生物学博士毕业后转行的可行性有多大？
/* * <del>本人博士还未毕业，明年完成后再继续更新</del>~ */11年开始科院某所认知神经科学方向硕博连读, 大概14年初准备跳坑, 现拿到秋招算法工程师的offer. 发个跳坑过程供参考(顺便为毕业攒人品). 说下基础，以免误导。本科工科专业上过c,java, 数据结构和算法，数据库课程，另外长期做宣传品积累了大量PS和illustrator使用经验。这也是为什么我选择算法和交互设计去尝试的原因。 每当犹豫不决的时候我会看一下: 和 ，顺便看一下 等同学的各种吐槽。 中间还和转行知友 聊过。 1. 选大行业: 互联网 2. 选方向: 1) 交互设计. 本科对其有兴趣, 加一点点设计基础. 这个我花好几千+2个月周末报班学习了一下, 发现不是自己的菜. 2) 于是选择数据挖掘方向自学. 3. 重温一下线性代数 4. 通过公开课自学算法和机器学习 拿到以下课程的证书: Machine Learning, Machine Learning Foundations, Introduction to Data Science, Getting and Cleaning Data, R Programming, Algorithms, Design and Analysis of Algorithms, Data Structure and Algorithms. 5. 刷题 把leetcode(160题左右那个时候) 看答案刷了一遍, 然后又重新刷了一遍。然后看编程之美，程序员面试金典这样的书,。 6. 找实习(对本人来说这个是最关键的, 建议转行的同志有机会一定要先走出去) 我选择了一个竞争不是那么激烈的时间投的简历(大概是2-3月份), 估算如果干得好的话可以转正。感谢实验室老板让我实习了半年, 每周3~4天。在公司半年收获很大, 实际的处理海量数据，使用Hive, Spark这样的工具。以及无处不在的Linux下的工具链 grep sed awk 等等. 找实习过程中很多大厂都直接回复专业不符不给面试机会，有时候内推完了一个电话面试就跪了。最后是在coursera的一个讨论组里找着人内推才成了，失败次数还挺多。 7. 准备校招 继续刷题. 然后看<统计学习基础>复习一下. 然后网上投简历各种笔试面试。过程很艰难也跪了好多，网络和操作系统的问题基本不知道，实习一段时间后机器学习的理论知识又有点淡忘了。最后拿到心仪的offer就暂时收手准备毕业的事情了。 8. 因为是自学，有很多理论上的短板，记得多买书多看书，要舍得花钱，看了一部分也是收获。 PS. 为啥转行 如果单从钱来看的话,转行过程中也有同学说薄厚每年各种加起来也有20W+呀 ，转行不一定适合每一个人. 1) 我个人主要是发现科研行业是个由炮灰堆成的行业, 从概率上来说我成为炮灰的可能性很大，虽然可能通过薄厚翻身逆袭，最后不得已放弃。2)我业余本来还是喜欢折腾计算机方面的东西。 另外我本科也不是学生物的，转一次也是转转两次也是转，于是转了。