【开工大吉】回顾与展望转行数据科学路上的点点滴滴（2016-2018）
作者：王大伟
Python爱好者社区唯一小编
博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei
大家好，我叫王大伟，热爱数据科学。
转行之前的迷茫
这个故事很长，请自备花生米和瓜子，故事要从2016年9月说起，那时候我大四，差一名保研成功，也就是说得考研才能读研究生。
当时也没想过转行，还在读我的过程装备与控制专业（在华理，大家都称这个专业为化机，也就是化工机械）。
当时据我所了解到的，华理的化机其实也是全国排名前几名的，这个专业比华理好的，一般比较认可的有天大，浙大，西交大，清华等。
一开始考虑考浙大，毕竟比较近，学校也很好，但当我看到之前几年的复试线在370-385的时候，一周后就放弃了，我害怕再一次的失败，我只想一战成功。
于是，我想了想考本校也不错，并联系了我现在的导师，当时还问过专硕是否能读博，现在想想当时真是太天真了，读博是不可能读的。
之后就投入了疯狂复习的节奏中，每天和几个小伙伴一起复习，也就不觉得多累，再说华理还是很好考的，毕竟我考的专硕。
当时大部分情况就是保研同学过着猪一样的生活，考研同学过着狗一样的生活。
初步接触Python
考研12月结束，通过了初试复试，来到了大四下学期，当时只有毕业设计和毕业论文要做。
闲来无事，除了打打游戏，本科时候比较喜欢数学建模，当时听得比较多的是大数据，机器学习，自己看了看，感觉和数学建模还是有相似的地方，就觉得学习一下。
当时朋友推荐学R语言，我就买了本薛毅老师的黄皮书《统计建模与R语言》，发现这个R语言比Matlab用起来舒服很多，但是刚看不久之后，朋友告诉我有个叫Python的编程语言，挺推荐的，我当时也不知道用什么学习资料比较好，就看网上的爆款入门基础书，Python基础教程（第2版·修订版）。
买来之后发现他是用Python2版本写的，看到第六章就出现魔法参数了，当时看的不是很明白，就没继续看下去，对于一个有c语言基础的我，并不觉得这本书适合新手入门，之后看了一写零碎的视频，如小甲鱼的（挺幽默，不过入门部分学完直接去写飞机大战了，醉了。。），听说廖雪峰老师博客的很不错，看了看，还是挺难的，说实话，觉得他写的比较正经（相比于诙谐幽默风格的小甲鱼），每当看到评论区的大牛蒂花之秀，我学了几章就放弃了，可能是我当时学习方法态度不太对吧。
之后买过一本国外的head
first in Python 和head first in
数据分析，国外的书就比较轻松幽默，写的不像国内很多书很理论，他们配上故事情景和大量插图，我学的津津有味。
有个好老师很重要
在偶然间，群里有人发了天善智能的信息，当时抱着看看的态度，点开看到天善智能是一家主打线上教育的网站，当时有一门Python数据分析与挖掘正在打折销售，我购买之后，跟着韦玮老师一起学，从入门基础，到网络爬虫，再到数据分析挖掘，韦玮老师讲课通俗易懂，我很是喜欢，对数据科学越发沉迷。
学完了这一系列课程，有种我已经很厉害的假象，并且当天善的2017SVIP推出时，我立刻就报名了。
已经2016的12月底了，由于研一下学期课不多，想去实习，朋友推荐了一家数据类公司（名字不方便透露），当时约了年后很早就来面试，于是，我寒假又补了很多课。
积累不够，处处受挫
过完年，兴冲冲去面试实习，实习面试前后面了两轮，面试的是数据分析岗位，当面试官拿着我的简历看的时候，问我学机械为何想做数据，问了很多计算机专业基础的问题，比如进程与线程的区别，红黑树，研究生数学建模比赛，前面一个面试官表面上还是对我挺满意的，之后的面试官问的最后一个问题是，给我一张纸，让我写一下堆排序，我当时比较崩溃，堆排序只是在算法导论上看过，建立堆什么的，让我现场写还是完成不了的，我当时询问能不能写个冒泡排序，他说ok，我慢慢写完，也不知道有多少语法错误。离开的时候就知道已经凉凉了。
之后又面试过两家，其中一家问了决策树应用，超长字符串合并，当问到我竟然连数据仓库都不了解时候，我就知道我又凉凉了，还有一家是做量化的，当了解到我技术没学多久，让我明年再来试试。那天面试完就去了天善智能梁哥这里，聊了一会，梁哥问我是否要来实习，我说好啊，他说之后需要的话会联系我，并送了我一本数据实践之美，把我送到了浦电路地铁站。
2017，神经兮兮（双押*2）
