大家好！我目前化学博士在读，但因为不喜欢自己的专业，就打算转行计算机了。

我自学了一些计算机的东西，想找一份数据分析 /算法的相关实习。我会的东西实在很少，对这个领域了解也很少，所以来想所听听大家的意见，比如哪些语言不专业、哪些内容需要删改，以及需要补哪些知识、做什么项目……任何建议我都非常愿意听!

因为想转行的缘故，我的生活停滞一年多了，好怕自己就这么废了，最近已经是焦虑得睡不着觉，求大家救救孩子吧！ qwq

求各位不吝赐教！！！！！跪谢！！！

个人信息

女，1996 年生
Github： https://github.com/Sonia-96

[几乎都是课程笔记，只有一个 sql 的小项目] *

实习意向

职位：数据分析 /算法
时间：每周 4 天，6 个月

教育经历

XX 大学化学学士 GPA: 3.0/4.0 2014.9 - 2018.7
XX 大学化学博士 GPA: 3.6/4.0 2018.9 至今

技能

编程：Python （ NumPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Plotly, Cufflinks, Scikit-Learn，Keras，Tensorflow ），SQL * [ Keras 和 Tensorflow 其实不是很熟练，需要写上去吗？] *
相关课程：线性代数、数据结构与算法，吴恩达-机器学习、吴恩达-深度学习
英语：托福 100

项目经历

CS 相关：

[我会的东西太少了，就把学过的课程也写进去了，不然面试官都不知道我会啥……qwq ] *

数据结构与算法：
- 数据结构：数组、链表、栈&队列、二叉树、堆、并查集、哈希表。
- 基本的算法：排序和查找、贪心算法、动态规划、回溯法
- 图像算法：图像搜索、最短路径、最小生成树
- 字符串匹配算法：RK 算法、KMP 算法、BM 算法、AC 自动机、后缀数组、后缀树
吴恩达-机器学习：
- 学习机器学习基础知识，可以用 Octave 实现以下算法：线性回归、Logistic 回归、神经网络、SVMs 、PCA 、K 均值算法。* [也许该用 python 重新实现一遍？] *
吴恩达-深度学习：

学习了深度学习基础知识，并用 python 结合 Tensorflow 和 Keras 完成以下课程项目：
- 深度神经网络：
  - 用单层神经网络+logistic 回归实现对平面数据的分类，准确率>90%
  - 构建一个逻辑回归分类器来识别猫，准确率>80%
- 卷积神经网络：
  - 实现一个识别人的笑脸的模型，准确率>90%
  - 实现一个残差网络模型，该模型识别表示数字 1-5 的手势，准确率>90%
  - 用 YOLO 算法实现对车辆的检测
  - 实现神经风格迁移模型和人脸识别模型
- 循环神经网络：
  - 实现一个 RNN 字符级语言模型，该模型可以给恐龙命名
  - 实现一个 LSTM 模型用于 Jazz 创作
  - 实现一个 Emojifier，该模型可以识别文本感情为给其加上恰当的 emoji
  - 构建一个注意力模型用于对日期的翻译
  - 实现触发词检测模型
SQL 项目：

用 Node.js 和 SQL 实现了一个活动报名网站，该网站可以收集报名者的邮箱并实时显示当前的报名人数。

化学相关：

专利“XXXX”（我是第二发明人，第一发明人为导师）已进入实质考察阶段。

user919lx

2020-07-17 16:21:42 +08:00

@Sonia96 看得出楼主的决心很大，学习能力也很强，提到了花了 500 小时的时间来学习，我相信基础一定是打得比较牢固了，不是那种临时刷几天课就想要找个岗位的。那么我收回前面说的话，只要切切实实付出了几百小时的努力，真正掌握了相关知识，还是有机会的。

我本身也是从统计专业转程序员的，在当初也是纠结无比，入门的时候非常艰难，只是后面运气还不错，跨过门槛之后获得了飞速提升。应该说这方面还算有点经验，前面虽然说了数据分析确实竞争非常激烈，但是学习能力、编程能力出色的分析师依然是稀缺的，哪怕转 SDE 也是可以的。如果你有兴趣，我目前在做的数据工程，也是一个很好的选择。

