从零转行数据分析的亲身经历

时间 2019-11-08

原文原文链接

做者：xiaoyupython

微信公众号：Python数据科学面试

快两周没更新了，先跟你们说一下抱歉。最近生活上确实有点忙，不事后续将恢复正常。今天和你们聊一个非技术性的话题：转行。全篇无代码，可是我想对于这个话题，不少朋友都很是感兴趣，毕竟工做伴随着咱们的一辈子，也是主要的收入来源，谁不想找一份高薪又有前景的工做呢？微信

是否要转行？

有些朋友对因而否该转行一直抱有迟疑态度，转行会不会有风险啊，转行之后万一后悔了怎么办啊，转行是否是要从新学啊，等等一系列的问题。这些问题大多数人都想过，博主也想过。毕竟工做是人生大事，转行固然也须要万分的谨慎。可是，一切事物都是有风险的，谁又可以预测将来怎么样呢？有时候人是须要一些果断的（不是冲动），可是须要本身想清楚，想好了就不犹豫。下面，博主结合自身，谈一谈要本身转行的几点考虑吧，供你们参考。架构

现所处行业的将来发展：

分析如今所在行业在将来10或者20年里是否有很好的发展前景，说实话这个是很差判断的，但就目前而言，传统制造等行业一直处于萎靡状态，而互联网和金融行业是比较热门的领域。但这些都是见仁见智吧，每一个行业作到极致都会有不错的发展，每一个人的理解也不同，可是博主选择了互联网金融行业。机器学习

现所在公司的发展情况：

一个公司的发展好坏能够直接从领导CEO身上反映出来。领导是否有长远眼光，有管理能力，以及领导是否定真干事，会直接影响公司将来发展。博主所在公司领导层不断更换，而且内部管理很是差，不重视技术水平，工做效率巨低，因此致使一直在走下坡路，这种状况就没理由呆下去了，毕竟要考虑我的的发展。固然，不少小伙伴原本的工做可能就很好，那就要权衡一下利弊了，看你是否真的热爱这个行业。学习

现所在公司的学习环境：

对于职场菜鸟而言，选择一个公司实际上是在选择一个好的学习环境。若是有机会去一个好的团队即便薪水低，那也是值得的，由于你锻炼的是学习能力，有了这种能力，你才会有更高的价值。固然，就目前而言，若是你以为如今的公司已经没有什么可让你学习的了，或者说遇到了瓶颈，那我以为也能够考虑换换环境了。测试

本身的生活需求：

对于很低的薪水没法知足生活需求，那么这时候迫于生存也只能考虑转行。各类房贷车贷款的压力如此之大，经过转行增长收入也是一个有效解决问题的途径，但也是须要结合其它考虑而慎重选择。大数据

兴趣爱好：

是否对转行的行业感兴趣。兴趣是最好的老师，若是本身自己对这份职业不感兴趣，仅仅是由于薪水等一些外部因素而转行，那么可能也不会太发展的过久远。spa

基于以上问题，博主进行了认真的思考并最终作出了转行的决定，由于对于我而言，每一个问题都说的很通。固然这里绝非误导你们转行，只是给你们多提供一个参考。

个人转行经历

博主从开公众号起前2个月开始接触Python语言，而后接触到了数据方面的技术，包括爬虫，数据分析，数据挖掘，机器学习等，一直到如今仍然在坚持自学，我相信只要坚持结果总不会太差。直至今日，我能够说本身算是入门了，但须要学的东西还有不少。虽然这个过程比较艰辛（白天上班，晚上学习），可是因为兴趣的激励，也并未感受太累，反而以为颇有成就感。

前一阵子，博主以为本身能够尝试着找找这方面的工做了，因而开始在网上投递简历。不少网投的小伙伴确定有过相似的经历，那就是石沉大海（实际上是我太菜）。你会发现投递的几十份简历一个回应的都没有，因而在这个过程当中开始对本身有了一些怀疑，尤为是对于像博主同样的转行求职者们，由于相比于科班出身的竞争者，咱们没有太多优点。在这种状况下压力是很大的，但没有办法，既然踏上了这条路，就必须坚持下去。好在数据分析，数据挖掘这些岗位目前需求量很大，因此机会仍是不少的。

十份不行，就投二十份，二十份不行就投三十份（固然在这个过程当中是须要不断反思修改简历，并同时不断学习巩固，否则仍是徒劳）。还有，必定要寻找身边的一切资源争取内推机会，内推面试的成功率仍是蛮大的。慢慢的，开始有公司邀请面试了，虽然不是BAT，可是都是规模还算比较大的公司。

博主在过去的两周里一共面了5家公司，数量很少，岗位是数据分析/数据挖掘（根据招聘职位而定），其中3家给了offer。其实，这对于一个从零学起转行的求职者来讲，结果我仍是很是满意的，同时也给本身增长了一些信心。下面介绍一下面试公司的概况以及面试结果。