当时可能也是比较"倔强"，疯狂投了十几份简历，有3~4家让我去面试，其中有一家是做股票的，让我先完成一个任务，去雪球网抓一些股票数据，当时我用fiddler抓包完成了，他邀请我之后去面试。
当天晚上，梁哥打电话给我，问我是否能来实习，我说好啊，然后婉拒了所有面试邀约。
3月初在天善开始实习，做的主要是运营的工作，闲时学学Python和数据科学，从零开始做Python爱好者社区公众号，现在已经有接近7w粉丝了。
之前在天善实习的黄成兄弟在工作上给了我很多帮助，在天善收获了很多，做过活动策划，写过软文，给课程学员答疑，在社区答疑，每次都会有不同的收获。
从梁哥鼓励我写文章，到现在已经自发在博客上写了89篇文章，每次写文章既是对学习的总结记录也是对后来者的分享。
在2017，认识了祥哥，加入了数据取经团（公众号：数据取经团），认识了一群小伙伴，我们一起写文章分享，平时开开远程会议，为了提前融入工作的环境，在你们2017找工作的过程中，更加感受到技术和项目的重要性，数据分析数据挖掘岗位对数据挖掘算法，数理统计，SQL,数据结构算法都有很多考察。
在学习方面：
在SQL方面，SQL是数据分析者必须会的技能，当时学的是慕课网上的SQL入门，然后学习了《SQL必知必会》（封面是旅行青蛙变种模样），最后在牛客网刷了60+题（现在已经忘得差不多了），明年校招前还要复习一遍。
在网络爬虫方面，学习了一些天善的课程，看过几本书，比较熟练之后，在西安给学员内训了两天，之后在上海天善给学员（20+人）也内训了两天。当然爬虫只是获取数据的一种方法。
在数据分析挖掘方面，系统学习了天善丘老师的数据科学课程，说实话，这在数据科学课程中见过的讲课最好的老师，全程没有多余的话，思路条理非常清楚，从数据获取，数据清洗，数据集成到数据建模一整套下来，对数据科学有了更深入理解，在学完课程之后，我写了一篇Python对上海二手房的数据分析，当时数据可视化学的并不太好，直到之后学习了pandas的绘图和顺祥哥的文章之后，稍微好一些了（和R的绘图还是不能比的），一时兴起从kaggle上找到数据写了葡萄酒数据分析和纽约皇后区的数据分析。
在机器学习方面，视频看的不多，看了数据挖掘导论（很多机器学习算法和数据挖掘算法相似）+西瓜书+统计学习方法，这三本吃透的话理论上比较完善了，之后上手代码，有自己造轮子的机器学习实战也有sklearn官方文档，现阶段还在学习中，提高编程能力。
在coding方面：报名了PAT，改用c和c++刷题，最近也在写Python数据结构算法连载，将c和c++的解题转为Python解题，这对我也是一大挑战（不考虑Python的运行内存和时间，重点是算法和实现），之后准备刷leetcode，校招很多笔试题都有编程大题。
之后会写一篇看过的书的感悟与评价。
比较开心的事
在2017，为了分享学习Python的历程，为了让后人少走弯路，写了Python从零开始连载，入门部分已经写完，也有视频微课，已经4000+人学习啦，因为连载文风清奇，获得不少好评（我脸皮厚），之后给Python进阶连载开了个头，Python数据分析（kaggle）开了个头、Python数据结构算法刷题开了个头、什么都想写。。
为了弥补转行的知识缺失，在2017年参加了国家软考，拿下了初级程序员和中级软件设计，证书本身对我用处不大，但这个过程让我对计算机基础知识有了更深入了解。
压力很大，动力很足
之前还有玩游戏，最近全卸载了，要做着机械导师的任务，一边实习，一边学习，时间很紧迫，基本没有娱乐（除了躺床玩一会手机，在群里聊聊天放松一下），每天基本都在学习新知识，压力很大，动力很足，毕竟距离校招只有半年了。
2018学习计划
1.年后去找一份实习，最好能接触到一些项目，这也是目前我比较缺失的，有内推请大佬们联系我啊~
2. 把数据库工程师考下来，因为涉及到SQL,边考边学。
3. 文章继续保持更新输出。
4. 在天善开新的微课和系统学习课程，每一次的分享都是对自己的锻炼。
5. 保持不断学习的热情。
对转行者的建议
1. 了解清楚你即将去的行业，是否真的感兴趣，毕竟可能要做一辈子相关工作。
2. 数据科学没有想象的简单，需要在理论和coding上花大力气，你是否想清楚了。
3. IT从业人员普遍薪资较高，但背后是不断学习和可能长时间的加班，发际线虽然后移，但你的技术在进步。
3. 数据科学会逐渐渗入各行各业。
看到这里，你的瓜子花生米吃完了么？
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