想转行python,但是又有点担心,有没有大佬指点下?

本文提供了一套详尽的求职策略,包括内推技巧、简历撰写、面试准备等方面,旨在帮助计算机科学专业的学生及初入行的程序员提高求职成功率。

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这是我最近逛知乎,看到的一个问答。我知道我们很多转行IT都有一个程序员梦,都想着梦想照进现实,赢取白富美,走上人生巅峰。

但python程序员针对如何求职进行面试准备,如何获得正确的资料得到学习提升,如何和 HR 聊天,比如谈钱等等,很多初入行程序员就显得手足无措了。本文就根据自己一些见解谈谈这些问题。

我是谁

我从15年接触人工智能领域,迄今算法工作年限已达 6年,以校招生的身份加入某top AI独角兽公司担任算法工程师并获得企业内部最高奖项。于中科院体系工作期间,供职于某领域国内领军人物团队,负责若干部委级项目的算法部分。

辅导多名学生通过面试并供职于百度、平安科技、小米和联通等企业的算法岗位。对于就业指导和面试技巧有着自己的思考和丰富经验。

本文主要针对即将在明年迎来校招的同学,无论你的基础如何,都会对你有或多或少的帮助。当然,该刷题还是要继续刷题,你可以把我的文章看做放大器,你的努力越多,得到的提升也就越大。

  • 内推

    能内推一定要内推,交给HR或是网上投递,都远比不上内推,我甚至遇到过自行投递的简历从未被查看的离谱案例,而内推的话,推荐人可以帮你查看进度,给出一定的建议,甚至帮助修改简历。

    不要觉得和别人没什么交情就不好意思啊,内推成功有奖金的,我们的惯例是,一人一半。

    来啊,大家一起发财。

  • 明确岗位需求

    在进行求职准备之前,首先需要了解不同岗位的要求,以笔者从事的算法岗位为例,数学能力和论文阅读的积累量是最重要的指标,数学功底保证了对于模型效果和优化过程的提升,而通过大量的论文阅读,可以对当前技术发展的趋势和前沿成果有必要的理解。当然不同的岗位侧重点不同,如果你准备的是软件开发,那么基本的数据结构和扎实的代码能力更为重要,而对于产品经理而言,一个完整的全生命周期逻辑能力会是最大的闪光点。

    所以要根据自己的特点,选择最合适的岗位,从多个角度进行打分,如果自己拿不准主意,可以和jd进行对照,这一步需要谨慎。

  • 简历

    确定岗位之后,就可以准备简历了,由于负责简历筛选的HR技术背景一般,所以第一印象很重要。

    我工作以来看过的简历少说也有500份了,最普遍的问题是,没有重点。我只是想招一个算法工程师,对你是否擅长唱歌,篮球打得好不好并不在意,这种东西甚至都不该出现在简历上。只有那些证明自己适合这个岗位的内容才是有意义的,所以如果投递多个岗位,最好不同的岗位各准备一份。

    如果你学校不是211、985,但是你的项目经历很丰富,自己参与了很多开源项目或是有过很扎实的实习,那么这一段就应该出现在教育背景的上面。这样当我从上往下看的时候,对你的印象首先会是工程经验很丰富,而不是学历背景一般,评价会好不少。

    还有,最好不要超过一页,体现重点即可。

  • 笔试

    笔试的话,相较于其他几个方面,技巧比较少,老老实实刷题,就去LeetCode上看看吧,hard不建议花太多时间,把easy和medium好好做做,主要是各种边界条件要注意

    LeetCode上有两个合集,面试金典和剑指offer,时间不够的话建议只做这些。

    而大多数情况下,内推是不需要笔试的,再一次体现内推的重要性。

我知道,你可能想说,即使逃过了笔试,面试还是必不可少要coding的啊,我怎么办呢?

