我，27岁，放弃数学系博士学位，零基础转型大数据开发

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今天分享的是学习群的一位小伙伴，他本科985，然后继续在华东某高校硕博连读，数学专业。但由于各种原因，他放弃了近在咫尺的博士学位，转型大数据开发进入工业界。

自我介绍

我本科就读于一个985高校，2017年从本科学校毕业，然后保研硕博连读就读于现在的华东某学校，读的专业是基础数学。

由于我读博不顺利，一方面天赋不够，另一方面老师对我影响很大，具体不细说了。再加上现在进高校真的非常非常不容易，所以我萌生了转行的想法。如果我转到计算机行业，肯定拿不到博士学位了，不过可以拿个硕士学位。

在大学院校待的时间太久，学校的信息又非常闭塞，大家又都是“书呆子”，我的认知与当下的社会是非常脱节的。

另外就是家境比较贫寒，加上我在学术读的非常不顺，我的心理压力越来越大，最终经过一番长时间的思想斗争和挣扎之后，我选择了放弃读博，并在朋友的介绍下认识了峰哥，然后走上了自学大数据开发的道路。

学习过程

由于计算机分工很多，五花八门，我不知道自己该学什么？从什么角度入手？有人建议我从开发开始做，他说那是基础，我也不懂，所以想多问问几个人？尤其是具体的学习路径，书籍，视频，平台，学习的周期，面试笔试的技巧，怎样找找实习等等诸如此类。网上学习资料太多，多问一下专业人士，可以少走很多弯路。

我是按照峰哥给我规划的学习路线去学习大数据的，但是说实话我学的不算好，一个很重要的原因是我找峰哥太晚了，我是6月份找峰哥的，然后7月初开始学大数据的课程，一共就学了Java ,hadoop,spark的入门课程，后面还学了项目，以及边补基础。

一个很重要的原因是时间太紧了，我准备得太晚了，主要我既要学习课程，同时还要忙论文发表的事情，还要自己找招聘信息，还要被很多杂事给耽误掉。

另外，我的心态不是很好，也确实影响到了我的学习进度，这里很感谢峰哥，能以他的角度和经验帮我梳理了进度，让我能更加从容地进行学习。

总之，时间并不是很宽裕，等到招聘旺季金九银十的时候，我就感觉自己忙不过来了。这里我想说一下的是招聘信息一定要自己去找，不要只看学校里发的信息，这样才能发现更多机会。

我自己求职信息的渠道有应届生求职、中华英才网、拉钩直聘、脉脉、领英、boss直聘、赶集网、全国顶尖高校各自的就业信息网，搜集信息是个极其费时费力的事情，它会消耗大量精力。

所以正如峰哥所言，如果要转行，一定要早做准备，一个巨大的好处是在招聘旺季就可以全心全意地去找工作，不会搞得身心俱疲。

面试经历

分享一下自己的面试经历，希望能够帮助到大家。

第一、我想谈谈我自己投简历的策略，前期要海投，尤其是你自个觉得差不多能进的公司要多投，这样你才能拿到offer保底。

后期大公司、好公司要敢投，比如拿我自己来说，我当时投了一家日本的跨国公司，也是IT行业，要去日本东京的那种，虽然最后我被刷了，终究底子太差，不过其实它愿意让我面试，我已经万分欣喜了，这就是机会，遗憾的是我并没有抓住。

第二、由于我是数学系的，我想告诉大家，这真的给我带来了很大的优势，非常惭愧地说，我之所以能拿到offer，有一部分原因是因为我身上的名校光环以及我的专业，否则我很难拿到这么多高薪的offer，我面试了这么多轮下来的体验是应用数学+计算机在目前市场上是香饽饽，备受欢迎。

拿我的室友来说，他是应用数学系出身，对C++又非常熟悉，有十年的编程经验，最终进了大家耳熟能详的大厂，年薪50W+。

第三、项目真的很重要，项目真的很重要，项目很重要，我面的几乎所有公司都会问我项目经历，如果能够再加上实习经历，当你去面试时，优势将会很大，峰哥之前也强调过。

另外，有参加过建模比赛还有机器学习的比赛也会是一个很好的加分项，不过一定要提前准备，面试官看过简历后，基本上都会问建模或机器学习的比赛中的细节。

第四、我一共面了六种类型的企业，互联网公司、新能源汽车公司、银行信息科技部、芯片公司、工业机器人公司、医疗科技公司。投递的岗位主要就是两种大数据开发、算法。前三类公司侧重于Java开发和大数据开发，后三类公司侧重于机器学习和算法，语言是C++和python。

总结

虽然准备的时间不是很长，但我对于我能拿到的offer已经非常满意。我原本给自己订的短期目标是年薪20W的工作。

但经过这几个月了解下来，20W在计算机行业真的不高，这也是因为我信息闭塞，对互联网行业了解太少，最终拿的offer薪资都基本翻倍。

我是非常非常喜欢数学，但经济条件不允许我把工作纯当爱好。选择大数据开发的原因，一方面薪资待遇好，另外一方面比较贴近机器学习，后面也可以结合数学进行发展。

喜欢科研也是一件幸福的事情，但科研不是你自己的事情，还需要综合导师、实验室环境等等，所以能好好科研也是一种运气。

最后，大家一定要趁早准备，早做准备会有更多机会和选择，学习起来也会更从容一些。

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