声明：这是个人我的经历，只供借鉴参考，并不是适用于全部人。

面试结果

博主这里只列出其中三个给offer的公司。

面试公司一（offer）

规模：上市公司(大数据)
岗位：数据分析师
月薪：13K

面试公司二（offer）

规模：上市公司(地产商)
岗位：数据产品经理
月薪：15K

面试公司三（offer）

规模：初创公司(移动APP)
岗位：数据挖掘
月水：20K

面试总结

总的来讲，全部面试的通过还算顺利，但博主每一次面试后都发现了本身的许多不足的地方，下面总结一下。

面试时间：

接到的大多数电话面试都是下午快下班的时候，若是公司对你感兴趣，会问你明天是否愿意来面试（记得给HR回邮件）。博主每次都爽快的答应了次日面试，但这其实并不必定太好，由于本身根本没有太多时间来准备。若是你特别中意这家公司，我认为最好仍是准备充分再去面试效果会更好。我本身通常会留一天时间来进行面试前的准备。

面试准备：

利用面试前的时间来仔细研究一下这个公司的发展情况，组织架构，运营模式以及岗位的需求，最好可以在面试公司的业务或者技术上提出一些好的建议。技术细节上可准备的东西不少，这些更多在于平时的积累。这时候就不必再去研究具体的技术细节难点了，而应该把控总体，我通常会把写在简历上的内容，好比项目经历等都过一遍（须要本身真实的作过才行），以避免被问到细节问题尴尬。

谈话技巧：

能够说这部分也占了很大的权重，若是你能够侃侃而谈，和面试官聊的很high，那基本也就成了。我认为最重要的就是不紧张，保持常态，即便被问道了不会的内容也别慌，虚心请教面试官，一来可让他感受到你的学习热情，二来会让面试官感到颇有面儿。第二个就是观察，能够经过观察面试官的表情来判断面试官是否满意你的回答或提问，而后及时改变回答策略。其中一个面试，HR英语特别好，博主硬是用英语陪她聊了10多分钟，这也让HR很满意（固然前提是你的英语水平也不错）。第三个是多提问题，与面试官的互动是很是关键的，若是面试官说到一个点上恰巧你可以紧接着很好的提问，那么整个谈话的气氛就活跃起来了，面试官会认为与你想法很契合（博主拿下了三个面试官的微信）。

技术内容：

几个面试中多数面试官都会针对项目经历仔细提问，问的很细，目的在于考察本身是否真实作过项目，认真思考过问题。固然也会问道一些细节的知识点，有不少基础的问题博主并无回答的很好，这部分还需增强只能慢慢积累了。也问了一些其余问题，好比某个机器学习算法的优缺点，给你一个应用场景，你会倾向于选择哪一个模型算法来解决，再好比给你一个场景，如何进行A/B测试等问题。对于数据分析而言，机器学习和爬虫等并非必须，可是加分项。就像博主在简历中提到用爬虫爬取链家全网数据，而后作数据分析挖掘，没想到在几个面试中都有加分。关于这部分，博主会另开一篇详细介绍。

公司选择

对于最终公司的选择上确定要考虑多方面的，待遇，发展，上升空间等。个人建议是选择公司要把眼光放长远，寻找一个好的团队，毕竟是转行，仍是要以能学到东西为主。如下是几点选择公司的考虑：

大公司 or 小公司：

大公司通常规模比较大，每一个岗位分得比较细，平台大，资源好，格局大。小公司通常岗位划分很粗糙，通常一我的要干全部的活儿，每一个环节都能接触，进步成长速度会很是快。做为转行人员，我我的倾向于大公司，可是若是小公司有不错的机会也是能够考虑的。

风险 or 稳定：

一些初创公司的将来发展实际上是很不明朗的，像不少P2P公司看起来不错，可是几个月倒闭的也比比皆是。这时候须要评估一下本身是否能够承受这种风险，高风险也就有高回报，因此不少初创公司提供的薪水才会比大公司高不少。能够尝试性的问问公司的现金流，融资状况，是否考虑上市等相关问题，来评估一下风险度。我我的倾向稳定发展的大公司，即便是初创公司最好在D轮融资以后是比较稳健靠谱的。

团队专业水平：

这个其实经过与面试官的谈话过程就能看出这个公司的技术水平怎么样，若是面试官的水平很通常，一些问题还没你清楚，那么你想一想你来这能学到啥，可能薪水很高，可是你将来的价值却没有提高。

薪水高 or 薪水低：

傻子都知道薪水高好，可是还须要把握以上提到的一些原则性问题，不能因小失大。在符合本身基本标准的状况下固然薪水越高越好了。

这段时间里，博主深入体会到转行的不易，因此把本身转行的经历给你们作了一个简单分享，但愿对正在转行或者准备转行数据分析，数据挖掘方向的朋友们有所帮助。一句话，坚持就是胜利。

下一篇博主会详细介绍一下转行过程当中须要准备的内容和学习的重点，分享个人学习过程，以及面试中会问到的一些细节问题。

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