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          從土木零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行到京東做了數(shù)據(jù)挖掘工程師

          共 7904字,需瀏覽 16分鐘

           ·

          2021-06-03 12:41

          17年1月碩士畢業(yè),后去國企設(shè)計院工作,次年4月裸辭后去杭州準(zhǔn)備轉(zhuǎn)行,后進入一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司做數(shù)據(jù)挖掘。大半年后又辭職來到京東做算法,直到現(xiàn)在。

          這兩年算法崗卷得不是人,以為大家轉(zhuǎn)行的熱度會小一些,但發(fā)現(xiàn)還是有很多朋友想轉(zhuǎn)互聯(lián)網(wǎng),以運營和數(shù)據(jù)為主。我也是從0開始,探索怎么轉(zhuǎn)行,轉(zhuǎn)去做什么,最后走到了這里。

          分享下這段經(jīng)歷,只要對一個人有思考的價值,也是有價值的。

          先把排掉坑之后最真誠的推薦總結(jié)下,正文有詳細(xì)的學(xué)習(xí)過程和坑。
          1. 學(xué)語法學(xué)基礎(chǔ)

            1. 《笨辦法學(xué)Python》和《Python基礎(chǔ)教程》

          2. 學(xué)Web開發(fā)

            1. 《Flask Web開發(fā):基于Python的Web應(yīng)用開發(fā)實踐》

            2. 學(xué)git,學(xué)html和css:菜鳥教程

          3. 學(xué)數(shù)據(jù)分析

            1. Dataquest:Data Scientist – Python路線

            2. 學(xué)markdown寫作

            3. 學(xué)sql:SQL zoo、牛客網(wǎng)、力扣

            4. 學(xué)Python庫(NumPy, pandas, matplotlib, sklearn):《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊》

          4. 學(xué)算法

            1. 西瓜書、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)入門

            2. Coursera 上的deeplearning.ai的專項課程

          01
          畢業(yè)以前

          10年上大學(xué)時,房地產(chǎn)大周期正盛,各大院校土木招生人數(shù)多分?jǐn)?shù)高,大家都在往這個方向轉(zhuǎn)。難以忘記,有個計算機專業(yè)的哥們轉(zhuǎn)專業(yè)來學(xué)土木,問其原因竟是《越獄》男主Michael Scofield是位結(jié)構(gòu)工程師。

          土木專業(yè)作為一門應(yīng)用型學(xué)科,專業(yè)課非常地難學(xué),專業(yè)壁壘特別高。真正要命的是,土木學(xué)科和其他學(xué)科很難交叉,機械可以和自動化、機器人交叉,材料可以通過半導(dǎo)體、高分子、電池等領(lǐng)域進入科技公司,唯獨土木,往科技上湊的BIM搞成了什么,廣聯(lián)達(dá)跟土木也沒有什么關(guān)系。即使近年來市場萎靡,產(chǎn)能過剩,土木從業(yè)者找工作還是沒有問題的,畢竟除了房產(chǎn)還有基建,除了國內(nèi)還有國外。

          總而言之,那個時候土木專業(yè)的同學(xué),是沒有幾個吵著鬧著爭著搶著轉(zhuǎn)行的。我也不例外,即使有過實習(xí)經(jīng)歷,也并沒有想著跳出行業(yè)看看。本科想著保研,讀研想著發(fā)論文去設(shè)計院,參考著有限幾種師兄師姐的發(fā)展路徑,在局限的認(rèn)知里也落得快活。

          人總是要先進入了一種生活,才知道要跳出這種生活。圍城內(nèi)外。

          02
          為什么轉(zhuǎn)行

          在設(shè)計院工作,地位和收入雖不比早年,在一個二線城市,還是很安穩(wěn)舒服的。朝8晚5,下班可以隨時健身、打球、看電影,但產(chǎn)業(yè)鏈夕陽西下,也無法忽視。互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)展很快,但傳統(tǒng)領(lǐng)域還是應(yīng)用相對較老的技術(shù)。我很慌。我想學(xué)點新東西,也許十年后二十年后還能用上我的專業(yè)背景,做點特別的事情。