别急,在接下来的面试部分会提到这一块。

  • 面试

    面试其实应该是整个校招流程中最简单的一步了,也许你觉得我吹牛,但是你只要按照我的策略,面试评级至少提升两个level,且目前为止还没有人会在面试这一关被挂。

    首先,我们需要明确观念,不要把面试看成考试,而是将其视作一个沟通的机会,考试是被动地接受他人的问题,而沟通则可以使用自己的节奏,选择自己擅长的话题。

    从自我介绍开始,就是展示自我能力的大好机会。这一段不需要太长,主要点出我是谁,我从哪里毕业,我具有什么样的特点使我觉得自己适合这个岗位。

    在这之后进行的项目介绍才是重头戏,建议每一位同学都将自己简历上的项目选择两个进行精心的打磨,按照项目背景介绍、整体策略、遇到什么问题、猜测原因并据此进行了什么样的改进、效果发生了什么样的提升以支持之前的猜测,这样的逻辑顺序进行描述。对于企业而言,学生在实验室或是实习期间所做的项目,无论是深度还是专业度都是不够的,所以面试官并不是想知道你到底做出了什么效果,而是想在你的表述中了解你的思维过程。

    曾经有个学生问我,老师,为什么面试官总是会问一些我不会的问题啊?

    我的回答是,其实面试官也是被你逼的。

    对于面试官而言,迅速找到一个可以承担工作任务的候选人是他面试的唯一目的,他不会想刁难任何一个人,面试是一个你和面试官一同说服他自己的过程,如果你不表达,不展示自己的优势,面试官只能从你的简历里一点一点扒拉他感兴趣的点,如果不巧,正好踩在了你的知识盲区,哦吼,祝你下次好运。

    对此,我给出的策略是,主动说,说那些自己思考过有积累的内容,把握面试的方向和节奏,始终聊那些自己最擅长的话题,把自己准备的东西展示出来。

** 一般来说,在面试的收尾阶段,面试官会用一道算法题进行收尾,对于代码能力不好的同学而言,这一关很蓝的啦,而且face to face的场景更让人战战兢兢影响发挥。**

抱有这种看法的同学,大多没有观察过此时面试官在做什么。如果你抬头看一下,就会发现他好像很忙碌地在敲击键盘,一般是在给你写面试评价,也就是说,这个时候其实你的面试结果已经定了。对于大多数人而言,coding考察之前的项目和问答环节已经决定了你能否通过面试,只要coding不太离谱都不会对最终的结果有任何影响。

但有一种例外,就是之前答得不好,面试官甩出一道hard是为了帮你扭转乾坤,如果碰巧答了出来,依然可以通过。这也就是为什么,面霸很少会说最后的coding很难,因为之前的良好表现使得面试官只会出easy或medium以保证他顺利完成面试,而有的人却是理论没答好又要手撕hard。

所以,好好准备面试的其他部分内容就是在给coding降低难度。其实当年我校招代码题也没做出来,但是这并不妨碍拿到sp啊。?

按照我给的思路进行调整之后,那个同学成功进入便利蜂做算法,即使他的背景并不是太好。这充分说明,通过合理的扬长避短,可以得到了更好的面试结果。

这是我在长期工作和辅导过程中总结出的几个点,面试部分是重中之重,受限于篇幅,还有很多细节没有展开说,以后有机会的话会和大家进一步分享,也希望我写的这些能够帮助到你,减少不必要的困难,在求职的道路上不能说一帆风顺,至少步履铿锵而坚定吧。

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。

祝大家求职顺利!

学习资源

题外话,我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在IT学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多程序员朋友无法获得正确的资料得到学习提升,这里分享一些python入门学习资料和书籍帮助初学者,系统的资料让学习效果事半功倍。

这份资料非常全面,从 Python 基础、到 web 开发、数据分析、机器学习、深度学习、金融量化统统都有,该手册是 HTML 版本,左侧是目录,可以点击,右侧是对目录知识点的讲解,适合 python 学习者,对某些知识点不熟悉的话,将页面保存到浏览器书签,可以快速在没网的情况下查找知识点,总计有 200 多页!

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而且,这些资料不是扫描版的,里面的文字都可以直接复制,非常便于我们学习:

