PhD最后1年怒转Data! 学天文的我是如何拿到data scientist offer的？
关于作者： Peter
夏威夷大学天文系PhD，在读最后一年转Data，在来Offer(www.laioffer.com)的帮助下，拿到了硅谷一家health tech startup公司的data scientist offer。
这一年，很多事情的发生都令我难以置信。
去年夏天，我还在夏威夷大学的天文系读着我的PhD。
现在，我搬到了充满理性气息的硅谷，做着我喜欢的工作，开始了我数据科学家的职业生涯。
我想，用“苦尽甘来”这四个字来形容我的这段转专业经历再合适不过了。
今天，我就跟大家简单分享一下我的心得，希望能给专业跨度大、正在求职低谷期的同学打打气。
PhD最后一年，我毅然转行
看到我学校和专业的人，都会觉得，哇，好浪漫的地方，好浪漫的专业。但现实往往没有表面上那么光鲜。
我越读越迷茫，不知道学术研究的生涯能走到哪里，觉得终生教职这个目标离我好遥远。
经过了三番五次慎重的思考，我终于认定，数据科学是我所爱，且刚好现在Data行业发展势头正劲，求职的出路会更广。PhD最后1个学期，我决定转Data。
周围有的人觉得我crazy，有的人为我之前几年的研究觉得惋惜….
但既然我已经做出了决定，我就只能风雨无阻的前进。
扎实的编程能力，是求职成功的先决条件
报名来Offer的行为可能有点“跟风”，周围有朋友报了，我也就想试试看，我选择报名了来Offer的人工智能与数据科学课程。但是整个课程听下来，我觉得收获满满。
我在PhD阶段其实也会写代码，但主要是做Data Analysis，对于算法的知识比较欠缺。上了来Offer之后，我跟着老师，着重系统学习了Python和算法。
在实际的面试中，data scientist这个职位还是非常考察coding能力的！
我很庆幸能跟着老师们夯实了我的编程和算法能力，我更庆幸的是，许多面试官考我的知识点，我都在来Offer的课程中学过！
此外，来Offer的课程还加强了我数据方面系统知识的积累。
在课堂上，老师会将Data Scientist岗位面试中常考的知识点总结起来，比如机器学习、概率统计等各个方面。有了老师整理的知识架构，我的效率大大提高，能够有的放矢地准备面试。
与工业界接轨的项目经历，是简历上浓墨重彩的一笔
相信转专业求职的同学都深有体会，转行的过程中，最令人绝望的部分，可能就是拿不到面试。
我也是如此。我从天文物理转到Data，跨度很大，简历上基本没有出彩的项目经历，在投简历时屡屡碰壁。
这时候，对于转行的我们来说，就需要通过做一些项目来打破这样的“僵局”。
在来Offer的data班上，我有机会在资深工程师的带领下，做很多前沿、高端、热门的machine learning、AI、大数据等data项目。
我就是这样，一边上课，一边充实着自己的简历，一边找寻工作机会。
令我惊喜的是，课程还没结束，我就收获了第一个实习机会！一个Startup向我抛出了橄榄枝。
不过令我沮丧的是，这个实习机会是无薪的…..
虽然心里并不情愿，但是我想这起码能够帮助积累经验，进一步了解工业界是什么样的，于是接受了这份“苦差”。
事实证明，这段实习还是有价值的。因为简历上多了这段跟data相关的经历，加上后来又在来Offer课上也积累了更多项目经验，在3月中旬，我的面试机会渐渐多了起来。
我对同学们的建议是，决定转行以后，就要抓紧时间做一些“实事”：
你可以通过找实习的方式，但注意找实习的时候不能盲目，要和公司谈清楚你想要做什么，避免他们找你去打杂，做一些和数据不相关的工作。
你也可以借助一些含金量高的职前培训机构，做一些平常很难接触到的工业界项目。
总的来说，这个阶段你的第一要务是积攒经验、“美化”简历！
除了增色我的简历，来Offer的课程还对我入职后的工作大有裨益。
举个例子，我在做Machine Learning Project的时候，Mike老师教我的Spark的知识，直到现在，我每天的工作都会运用到。
有了实习经历和项目经验，还有了扎实的coding能力和data的系统知识，我最终获得了19家公司的面试，其中有8家走到了onsite环节，并最终在6月底拿到了offer。
回首我转专业求职的过程，感触颇丰，在这里有一些个人体会想和学弟学妹分享。
第一，不要轻易妥协。一定要找到自己喜欢的事情，不断追求。
第二，“师父领进门，修行在个人”。来Offer的老师确实教得很好，能力很强，但你也不可能“躺赢”。个人不断的努力，也是成功拿到offer的关键。
第三，多积累项目和实习经历，做实事而不要“打酱油”，这样可以大大减少求职阻力。
最后，谢谢来Offer提供的人工智能与数据科学课程，感谢来Offer老师们的教导。祝大家都拿到理想的Offer！
E/N/D
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