          于是開始寫文章,追求工作之外的價值。

          想去讀博,也許可以當(dāng)老師,不行也可以想辦法去做科研。想換專業(yè)讀研,國內(nèi)要考,國外太貴。想轉(zhuǎn)行。

          找了一些朋友聊,但做決定的只有自己。

          我選擇了轉(zhuǎn)行,以“想要去改變世界,而不是給改變世界的人蓋房子”為精神動力。

          然后就離職了,去到了另一個城市,沒有明確的職業(yè)規(guī)劃,只是認(rèn)準(zhǔn)了一個方向:Python。沒有其他。

          說句后話,不到萬不得已盡量別裸辭,一定要把辭職后的路想清楚。像我這樣稀里糊涂辭職會遇到很多問題。

          03
          如何轉(zhuǎn)行

          來了杭州之后,租了個自如,買了一堆python相關(guān)的書籍和一臺新的Mac Pro,也不知道該走向何方。


          學(xué)語法學(xué)基礎(chǔ)

          買了《笨辦法學(xué)python》和《python基礎(chǔ)教程》,這個其實是離職前后就大略看過了。但是你懂的,python基礎(chǔ)語法容易,進階玩法還是很難的。

          怎么學(xué)都會覺得浮在表面,不知道在干啥。后來在慕課網(wǎng)找到個高效編程的免費課程,對照著學(xué)完了一遍,并notebook挨個實踐,后來就放GitHub了。
          轉(zhuǎn)行的人都懂,學(xué)了再多這種基礎(chǔ)也不知道可以用來干嘛,就像我們在學(xué)高數(shù)、概率論和線性代數(shù)一樣。后來就頻繁逛知乎搜集一切對自己有用的資源。

          焦慮開始首現(xiàn)。

          一天在小區(qū)跑步就想:我要做個博客,文章就記錄我學(xué)習(xí)的東西。


          學(xué)Web開發(fā)

          于是,進入了學(xué)習(xí)的第二階段,學(xué)習(xí)怎么做博客。

          光看大家的博客文章是很難學(xué)到整體認(rèn)識的,所以要買一本好書。選定了《Flask Web開發(fā):基于Python的Web應(yīng)用開發(fā)實踐》。事后覺得這本是真的好,推薦指數(shù)五顆星。

          然后半個月過了一遍這本狗書。轉(zhuǎn)行的生活就是這樣,除了學(xué)習(xí)就是吃喝拉撒。前半部分特別仔細(xì),去理解思路和代碼,后半部分就只顧得上思路了。期間也學(xué)習(xí)了Git,開始用GitHub。一章一章過這本書,覺得寫的真好,再次推薦。雖然基本上照搬書上的代碼,但要走通還是有很多坑,頻繁參考了GitHub的issues。不過特別坑的是,我買的紙質(zhì)書是1.0版本的,GitHub上作者已經(jīng)更新成2.0版本了,直到某一章我死都調(diào)不通,提了個issue,還是原作者指出來是版本問題。

          在這個過程中,Git主要是從菜鳥教程上學(xué)到,實踐過程中也反復(fù)參考了廖雪峰老師網(wǎng)站的git教程。兩者都足夠全面,二選一即可。

          跑通了狗書之后,發(fā)現(xiàn)最終做出來的效果不是我想要的風(fēng)格,我不需要這么多復(fù)雜的功能,也不需要交互。又沒能力修改這套框架去定制化實現(xiàn)我想要的博客風(fēng)格。

          然后了解到GitHub Pages寫博客,這個就比較容易了,folk了個自己喜歡的模版,同時學(xué)習(xí)了下Html、CSS,改成了自己喜歡的樣子。話不多說

          網(wǎng)頁開發(fā)涉及的Html和CSS主要也是從菜鳥教程上學(xué)的,偶爾也去w3schools看看。

          以上呢,總結(jié)下來,最推薦的就是菜鳥教程了,該有的都有。


          博客有了,我要寫什么呢?


          學(xué)數(shù)據(jù)分析

          接著進入到了第三階段。在離職后去杭州的高鐵上,第一次搜到了numpy這個東西,有點數(shù)學(xué)的意思,看了一篇教程。這個時候我還從未聽說過數(shù)據(jù)分析,更別說算法、數(shù)據(jù)科學(xué)家這些時髦詞匯。

          要做什么,也是通過不斷地瀏覽知乎確定的。搜python的應(yīng)用,很難跳過數(shù)據(jù)分析,看過相關(guān)概念后,感覺還不錯,用數(shù)學(xué)辦法來解決問題。有點心動了,認(rèn)為數(shù)據(jù)分析這個方向其實是把python當(dāng)工具用,這個比完全依靠python做開發(fā)更容易入門。當(dāng)然,真實原因其實是python研發(fā)對我這樣0基礎(chǔ)的人來說太難了。至少,入門,真的真的太難了。

