还是看材料学好。

然后花了一个月时间学完了整个Data Scientist – Python路线，中间少数跳跃。

[Online Data Scientist Courses in Python | Dataquestwww.dataquest.io/path/data-scientist/]

个人觉得dataquest这个平台还是很不错的，充分锻炼了自己的动手能力，因为每一步都是看材料写代码，有结果可供参考。学习路线也很全面，从python基础，到sql，到numpy、pandas、matplotlib为主线的数据分析和可视化，到统计学知识，到机器学习、深度学习，也涵盖shell命令行、git和Jupyter Notebooks的基本应用，如下图。

当然，它有两个缺点，全是英文，以及进阶教程需要收费，29刀一个月。如果你英文还不错，我认为是很值得的，有一些基本课程是免费的，大家可以先试试看适不适合自己。btw，之所以要在一个月内学完它，就是因为收费29刀。。。

另外，也不忘初心，写了几篇博客，还是挺认真的。写博客需要中间又学习了markdown这个鬼东西，我是在下面这个网站上学的，菜鸟教程上也有，这个简单，边用边学即可。

二学数据分析

学完上面的课程之后，逐渐了解到SQL特别重要，尤其是数据分析领域，可能是最核心的技能了。所以，又针对性开始深抓这方面。

首先是dataquest有一部分最基础的sql内容，这个学习过了。菜鸟上同样有sql教程，偶尔作为工具查看一下，倒没在上面从头学一遍。

然后觉得需要实战练习，找了各个平台，先找到了sqlzoo，过了一下这些最基本的练习。在dataquest学习过程中，被灌输了代码可读性的思想，SQL语句有时候会非常复杂，应该活用大写和空格增强代码可读性，甚至可读性readability比一致性consistency更重要。然后看了一遍SQL Style Guide。于是形成了一套符合自己审美的一套sql写法，工作后总发现跟别人的不一样，跟自动美化的也不一样，anyway我觉得清晰好看。

后面又找到牛客网的sql实战在线编程，当时好像是61道，现在去看有80道了，我觉得很不错。刷一遍，一时半会想不到的，可以刷评论，这样应该能锻炼出最基本的sql思维了。

如果大家也有转行来学sql的，刷一遍的过程中肯定有挺大一部分比例是自己短时间内做不出来的，不用着急。不会就去看评论，再去思考总结就好了。一些做题思路是常学常新的，总结形成体系很重要。

刷完了牛客网的sql题后，又去leetcode上看了下，了解到力扣自然是因为那是刷题人的取经之路。但是算法题太难了，对于转行要以最快速度入行的人来说，刷算法题太慢。后来看到里面有SQL题，当时是有11道免费的，就刷了一遍。

再往后就浮躁了，感觉自己什么都没怎么会，也不知道学的东西到底是怎么用的，同时还不知道该学什么了。

三学数据分析

当你进入一个领域后，一定要尽快把这个领域有关的重要图书、报告等资料系统性学习一遍，这样能让你了解你所做的在整个领域的位置。日后工作时，你做的判断你知道原则上可以这么做而不仅仅是你个人的想法。虽然现在我还没有入行，但还是想更进一步学习这个领域。

然后买了一系列图书，下图中间几本，《[利用python进行数据分析》《python数据科学手册》《数据挖掘导论]》等就是这个阶段买的。推荐第一本，python做数据分析离不开numpy、pandas，里面介绍的非常系统、非常高级。后面在转行后第一份工作中，关于这几个分析库的应用就没有人比得上我了。

又花了几天学习这些内容之后，就逐渐开始焦虑。然后每天开始在小区跑步，偶尔一个人去逛西湖，也偶尔找同学聊聊。btw，转行的同学有一个点会比较弱势，那就是身边的圈子都不在新行业，要靠自己借助互联网平台去找到榜样和事例。这是很残酷的一个劣势，但利用的好也会变成优势。这点以后再说。

同样，我还是信奉实践中学习，又各种合适的平台。最后找到了实验楼，还买了个会员，里面有一些基础如numpy百题大冲关、pandas百题大冲关，以及其他一些实践课程。但总结起来这是一个病急乱投医的操作，我并没有怎么用这个平台，当时购买会员完全是那种买了就是学了的失了智行为。

