生物博后转行ds经历

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发信人: leeguoo (leeguoo), 信区: DataSciences
标 题: 生物博后转行ds经历
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 10 03:33:48 2019, 美东)

我是在国内读的生物学博士，2009年来美国，在美东做联合培养博士；2011年回国拿到
学位后，在纽约州的某医学院做了两年博后。有孩子之后停了工作，13年到16年之间
gap了三年左右。
后来准备复出的时候为了顺利找到工作，我在2016年读了统计的master。用一年半读完
了两年的program，于2017年毕业开始找工作。找工作的过程不顺利，走了很多弯路。
2018年底我参加了一个培训机构的训练，今年三四月份开始准备求职。半年来克服了很
多困难。在今年9月份刚刚拿到offer，成功在芝加哥入职了DataScientist岗位。

我转行前没有特别的编程经验，十年的research期间我主要做DNA和RNA之类的解剖分子
生物学的基础实验。

从到美国开始就有很多因素促使我考虑转行这个问题。首先是因为分子生物学就业前景
暗淡，很多有经验的朋友建议我转行。其次是有了孩子之后有压力，没有太多精力搞科
研，很难focus。再次，我的博士学位是在国内拿的，在这边找到Faculty的位置很困难。

但当时为了转行我走了很多弯路。当时基于朋友的建议以及自身条件，我了解到，生物
转行的人很多。大概集中在四个方向：分别是会计、护士、统计和计算机。结合自己的
兴趣，护士首先排除。商学院的朋友，不建议考虑会计（会计工资不高，会计要把PhD
读完，否则wage也不会很好，但是我不可能再读一个博士）。考虑从统计和cs中二选一
时我阴差阳错选了统计，原因主要是当时看到一个很不错的统计program，而且我不是
有主见的一个人，大家都转，我就转了这个。我读master的学校排名还不错，学校排名
有影响，但事实证明这不是那么的重要。

我2016年1月入学读统计的master。2015年我有旁听一学期的课，拿到了professor的推
荐信，申请master时拿到了奖学金。旁听的期间，没有让老人来帮忙，上课的时候把大
的孩子放在daycare，小的孩子放在朋友家，下了课再接回家。

读这个master不需要论文也不需要实习，修够学分就可以了。正常来说，实习机会一般
是9月份入学，然后暑假两个月实习。但我的master一月份入学，实习不太好找。
Program里面的同学基本没有实习机会。

我本身专业是生物，大家一听生物就觉着是理科，其实生物更像是理科中的文科。我的
高等数学和微积分几乎是零基础。Program开在数学系下面，比较理论。里面有微积分
之类的课程，statistics对数学能力比较高，我读的时候，在数学方面比较吃力，很多
课程都在推导公式。Probability比较基础。统计的语言是R和SAS。我当时对市场不太
了解，选的课程的professor prefer SAS，于是我写作业做program基本都用SAS，R用
的少，但是恰恰就是这个选择让我在找工作时很受限制。

读完master之后我找了很长时间的工作，回想起来当时找工作其实不在状态。在
linkedin投四五十份简历后，没有人回应我，会觉着自己不够优秀。而且毕业后越久越
觉着没戏。看论坛，大家都说统计越来越不好找工作。遇到面试的时候答的不好，这样
下来就陷入了“学习新东西-找工作-发现某个东西不会再学习新东西-找工作”的恶性
循环。最终越来越恐惧找工作。尤其对于有孩子的妈妈，杂事太多了，精力很难focus
到一个东西上，时间越久，体力上心理上都会越来越辛苦，越来越觉着自己没有恒心没
有毅力。

我找工作困难有很多原因。首先，location很重要。我所在的城市比较偏，不是一线二
线城市。Data analyst的职位很少，真正用python做的并不多，信息不是很全。有个笑
话，有次去周边公司面试问到什么是大数据，对方回答说Excel打不开的都是大数据。
其次，我带孩子，很难集中精力找工作。如果能够focus，找工作会更容易些。找工作
是时间越久，对自己越不自信。

最后，双方的Match很重要。开始的时候，我觉得PhD的学位有的时候是“绊脚石”。有
一些生物公司会有Data analyst的职位，HM会直接和我说master可以胜任不需要PhD，
overqualified。这是个客观的问题。所以Data analyst的职位看到我的CV一般不会找
我面试。如果不写PhD，我的gap会太长。PhD一般5年，再加上博后以及带孩子gap三年
，总的gap时间太长，也不好。

后来，在求职导师的建议下，我认识到PhD对于Data Scientist的职位其实是有优势的
。所以开始从Data Analyst转投Data Scientist职位。我2018年10月开始在培训的，
其中对我帮助最大的是machine learning的课程。对于data analyst和data
scientist的职位来说，R和python都可以，python会更多一些。我也在网上自学过，但
是自己学完之后不会主动写，不用就会忘记，再看视频的话才会再想起来。同时感觉自
己没有ready，也一直没有做project。python学的足够好，就不用再学R了。找工作的
时候会一个就可以了。Python的机会比R要多一些。


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※ 修改:·leeguoo 於 Oct 10 03:36:23 2019 修改本文·[FROM: 98.]
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