          又開始逛知乎,怎么去學(xué)這套東西。看了很多高贊的帖子,挑出來合適自己的辦法,最后選了dataquest。它的特點是編程學(xué)習(xí)而不是跟視頻,對我來說通過視頻學(xué)習(xí)總是抓不到重點,還是看材料學(xué)好。
          然后花了一個月時間學(xué)完了整個Data Scientist – Python路線,中間少數(shù)跳躍。

          個人覺得dataquest這個平臺還是很不錯的,充分鍛煉了自己的動手能力,因為每一步都是看材料寫代碼,有結(jié)果可供參考。學(xué)習(xí)路線也很全面,從python基礎(chǔ),到sql,到numpy、pandas、matplotlib為主線的數(shù)據(jù)分析和可視化,到統(tǒng)計學(xué)知識,到機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),也涵蓋shell命令行、git和Jupyter Notebooks的基本應(yīng)用,如下圖。
          當(dāng)然,它有兩個缺點,一是都是英文,二是進階教程需要收費,29刀一個月。如果你英文還不錯,我認(rèn)為是很值得的,有一些基本課程是免費的,大家可以先試試看適不適合自己。btw,之所以要在一個月內(nèi)學(xué)完它,就是因為收費29刀。

          另外,也不忘初心,寫了幾篇博客,還是挺認(rèn)真的。寫博客需要中間又學(xué)習(xí)了markdown這個鬼東西,我是在下面這個網(wǎng)站上學(xué)的,菜鳥教程上也有,這個簡單,邊用邊學(xué)即可。當(dāng)時寫的幾篇文章就是博客截圖的那個。




          再學(xué)數(shù)據(jù)分析

          學(xué)完上面的課程之后,逐漸了解到SQL特別重要,尤其是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,可能是最核心的技能了。所以,又針對性開始深抓這方面。

          首先是dataquest有一部分最基礎(chǔ)的sql內(nèi)容,這個學(xué)習(xí)過了。菜鳥上同樣有sql教程,偶爾作為工具查看一下,倒沒在上面從頭學(xué)一遍。

          然后覺得需要實戰(zhàn),找了各個平臺,先找到了SQLZoo,過了一下這些最基本的練習(xí)。在dataquest學(xué)習(xí)過程中,被灌輸了代碼可讀性的思想,SQL語句有時候會非常復(fù)雜,應(yīng)該活用大寫和空格增強代碼可讀性,甚至可讀性readability比一致性consistency更重要。于是看了一遍SQL Style Guide。于是形成了一套符合自己審美的sql寫法,工作后總發(fā)現(xiàn)跟別人的不一樣,跟自動美化的也不一樣,anyway我覺得是清晰好看的。
          后面又找到牛客網(wǎng)的sql實戰(zhàn)在線編程,當(dāng)時好像是61道,現(xiàn)在去看有80道了,我覺得很不錯。刷一遍,一時半會想不到的,可以刷評論,這樣應(yīng)該能鍛煉出最基本的sql思維了。

          如果大家也有轉(zhuǎn)行來學(xué)sql的,刷一遍的過程中肯定有挺大一部分比例是自己短時間內(nèi)做不出來的,不用著急。不會就去看評論,再去思考總結(jié)就好了。一些做題思路是常學(xué)常新的,總結(jié)形成體系很重要。

          刷完了牛客網(wǎng)的sql題后,又去leetcode上看了下,了解到力扣自然是因為那是刷題人的取經(jīng)之路。但是算法題太難了,對于轉(zhuǎn)行要以最快速度入行的人來說,刷算法題太慢。看到里面有SQL題,當(dāng)時是有11道免費的,就刷了一遍。

          再往后就浮躁了,感覺自己什么都沒怎么會,也不知道學(xué)的東西到底是怎么用的,同時還不知道該學(xué)什么了。


          三學(xué)數(shù)據(jù)分析

          當(dāng)你進入一個領(lǐng)域后,一定要盡快把這個領(lǐng)域有關(guān)的重要圖書、報告等資料系統(tǒng)性學(xué)習(xí)一遍,這樣能讓你了解你所做的在整個領(lǐng)域的位置。日后工作時,你常常需要做出一些判斷和選擇,這個時候如果知道原則上可以這么做而不僅僅是你個人的想法,會大有裨益。雖然現(xiàn)在我還沒有入行,但還是想更進一步學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域。

