导读

一位来自武汉的前端工程师，咨询关于数据转行的问题。

首先，我自己就是位回龙观老民工，现在数据行业也是半路出家，仅限于在北京西三旗混口饭吃。

不过，对于微信咨询职业问题，我的态度是，只要你很用心在问，我就会更用心回复！

什么算用心的问？

什么算用心的回？

看下，我与这位30岁的前端同学的对话？

关于数据的咨询回复

问题

哈喽前辈~~ 加您好友很久了，然后一直在纠结，还是跟您发个私信吧，希望占用您一些时间，得到您的一个指引，嗯，先跟您介绍一下我的情况吧~~

我现在在一家上市公司做前端开发，然后有2年多的时间了，目前月薪有**k+，坐标武汉，毕业于华中科技大学

现在有几个方面的焦虑：

一个是自己年龄已30，有家庭，感觉压力越来越大，但是做技术如果想往上升有些困难

二个是我本身对技术并无特别浓厚的兴趣，特别是前端发展太迅速，完全跟不上节奏

三个是我对未来的职业方向也很迷茫，一直看不清兴趣所在，所以工作两年多也一直踏步不前

因此我就一直想通过各种渠道去了解自己能做什么，能往哪个方向转，该如何过渡，代价有多大，是否行得通等等信息

然后很久之前在知乎上了解了一些职业方向，后来就关注到您的数据分析的相关介绍和分享，当时觉得我应该可向该方向转，

因为我具备一些需要的编程技能如 python，SQL，Shell 命令等，大学数学也一直不错，后来我搜了下武汉这边的数据分析师的招聘情况， 在这边其实并不太乐观，首先多数需要有数据分析师的工作经验，其次待遇并比不上我现在的这个水平，再次岗位的需求量也不十分充裕，这便让我很犹豫不决了

就这样过了很长一段时间，我还是如此犹豫也并没有什么实质行动与改变，今天又看到您公众号的推文《超级菜鸟如何入坑数据分析》又一次燃起了我心中的火苗，我想我总是这么犹犹豫豫，止步不前，对现在的前端开发岗位也并不中意，想突破迷茫却又害怕各种失去，想得到更大的舞台，却又不舍放弃现在的拥有

其实我刚买了房子有负债，如果工作找不到，如果待遇远不如我当前，那我又该如何自处呢，真的很迷茫很焦虑，我渴望智者给我指引，可我又不知道当有指引之后我是否又能够成行，不知道前辈以前是否有过这种煎熬的挣扎，不知道我能否找到自己的路

好吧，说了好多纠结迷茫的话，，还是跟前辈再多说一下自己的情况吧，我性格活泼，喜欢跟人沟通，我踏实靠谱，做事认真负责，但是有些不自信，容易紧张，害怕公众面前讲话，害怕掉面子，我喜欢处理数据，前端需要展示各种数据，所以需要处理成我要的结构，我很喜欢这个过程，我渴望成长，想成为厉害的人，，这些不知道对前辈来分析我这个人是否有用，但是我还是希望得到前辈的指引，包括我是否合适做数据分析的工作，又该如何下手，又该如何过渡从业该工作，如何增加自信，未来又能否做到康庄大道呢

取经儿的回复

先不说转行数分的问题，因为不一定数分是最优选。 我跟你聊下，我了解的数据行业，你看看有没有帮助。

你的问题，应该是80%以上前端程序员面临的问题。 我能感觉到，周围年龄大的前端，和你有类似想法。

我有个同学，在微软做了3年js，然后转的ML工程师 比较顺利，现在ML广告挖掘也做了4年了。

不过，程序员这块，当年龄大之后，必然面临一些挑战。

我是指: 工作之外要考虑的东西。

我自己经历也很曲折，按道理说，09年我就应该干这块，但是我竟然是到2015年才真正选择入这行，中间这6年尝试了很多，包括实习。最后有意无意跑到数据这块。

数据行业，我的看法是，风口起步于 2012-2015，到现在普及面更广，仍然处于高速发展阶段， 并且围绕数据的生态，也越来越多。包括不限于，数据分析，挖掘，人工智能。数据行业，现在已经深入各个端，是一个值得深扎的行业。

数据工种，也分很多，可以自己匹配下，最好能复用之前的几年的积累，然后又符合长期的发展，我说的长期是指3-5年。

• 数据分析

相对开发，这个对代码要求算比较了，对数据敏感性，分析能力有要求。后期发展，会对业务和统计算法有较高要求，相对来说，业务更重要，算法其次。 而业务，不同行业不同公司，都有自己的特点，往往需要深入1-3年才能满满熟悉，才能发挥数据分析的价值。 从这个岗位要求和目的来讲，你确实可以选择，但初期除了数据处理会比一般小白有优势外，其他方便就不一定了。 你自己考虑，是不是？