我是在一家数据公司任职，公司就是依靠挖掘数据价值，为企业提供解决方案来盈利的，我们自己开发爬虫获取数据，然后进行清洗加工，挖掘分析后呈现给客户，我们有完整的数据价值链条。

楼主没有留联系方式，如果楼主对挖掘数据价值有兴趣的话，可以加个微信详细聊一聊，微信账号和我 v 站的 id 同名。
我可以给你解答当前行业的现状以及我自己的建议，也可以帮你内推一下。

vandort

2020-07-17 16:26:39 +08:00

不知道该怎么说，只是觉得可惜。如果不是得罪了业界大佬导致在整个行业里都混不下去、一路走后门过来现在靠山倒了、身体 /心理原因不能继续化学方面的事业，建议继续读书——拿到学位，或者去读个英联邦的一年制计算机相关硕士，好歹有应届生的身份——因为企业招人往往是人事部门和技术部门共同决策的，即使技术部门认可，这份简历仍然有很大的可能被人事部门挑刺，用人单位向来不惮以最坏的恶意揣测求职者的。

就目前你描述的情况来看，可能需要仔细斟酌一下你是“不喜欢化学”还是“不喜欢科研”。算法工程师的日子跟科研差不多，读论文开组会做实验一样不少，有些公司的算法部门还有业务或学术压力。如果是身体吃不消或者心理上难以调节，互联网公司工作压力（工作时长）很多情况下跟读博差不多夸张。

如果一定要找“互联网”方面的实习的话，除了楼上几位说的计算化学、AI 制药方面的内容，建议针对性的准备简历。比如投计算化学、AI 制药的职位，就在简历里强调自己的化学背景，把自己包装成“化学专业里最懂计算机的人”或“计算机岗位上最懂化学的人”，善于放大交叉学科背景的优势；针对数据分析岗位，要强调自己的机器学习的数学基础（线性回归、Logistic 回归、神经网络、SVMs 、PCA 、K 均值算法）、了解深度学习的常见模型（ YOLO 、RNN ）、懂 SQL 、有一定的科研能力，有一定的工程实现能力；目前大热的“AI 算法研究”类岗位可能会比较难，我没有什么好的建议，但如果是投常见的算法实现岗位（其实就是软件开发工程师）的话，需要突出自己的数据结构和算法基础（就是“数据结构与算法”那一章节下面的四点及其展开），以及比较强的工程实现能力。

最后，楼主这种情况，找实习不适宜海投，因为收邮件的人不一定有耐心看（听）你的难处和做出艰难决定的心路历程。建议跟楼里愿意提供实习机会的朋友们联系一下，用比较漂亮的实习经历为你的转行做背书

额外提一句，找到实习之后，建议花点精力掌握一门偏工程的语言（ Java 、Golang 、C++等），只会 Python，在大部分情况下，很难支撑起“软件工程师”的整个职业生涯的。

zhuang17

2020-07-17 16:32:58 +08:00

@Sonia96 几个小建议

1. 相关经历(数据结构和机器学习部分)可以精简。

比如数据结构就挑一两个难点得写下就好。(比如能熟练解决常规或者是困难的 dp)，让面试官能够比较直观的一眼判断你的这项技能的水平。

2. 项目方面可以看看有没哪个机器学习的例子，可以再拓展下单独拎出来写详细点，写多点内容，毕竟这是你要找的主要方向。也是跟面试官有较多的东西要讨论的地方。

3. sql + nodeJS，如果可以，你可以用 python 来做后端，把 python 用熟点。毕竟如果你是做机器学习，python 应该短期内是你主语言，用 python 做可以简单了解下 python 做 web 后端的一点基础。
数据库包括 sql 的东西也可以多了解点。短期内偏前端的东西可以暂时先忽略，以后有兴趣可以慢慢学。

化学自学转行，求各位批改简历！