          然后買了一系列圖書,下圖中間幾本,《利用python進行數(shù)據(jù)分析》《python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗返染褪沁@個階段買的。推薦第一本,python做數(shù)據(jù)分析離不開numpy、pandas,里面介紹的非常系統(tǒng)、非常高級。后面在轉(zhuǎn)行后第一份工作中,關(guān)于這幾個分析庫的應(yīng)用就沒有人比得上我了。
          又花了幾天學(xué)習(xí)這些內(nèi)容,逐漸開始焦慮。每天在小區(qū)跑步,偶爾一個人去逛西湖,也偶爾找同學(xué)聊聊。btw,轉(zhuǎn)行的同學(xué)有一個點會非常弱勢,那就是身邊的圈子都不在新行業(yè),要靠自己借助互聯(lián)網(wǎng)平臺去找到榜樣和事例。這是很殘酷的一個劣勢,但利用的好也會變成優(yōu)勢。這點以后再說。

          同樣,我還是信奉實踐中學(xué)習(xí),找各種合適的平臺。最后找到了實驗樓,還買了個會員,里面有一些基礎(chǔ)如numpy百題大沖關(guān)、pandas百題大沖關(guān),以及其他一些實踐課程。但回頭看,這是一個病急亂投醫(yī)的操作,我并沒有怎么用這個平臺,當(dāng)時購買會員完全是那種買了就是學(xué)了的失了智行為。

          學(xué)算法

          學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)分析后,緊接著到數(shù)據(jù)挖掘和算法是自然而然的事情。這個階段我僅僅涉及到非常淺的位置,我沒有那么多的時間可以用來投入這些需要持續(xù)精進的內(nèi)容中去。

          到這,主要是了解了下有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么,分別有什么經(jīng)典算法,調(diào)包怎么用這些算法。但也僅限于非常經(jīng)典的簡單算法,線性回歸、邏輯回歸、k近鄰、k-means等。

          學(xué)到60分容易,學(xué)到80分90分難啊。更何況我這可能就學(xué)到20分。其中各種折騰糾結(jié)郁悶痛苦。在出租屋待不下去就去星巴克。想有人指導(dǎo)又沒人指導(dǎo)。

          后來發(fā)現(xiàn)好未來要辦一個FutureCamp訓(xùn)練營,遠(yuǎn)程+免費,及其合適及其友好。果斷報名了,需要筆試+個人簡歷,難度系數(shù)很大,準(zhǔn)備了好幾天。最后收到了祝賀信,如下。

          后面就認(rèn)認(rèn)真真學(xué)習(xí)了一個禮拜,發(fā)現(xiàn)大家都比我厲害,而且大家基本都是在校生。開始變得很焦慮,學(xué)習(xí)成本變得越來越大,這個時候已經(jīng)離職來杭州兩個半月了。實在是忍不住,就開始boss直聘找工作了,也就沒有時間去完成全程訓(xùn)練營的作業(yè)了。


          總結(jié)下

          大家可以看到我的努力、我的糾結(jié)、我的迷茫,很多很多。上面很多糾結(jié)是因為離職前沒有準(zhǔn)備,這里發(fā)生的很多事情完全可以前置在離職前解決掉。

          這也是我想再次提醒的地方,離職前想好后期規(guī)劃,因為這個時候你可以跟很多人去溝通去校正你計劃的可行性。當(dāng)你離職之后,你就處在你人生的低谷,你會更愿意一個人走出困境,因為生而為人都是孤獨的。

          04
          轉(zhuǎn)行后第一份工作

          離職2個月多后,開始面試,頭兩個面試就非常的受打擊,因為學(xué)歷還ok,倒不會受到對方歧視,但是一問三不知的確是傷自尊。

          后來拿了兩個offer,一個是智慧醫(yī)療的圖像處理,一個是金融科技的風(fēng)控。可能當(dāng)時算法人才還比較缺失,還能有公司讓我這樣背景的人入場。這兩個機會,前者過于專精,跟我沖著互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式去的初衷相悖,于是選擇了后者。當(dāng)時,并不了解這些方向上、賽道上的差別。

          在這家金融科技公司做風(fēng)控,后來表明是一段非常值得慶幸的事情,即使我很快就選擇了離開。這家創(chuàng)業(yè)公司在我加入之前,風(fēng)控組只有若干個實習(xí)生在做嘗試性工作。我去的當(dāng)周實習(xí)生就都回校或出國了。只有老板和合伙人有風(fēng)控經(jīng)驗。

