一年从零基础到Data Scientist入职

简书新手，第一个文集想记录一下自己过去一年的转行经历。其实从17年4月决定转行，到18年6月拿到offer（因在美工作许可等行政原因10月入职），时间是超过了一年的。不过这一年多的时间，除了数据科学方面，我也花了很多时间尝试转行做Quant和码农，和在PhD老板的压榨下反反复复改论文，算下来我用来学DS（data science）和找DS工作的时间其实是不到一年的。总结下一些经验教训和本可以避免的弯路，希望可以帮助后来者更有效率地完成这个过程。

简单交代一下本人转行前的背景以供参考：美国东部某排名30-50的学校数学系PhD第五年，研究方向叫几何表示论（即用代数几何手段解决表示论问题），非常理论，唯一的应用是物理学里面的量子场论，我做的具体问题离这个应用也还很遥远。本科入校时报的工科专业，大一学了点C语言，大二转了数学系，除了一门数值方法的课之外，再没编过程，最多做课件什么的用MATLAB画个图，统计学方面除了大二时的概率论其他什么都没学过。从大二下学期一直到PhD第五年快结束的时候，几乎每天都在数学证明、写数学证明、跟别人讨论数学证明中度过。电脑除了搜索下载之外，唯一的用处是敲LaTex。

那时真的是零基础——不仅完全不熟悉DS需要的知识技能，甚至对这个行业关心什么问题，常用哪些手段解决问题，当前发展如何，前景如何等情况都不甚了了。所以刚开始也没有特别集中在这个行业，而是一度花了很多时间精力想做Quant。五年前本科毕业申请PhD时，曾经有一位教授跟我说很多人即使PhD之后不再继续做数学，在华尔街也能找到收入不菲的工作。这个说法在当时（08年的金融危机刚刚缓解）是没有问题的，也有若干实例佐证，但是五年后就不一定了。同办公室的同学确实有人拿了JP Morgan的Quant职位offer，但是首先他的研究方向是PDE，本身就比较偏应用，quantitative finance中的Black Scholes模型也是PDE，其次他之前有暑假在JP Morgan做实习，拿的也是return offer。我决定转行的想法几乎是两周内从无到有、从有到确定，此前完全没有相关经验，此后也深感来不及（马上就暑假了而我那时连编程都不会）。把美东几乎所有招Quant的公司都投过一遍之后，多数简历在HR那里就直接被拒，即使过关拿到面试，面试时还觉得自己表现不错，所有问题都答出来了，面试官的反馈也不错，然后依旧莫名收到拒信，说与公司文化不符之类。

在准备Quant期间学了一些编程，于是又想去做码农。码农只投了两家公司，都拿到了面试（也说明码农这个行业对转行的接受度比较高）。第一家面得很惨，完全是送人头。第二家前面几轮还可以，到最后一轮onsite时，非科班出身、没上过课只刷过题的缺点暴露无遗，被问到system design和compiler的问题直接跪了。面试后回家的飞机上冷静思考一下，觉得虽然知识点可以补上来，但是自己多年养成的数学家式思维要转变成程序员的工程思维还需一定时日。另一方面老公是码农，他的工作日常也不算是我喜欢的、真心想做的事情。想做码农的一部分原因也是觉得有老公帮忙学起相关的东西来会容易些，跟老公的交流中却越来越发现两个人思维方式的不同。这个期间也逐渐接触了一些机器学习相关的东西，开始了解DS这个领域。

当然DS所涵盖的范围远比机器学习（包含深度学习）要广泛得多，不过我个人对以机器学习，尤其深度学习为主要工具的DS更感兴趣。DS其实就是在数据中寻找规律，然后用更多的数据加以验证，最后根据验证结果得到结论，当然这其中还包括数据处理、模型评价、模型选择等问题。这个套路和数学科研，或者说很多理工科的科研，是很相像的，因此PhD期间接受的科研训练在这个行业是可以用上的。而且数学系的多年训练赋予我的逻辑思维和抽象思维能力，使得我学这些东西时还算比较快。正如我面高盛的Strats（即Quant）时面试官小姐姐说的：这个岗位不会用到你PhD期间学的数学，但是PhD教会我们的不只是数学。从这个角度说，所谓的“零基础”算是存疑的，技能（如编程，建模）和具体知识（如统计学，各种算法）是可以短期内pick up的，但是思维方式和分析能力是多年养成的。

大约从去年11月-12月起，我开始集中投DS的职位，同时学习相关知识，练习面试技能到今年6月底拿到第一份offer。后面7月上中旬忙着毕业答辩，同时又拿到两家offer，跟HR们斗智斗勇后7月24号确定了公司。具体细节以后会逐渐更新，保证真实，尽量全面（包括学习资料、注意事项和评价），大致题纲如下：

零基础学习Data Science——统计学

零基础学习Data Science——编程

从编程+统计到机器学习（包括深度学习）

转行做Data Scientist——简历

转行做Data Scientist——项目经历

转行做Data Scientist——社交和内推机会

转行做Data Scientist——面试

如果对以上提到的或没提到的任何方面感兴趣，欢迎留言告知，谨表感谢。找到现在这个DS的工作只是让转行的过程告一段落，在DS领域的奋斗才刚刚开始。

作者：卉筠
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