就業有風險，轉行需謹慎。

陸陸續續有人過來，問我關于轉行的問題。我是從事機器學習的工作，有些人不是學習計算機專業的，想跨行業過來。有些人本來就在計算機領域內了，但是做的事情，在自己看起來不是那么有前景，所以想尋找新的細分方向。

的確，對于一些行業，就業比較困難，像歷史學、土木工程、工商管理這幾年都不是特別好就業。這些本專業機會不多的同學，迫于養家糊口的壓力，想要跨領域尋找新的工作機會，為數不少，我身邊也有成功的案例。

有一位高中同學，本科學習的是土木建筑工程專業，當時的選擇也是聽從了家里人的建議，覺得這個行業好就業。上學之后才發現，土建行業不太景氣，人才需求量逐漸縮減。而從 2014 年開始，計算機行業的活力呈現井噴之勢，于是他開始逐漸接觸計算機。考研的時候，雖然他的能力還不足以直接跨考計算機專業，但曲徑通幽，去了一所 985 里比較看重計算機應用的土建實驗室。當時深度學習處理圖像逐漸在土建行業興起，他開始在實驗室中引入深度學習，去處理一些建筑施工缺陷檢測的任務，做的很不錯的。

這兩年，為了不斷更新實踐技術，他參加了很多計算機視覺相關的比賽，前幾天我幫忙宣傳一個比賽的時候，發現第一名就是他。這種進步還是讓我非常佩服的。現在，實驗室老師也比較信任他，在他轉讀博士之后，讓他帶著一些師弟師妹，做相關算法的行業化應用。

這應該是一個比較成功的轉行案例。需要留意的是，他也不是一步到位，直接到相關領域去。而是通過迂回策略，在自己的領域，引入相關的計算機技術，來解決問題。這些成果才是說服實驗室領導最好的憑證。

當然，不是所有的人，都有這樣的決心和毅力，也不是有比較好的機會。做出決定之前，還是需要認真思考下，對于想要進入的行業，是否真的有興趣，是否真的收益可觀。

其實，機器學習的的興起沒有幾年。有位師兄 2011年碩士畢業，那時候他是是為數不多的機器學習相關專業的畢業生，對口的就業崗位非常少，十分擔心自己找不到工作。于是，他努力往開發方向走，想找個c++工程師的崗位。后來簡歷被一個大廠的工程師看上了，像撿到了寶一樣，終于找到了一個做機器學習的學生了，算法做的不深沒關系，基礎不好進來再學。

這種情況直到2014 年開始好轉，那時候，各個企業開始注意到算法的重要性，阿里巴巴也在這一年創辦了天池數據競賽平臺，不少學生通過比賽，真真切切有了練手的機會。再到了 2016 年，機器學習、深度學習真的火了，對于相關領域的人才供不應求，也導致了這一年有大批的學生開始涌入這個領域。

這兩年，進來的人越來越多，大家都開始說，做算法的不好找工作。對于轉行的同學，難度提升了不是一兩個點。

人各有志，如果本專業的確不太喜歡，羨慕計算機領域的薪資，可以通過自身的努力，轉過來。但如果本專業就業還可以，自己也覺得還湊合，建議不要輕易趟算法的渾水，千軍萬馬過獨木舟，難度可想而知。

跨領域的同學，需要謹慎對待，那已經在計算機領域的，想要進入算法這個小分支的同學呢，需要怎樣考慮？

我的態度基本是勸退，除非你的動力真的很強。因為大多數同學想要進入的理由是，算法能夠賺到很多錢（有待商榷），不喜歡當前的工作（逃避心理），很多朋友都在做算法（從眾心理）。很少有人和我說，我喜歡算法，喜歡計算機視覺，喜歡數據挖掘，喜歡自然語言處理。

當然，能夠賺到很多錢，是個好目標。前提是，你有相關的頂會文章嗎，你有好的實習、工作經歷嗎，或者，你曾經在重要的算法比賽中取得好的成績嗎。如果都沒有，大廠是不可能考慮這樣的素人的，畢竟篩選成本太高，簡歷關都過不去。小廠如果招不到人，會給一些機會。

一條可行、靠譜的路線是，想轉行機器學習算法，先去看看書，例如大家推薦的，李航的統計學習方法，周志華的機器學習，注重基礎的 prml (Pattern Recognition and Machine Learning) 等。還有網絡上的一些實戰課程，有的還是比較靠譜的。有了基礎之后，去參加一些比賽，kaggle，天池，以及國內很多興起的競賽平臺，上面的數據不錯，有的甚至還提供了計算資源。然后呢，不斷打榜，有了漂亮的比賽成績，先去小公司工作兩年，再去大公司。

我們時常說尋找機遇，但每個人都能看到的，就不叫機遇了，那就是現象了，從眾的現象。大家都來了，利益空間就會被瓜分的很細小，進入成本也會急劇上升。做出決定之前，認真思考一下，自己真的可以分到一杯羹嗎。還是那句話，就業有風險，轉行需謹慎。

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總結

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