总结下。

大家可以看到我的努力、我的纠结、我的迷茫，很多很多。尽管我在离职前已经有了一些知识储备，单上面很多纠结是因为离职前没有做好充分准备，这里发生的很多事情完全可以前置在离职前解决掉。

这也是我想再次提醒的地方，离职前想好后期规划，因为这个时候你可以跟很多人去沟通去校正你计划的可行性。当你离职之后，你就处在你人生的低谷，你会更愿意一个人走出困境，因为生而为人都是孤独的。

3.转行后的第一份工作

离职4个月多后，开始面试，头两个面试就非常的受打击，因为学历还ok，倒不会受到对方歧视，但是一问三不知的确是伤自尊。

后来就有公司要了，还同时拿了两个offer，一个是智慧医疗的图像处理，一个是金融科技的风控。可能当时算法人才还比较缺失，还能有公司让我这样背景的人入场，虽然是底层角色。这两个机会，前者过于专精，跟我冲着互联网的商业模式去的初衷相悖，于是选择了后者。并不了解这些方向上、赛道上的差别。

在这家金融科技公司做风控，后来表明是一段非常值得庆幸的事情，即使我我很快就选择了离开。这家创业公司在我加入之前，风控组只有若干个实习生在做尝试性工作。我去的当周实习生就都回校或出国了。只有老板和合伙人有风控经验。

在这样的基础上，我开始了一惯的死拼作风。在一个有经验的合伙人的指导下，我做了很多工作。很多我第一个月做的事情，半年后深入分析还可以参考我当时的思路和代码。

我去的第一个月数据组已经是3个人的团队了，后来一直保持着3-6人的规模。在不到两个月的时间里，我成了公司的数据组leader，参加公司每周会议。一直很拼的工作到年底，做很多事情，跟多个部分协同配合，带领团队，制定策略方案上线模型，建立体系，遇到了很多挑战，也学到了很多东西。很痛苦也很开心。

因为深得公司信任，也承担了相应的责任，有机会站在更高的角度上看待整个业务。我觉得是非常难能可贵的。由经验丰富的合伙人和老板带着，也学到了很多一般人没有机会学到的东西。

我之所以很快成为了小组leader，我认为有两点：一是我特别努力，当然学习能力也较强；二是我责任感特别重。我做的交接工作是一套二十五页的风控各项工作总结报告，及分类好各个模块对应的文件，相当于重新回顾整理了半年多时间的工作成果。

这些工作主要是利用下班后以及周末时间做的，有很多天都整理到3点左右睡觉。发给老板和合伙人，他们都有点吃惊。果断给我涨薪。

我的总结与思考

本篇文章重点放在了如何转行上，分享给需要的朋友，跳过了最苦的面试过程。但是我想说，真的很苦。但是假如你真的做出了这个决定，转行之后暂时不太成功，再坚定一下，很大一部分原因是没有天时，静观其变耐心等待。

给想转行的朋友，还是要打一下预防针。

转行穷三年，很有道理。从资深转到资浅，准确点，从相对有资历转到无资历，被更年轻的人吊打，你能不能奋起而上？

尽早做职业规划，尤其是转行的人。对于cs、统计学等专业的学生，进入互联网行业，可能在校期间经过实习或者同学身上就可以了解自己想去什么公司做什么工作了，但是对于我这样的人来说，要亲身感受一遍，代价太大了。一项我认为特别重要的能力是，快速吸取别人的经验教训。只不过，我当时欠缺这个能力。希望你们抓住一切机会弄明白自己的真实需要。

另外，有心仪的岗位尽早投递，不要想着等自己完全准备好了再去尝试，一家快速上升的公司现在的要求你达不到，一年后的要求你可能更达不到了。

所以，请非常非常认真的评估风险，裸辞我永远不会鼓励。如果你必须，祝你万事如意。我认为裸辞最大的价值在于，自我认识。一个对自己负责的人，一定是经过深思熟虑利弊权衡才会做此决定。如果你对自己还没有那么充分认识的话，可以试试把未来的可能性当成目的，这可能是最重要的。

这篇文章就到这，最后将我做为座右铭的一句话送给大家，记得帮我点赞哦。

不要让未来的你，讨厌现在的自己，加油。

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