光环大数据带你转行大数据高薪岗位

前些天面试一个来应聘data scientist职位的人。

此人来自俄罗斯，经历可谓非常丰富。他本来专业是物理，在某所大学当应用物理教授多年。

不知道为何他突然想要换行，于是瞄准了数据科学这个行当，在coursera上了几堂有关数据科学的课程，就来应聘了。

我本来是非常喜欢他的背景的。

因为早些年我自己非常喜欢数学和物理，觉得物理玩得转的人，肯定很聪明，多高深的数学和应用都应该是游刃有余的。

于是，虽然他没有太多相关的项目经验，我还是决定尽可能的发掘他的闪光点好写到反馈报告里面去。

我问了一些简单的统计方法，他却答不上来。这让我非常意外。

我觉得ok，我能够理解。那么我们聊点数学相关的，比如概率。

结果他的分析思路还是太零碎，即使我一步步的和他做简化到基本的概率问题上去，他还是没有能够答上来。

时间很快到了，他没有能够让我可以说服别人的闪光点。

这其实让我有点替他难过，一方面我感觉他确实没有准备好来做这份工作，另外一方面我心痛的点是他年纪比我大很多，下了这么大的决心也非常不容易。

后来，因为其他面试官也反对，肯定也是没有过。

我回来就反思，为什么我会觉得可惜？

后来才明白，我觉得可惜，是因为我能够理解那种跨行之痛。

我以前学习计算机的，后来博士去学习统计。

系里是出了名的侧重理论。第一年就被导师要求去学习高等概率论。

其中的很多东西让很多统计科班出生的人都痛苦不已。

只有少数人能够在那堂课上游刃有余。我很是羡慕那两个在这门课上表现非常轻松的两个人。

只可惜我虽然一直热爱数学，本科学校也很注重数学教育。但是真正碰抽象的概率对象，还是感觉很吃力。

我记得那时候啃kallenberg写的《现代概率基础》的书，是概率学里面出了名的抽象和泛化。

那年我生日的那天没有怎么放松，就是在捧着这本书啃。

这本书难啃到什么程度？

就是有两个美国同学，本科都是名校统计系的，把facebook的头像改成了拿嘴去啃这本书的照片。大家都明白那种切骨的无奈。

而我呢，更是夸张。

我计算过我读这本书的速度。

一页书，底子不错的人四十五分钟到一个小时就能够看懂。

而我，需要一个半小时。即使如此难，我还是要啃啊。因为我知道我底子并不好，所以我怎么样也得坚持下去不是。

于是，周六的日子都是在啃这本书，各种抽象到极致并大幅跳跃的证明，我也是一点点看。即使到最后，我也不敢妄称我读懂了这本书。

我那个时候所经历的，就是这种跨行之痛。

我有个朋友Q，她是我本科同一级的。

我一直非常羡慕她的性格，总是那么柔和中又充满了不屈。

她后来来美国读书，拿了ME的博士。毕业工作了几年，前段时间突然知道她转行做data science了。

这点我非常惊讶，因为但凡博士在一个领域的，如果能够找到相关工作，很少有人愿意放弃了那么多年的努力再去转向一个没有涉猎的行业。

但是她就是有这种破釜沉舟的决心。

我问她难吗，她说当然难，但就是想转。可能她是觉得她所处的那个行业前景并不明朗，所以决定去跳了。

想跳的人很多，我就知道不少朋友想转。可是转行谈何容易，大部分人都在坚持下去的前夜就撤退了。

她做到了。但她不觉得轻松。

她说她面试遭遇了无数次的拒绝和打击，最后才找到现在这家公司，挺满意的。

我听了很替她感到高兴。因为她做到了，花了一年的时间，并且挺过了转行路上的风风雨雨。

当我们每个人面对前行路上不确定的东西和自己不熟悉的领域，心中总是难免充满了恐慌情绪和自我怀疑。

但是如果我们能够在心中理解转行路上的必经之痛，有所心理准备和坚持，那么就会多一些坚定的力量。

真心希望每一个想要转行的人，能够有Q那样的勇气和坚持，能够经得住前行路上的打击，并成功跨行成功。

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