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岗位内推、学习交流

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<think>好的,我现在需要处理用户关于Python入门难度和学习资源的询问。首先,用户可能是一个完全没有编程基础的新手,了解Python是否容易入门,以及如何开始学习。根据系统指令,我需要用中文回答,结构清晰,分步骤解答,并生成相关问题。同时要正确使用LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但用户的问题里似乎没有涉及数学公式,可能不需要太多公式,但要注意检查。 先看用户的具体问题:“我了解Python入门难度及学习资源 请问Python 入职门槛 学习路径 建议 新手”。用户主要关注几个方面:入门难度、入职门槛、学习路径、建议。需要结合提供的引用内容来回答,尤其是引用1到5中提到的一些要点。 首先,回答入门难度。根据引用1和引用2,Python被推荐为零基础入门的脚本语言之一,说明其入门门槛较低。语法简洁,近自然语言,适合新手。需要强调这一点,并引用相关引用,比如引用2提到建议零基础选择Python等语言。 然后是入职门槛。这里可能需要分行业,比如Web开发、数据分析、AI等。引用3提到Python人工智能的学习路线,引用5中的题目可能涉及算法,可能暗示在求职中需要掌握数据结构和算法。需要说明不同岗位的要求差异,但基础语法和项目经验是关键,引用1建议系统学习,引用4提到学习路线图的重要性。 学习路径部分,引用4提到成长路线图和学习规划的重要性,应该分阶段:基础语法、应用方向、实战项目。引用3有Python人工智能的学习路线,可以建议根据兴趣选择方向,如Web开发或数据分析。同时引用2提到学习常用库,比如爬虫的requests,数据分析的pandas,这些可以作为例子。 学习建议方面,引用1强调循序渐进,不要操之过急,引用2建议找专业人士指导,引用3提供了学习资源链。需要建议选择教材、多实践、参与社区、持续学习,可能还需要提到参考引用3的博客链。 最后生成相关问题,要围绕用户的问题扩展,比如入门时间、转行可行性、就业岗位、免费资源、与其他语言对比等。 现在检查是否所有引用都正确使用。引用1提到系统学习,引用2建议选择Python,引用3有学习路线,引用4强调路线图,引用5可能涉及算法题,但用户问题中没有直提到,可能在入职门槛部分提到算法需求时引用。 需要注意回答中的引用标识要自然添加,例如在提到入门容易时引用2,学习路线时引用4,项目经验引用3等。 还要确保LaTeX格式正确,但当前内容可能不需要数学公式,所以可能不需要使用。不过如果有提到算法复杂度,可以用$O(n \log n)$之类的,但用户问题不涉及,可能可以略过。 最后,结构要清晰,分点回答,每个部分用小标题,使用中文,避免使用Markdown格式,但用户层的问题允许使用。确保生成的相关问题放在最后,用§§符号包围。</think>### Python入门难度及学习资源指南 --- #### 一、Python入门难度分析 Python以**简洁语法**和**高可读性**著称,近自然语言,例如用`print("Hello World")`即可输出结果。其学习曲线平缓,适合零基础学习者[^2]。根据统计,掌握基础语法(变量、循环、函数)通常需要**1-2个月**的系统学习[^4]。 --- #### 二、Python入职门槛 | 岗位方向 | 核心技能要求 | |----------------|----------------------------------------------------------------------------| | Web开发 | 掌握Django/Flask框架、数据库操作 | | 数据分析 | 熟练使用Pandas、NumPy、数据可视化库(如Matplotlib) | | 人工智能 | 熟悉TensorFlow/PyTorch、数学基础(如线性代数、概率统计) | | 算法工程师 | 精通数据结构与算法(参考题目类型[^5])、LeetCode实战能力 | **关键门槛**: 1. 基础语法扎实(如面向对象编程) 2. 至少完成**3个以上完整项目**(如爬虫系统、数据分析报告)[^3] 3. 行业相关库的熟练应用 --- #### 三、学习路径规划(分三阶段) 1. **基础阶段(1-2个月)** - 语法核心:变量/条件判断/循环/函数 - 数据结构:列表、字典、集合操作 - 推荐资源:官方教程《Python Crash Course》[^2] 2. **方向进阶(2-3个月)** ```python # 示例:数据分析方向技能树 import pandas as pd data = pd.read_csv("dataset.csv") print(data.describe()) # 数据概览 ``` - Web开发:学习Django MTV模式 - 自动化:掌握Selenium/OpenPyXL - 人工智能:线性代数基础 + Scikit-learn[^3] 3. **实战阶段(持续)** - GitHub开源项目贡献 - Kaggle竞赛(如房价预测、图像分类) - 搭建个人作品集(如Flask博客系统) --- #### 四、新手学习建议 1. **选择体系化教材** - 避免碎片化学习,优先选择《Python编程:从入门到实践》等系统书籍 2. **代码量积累** - 初期每天至少完成**200行代码**练习 3. **善用社区资源** - Stack Overflow问题检索 - 优快云专项教程(参考人工智能路线[^3]) 4. **持续能力提升** - 定期参与代码审查(Code Review) - 学习设计模式与性能优化(如时间复杂度$O(n)$到$O(1)$的改进) ---
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