          在這樣的基礎(chǔ)上,我開始了一慣的死拼作風(fēng)。在一個有經(jīng)驗的合伙人的指導(dǎo)下,我做了很多工作。很多我第一個月做的事情,后期深度分析還可以參考我當(dāng)時的工作成果。

          我去的第一個月數(shù)據(jù)組已經(jīng)是3個人的團隊了,后來一直保持著3-6人的規(guī)模。在不到兩個月的時間里,我成了公司的數(shù)據(jù)組leader,參加公司每周會議。一直很拼的工作到年底,做很多事情,跟多個部分協(xié)同配合,帶領(lǐng)團隊,制定策略方案上線模型,建立體系,遇到了很多挑戰(zhàn),也學(xué)到了很多東西。很痛苦也很開心。

          因為深得公司信任,也承擔(dān)了相應(yīng)的責(zé)任,有機會站在更高的角度上看待整個業(yè)務(wù)。我覺得是非常難能可貴的。由經(jīng)驗豐富的合伙人和老板帶著,也學(xué)到了很多一般人沒有機會學(xué)到的東西。

          至于我后來離職,是想遇到更大的挑戰(zhàn),想認(rèn)真規(guī)劃下我的職業(yè)生涯。跳出繁忙且壓力大的工作,認(rèn)認(rèn)真真地思考未來發(fā)展問題。

          我之所以很快成為了小組leader,我認(rèn)為有兩點:一是我特別努力,當(dāng)然學(xué)習(xí)能力也較強;二是我責(zé)任感特別重。我做的交接工作是一套二十五頁的風(fēng)控各項工作總結(jié)報告,及分類好各個模塊對應(yīng)的文件,相當(dāng)于重新回顧整理了半年多時間的工作成果。

          這些工作主要是利用下班后以及周末時間做的,有很多天都整理到3點左右睡覺。離職時發(fā)給老板和合伙人,他們都有點吃驚。他們挽留了我很多遍,只不過我比較死腦筋,堅持置之死地、在挫折中成長。

          05
          再次離職

          大半年后我就又離職了,結(jié)果不幸正好有親戚生病過世了,回家待了一周。回到杭州重新學(xué)習(xí),沒急著找工作。學(xué)習(xí)了Andrew Ng在Coursera 上的deeplearning.ai的專項課程。由于7天免費試用,決定7天內(nèi)學(xué)完拿到證書。為了省錢也是蠻拼的。
          Coursera上視頻加載有時候真的慢,網(wǎng)易云課堂有對應(yīng)的免費微專業(yè)-深度學(xué)習(xí)工程師,同樣的視頻并且中英字幕很棒,只不過沒有測驗。這個課程真的超級超級棒。吳恩達(dá)對應(yīng)的機器學(xué)習(xí)課程也是極好的。

          拿到證書之后,再鞏固了下各方面的知識。轉(zhuǎn)行后也有持續(xù)地在學(xué)習(xí),Kaggle、B站、公眾號、知乎都是很好的學(xué)習(xí)平臺,走數(shù)據(jù)分析—>算法的路線。西瓜書、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)入門等等都是這個階段有好好在學(xué)的。
          后來就投簡歷了,主要是投算法工程師。

          第一家面試,也是創(chuàng)業(yè)型公司,規(guī)模不大,面試官主要問了我之前的工作,交叉性地問了一點CNN、RNN,后來面試反饋說我的所長跟需求不一致。哎,心累,并沒有正兒八經(jīng)問我深度學(xué)習(xí)的東西,就足以被發(fā)現(xiàn)我并不擅長深度學(xué)習(xí)。不過并不糾結(jié),因為我想去大公司,深耕細(xì)作沉淀下來,這也是我離職的原因。當(dāng)時想的是跳過風(fēng)控搞技術(shù)。

          后來投著投著發(fā)現(xiàn)基本都沒面試機會了,意識到互聯(lián)網(wǎng)寒冬不是虛的。

          再后來又有一家算法工程師的面試,筆試五六張紙,寫了一個小時有兩道還不會。聊的還可以,但是表現(xiàn)不太好,不太自信,畢竟本身就缺積累。后來一直沒反饋也在情理之中。

          離職的興奮期只能保持一個月,后面就會開始煩躁和焦慮。五一去爬了個黃山散心。

          在這之后我開始了新的思考,到底想去什么樣的公司,想要什么樣的職業(yè)發(fā)展,也開始思考我的核心競爭力。想去一家有活力有發(fā)展的大企業(yè),與此同時,又想再深入更技術(shù)一點的方向,偏算法而不偏業(yè)務(wù)。現(xiàn)實已經(jīng)讓我意識到,我做不到二者兼顧。兩相對比,更不想折中前者,于是開始剖析不想做互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控的原因。開始跳出技術(shù),思考頭部公司在做什么。看了螞蟻金服的傳記,重新思考金融科技的價值。這個行業(yè)這么大的市場,這么多資源,這么多優(yōu)秀的人才,是不是我的思路沒有打開。于是,開始制定新的目標(biāo)。

          螞蟻金服面了推薦的崗位,被虐慘,后來又有風(fēng)控的崗位,但當(dāng)時還沒想明白。再后來,我就來京東了,在亦莊生活了近兩年。

          06
          我的現(xiàn)狀

          現(xiàn)在呢,在這做算法近兩年,帶個小小的團隊,做的當(dāng)然還是風(fēng)控建模。自認(rèn)為,在信用評分領(lǐng)域有了專家級經(jīng)驗,在大風(fēng)控層面也認(rèn)識了很多朋友,形成了即宏觀又微觀的知識系統(tǒng)。也因而得以在這個公眾號分享這些經(jīng)驗,可以看此前的文章。希望認(rèn)識更多的朋友。

          信貸與風(fēng)控
          如果你想來金融科技公司……

          另外,也開始基金投資,看很多書培養(yǎng)自己關(guān)于投資和資本市場的認(rèn)識。直到現(xiàn)在,努力去搭建自己的思考體系,遇到錯誤就修正它。我很認(rèn)可基金投資,一直以來操作還比較頻繁。但長期看,我不會把過多精力放在盯盤上,合適的時機入場然后長期持有,查理芒格的思想給了我信心。

          當(dāng)前,基金投資在要我做的事情上,優(yōu)先級前面還有兩個,工作和寫文章分享。因而,文章就定位在工作和投資之中。畢竟風(fēng)險是投資要考慮的第一要素。

          07
          我的總結(jié)與思考

          本篇文章重點放在了如何轉(zhuǎn)行上,分享給需要的朋友,跳過了最苦的面試過程。但是我想說,真的很苦。但是假如你真的做出了這個決定,轉(zhuǎn)行之后暫時不太成功,再堅定一下,很大一部分原因是沒有天時,靜觀其變耐心等待。

          給想轉(zhuǎn)行的朋友,還是要打一下預(yù)防針。

          轉(zhuǎn)行窮三年,很有道理。從資深轉(zhuǎn)到資淺,準(zhǔn)確點,從相對有資歷轉(zhuǎn)到無資歷,被更年輕的人吊打,你能不能奮起而上?

          盡早做職業(yè)規(guī)劃,尤其是轉(zhuǎn)行的人。對于CS、統(tǒng)計學(xué)等專業(yè)的學(xué)生,進入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),可能在校期間經(jīng)過實習(xí)或者身邊同學(xué)就可以了解自己想去什么公司做什么工作了,但是對于我這樣的人來說,要親身感受一遍,代價太大了。一項我認(rèn)為特別重要的能力是,快速吸取別人的經(jīng)驗教訓(xùn)。只不過,我當(dāng)時欠缺這個能力。希望你們抓住一切機會弄明白自己的真實需要。

          另外,有心儀的崗位盡早投遞,不要想著等自己完全準(zhǔn)備好了再去嘗試,一家快速上升的公司現(xiàn)在的要求你達(dá)不到,一年后的要求你可能更達(dá)不到了。

          裸辭風(fēng)險極高,裸辭前以為自己想好了它的利弊,裸辭后可能會發(fā)現(xiàn)有些弊端你壓根就沒想到。在我是轉(zhuǎn)行的背景下,還有這么短暫的工作經(jīng)歷,并有一個多月的待業(yè)期,這樣的條件是巨大的劣勢,直接導(dǎo)致很多公司即使匹配我的技能也不給予考慮。相反,如果我是在職,競爭力則會大很多。當(dāng)然代價是,我這段時間的自我認(rèn)識就不復(fù)存在。

          所以,請非常非常認(rèn)真的評估風(fēng)險,裸辭我永遠(yuǎn)不會鼓勵。如果你必須,祝你萬事如意。我認(rèn)為裸辭最大的價值在于,自我認(rèn)識。一個對自己負(fù)責(zé)的人,一定是經(jīng)過深思熟慮利弊權(quán)衡才會做此決定。如果你對自己還沒有那么充分認(rèn)識的話,可以試試把未來的可能性當(dāng)成目的,這可能是最重要的。
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