• 数据工程师

要求软件开发的基本素质，包括数据结构，算法，不同的是要对数据库和分布式系统要熟悉，包括mysql，hadoop，spark。 语言上，java，python，scala，最起码精通其一。 这个岗位，开发的基本要求，你应该比较match，但是前端不一定对数据库和hadoop生态了解很多，这块需要补课，除了spark，scala其他相对来说自学迁移成本不高 这个岗位，偏工程，离一线业务价值分析远，只是负责搬运清理数据，方便业务、算法、AI、甚至运营直接进行数据使用。 公司需要这个岗位的，而且需求量，一般会比数据分析师大，工作坑要多一些。相比前端，技术更新不会太快，但是业务数据维护也会遇到其他问题。

• 数据挖掘工程师

这个岗位，有点像 数据工程师 + 升级版本数据分析师， 对计算机基本功要求较高，同时要具有常用数据挖掘算法的编写和优化能力，也就是对统计学习要求较高。 和数据分析师不同，挖掘工程师会考虑把算法在线上跑，而大多数数据分析师是离线数据分析。

• 机器学习工程师

我觉得和数据挖掘没有本质差别

• AI工程师

机器学习升级，这里方向也会比较多，有广告、图像、推荐等，要求再次升级，有一定科研能力和工程能力，要求科研读paper并算法实现、参数优化，这个基本就是整天输入数据，输出数据，评估数据，目标可能是提升广告点击率，增加收入，或者让图像分割更完美，或者照片分割，场景识别等

• 基础平台研发工程师

大一点公司， 会有自己的基础平台部，为整个公司提供各种基础软件工具，并及时跟进和反馈开源社区，这里包括运维，数据库，hadoop，spark，flink，hbase等。 这些岗位，可以理解是开发或者和社区共同开发基础软件工具的同学。这些同学计算机基础扎实，单兵作战和问题定位的工程能力比较强。 比如，像小米在hbase，有过9个committer，包括两个PMC，单说hbase这块，应该是很牛逼，也属于同一层楼，我仰望的对象。 这部分同学的工作，只负责对工具内部实现很深入的了解，他们只是负责把工具更方便研发的业务同学使用，满足稳定的高性能和高效的运维监控，一线业务，他们不会touch太多。 他们属于爱写代码，并希望有挑战的同学，不喜欢写业务逻辑代码CRUD

对于互联网，这个年轻的行业，确实要保持小步快跑，也要注意看互联网之外的世界，拥抱互联网但也不能太倚重这个行业，尽量让自己以后的经济来源多样化。 当然，我自己也正在摸索。 有机会有成果再跟你分享。

最后，我放一个链接，不是关于我的， 是国外的一名前端工程师。 这样的人，我们要保持敬仰，往往能从里面获得一点点正能量~ 即使！即使！我不做前端，甚至以后不一定什么行业~ 这个前端写的免费 Web 版 PS，让他三十岁前财务自由

所以，加油咯~ 啰嗦这么多，没跟你说最重要的信息.. 武汉数据分析.. 坑不多 之前加我微信有几个武汉的同学，其中一个是中兴通讯，91年的 目前冒险离职学习数据分析，如果需要，我可以帮你介绍认识。

前端同学的回复

嗯嗯，首先很感谢您这么耐心和细心的分析哈，我仔细的看了您的分析，很佩服您对这些相关岗位的见解，特别清晰，然后我发现这些岗位其实也是对技术的要求是逐层叠进的，不同岗位您也没有表达出优劣，其实这里很重要，每个岗位之间所做的事情并没有优劣之分，还是要找最合适自己，能发挥自己最大优势的，当然也不能拘泥于某一个岗位，要摸索学习让自己的经济来源更多样化~~

特别赞同您说的不要圈住在互联网的行业，也要多看看互联网之外的世界，让自己的竞争力来源于各个方面，这样才能有更多元化的经济收入（哈哈，收入是最关键~~），会持续关注您的分享~~

今天收获满满，我在知乎上也看到了好多人转数据分析相关岗位的一个经历，其实很多人的经历都是蛮曲折的，但是最终都能满足自己的一个期望，不管是收入还是生活，，这也更加加深了我对转行的一个期许，虽然武汉这里确实坑不多，但是人是活的嘛，而且武汉也是在高速发展中，或许前期会失去很多，但是未来确实是可期待的，那样也是值得的，您说是吧~~

然后如果可以，就拜托一下您和91年的那位小朋友沟通一下，看是否介绍我们认识一下武汉的互联网圈子不大，希望能找到更多的志同道合的朋友

最后非常感谢您能这么热心的给予指导，后续会持续关注您的分享希望有一天能像您一样可以帮助别人

我后期追补一张图: 互联网部分岗位

带你飞 = 学会思考+留点时间读书

学会思考问题的同学，如果能加上一点点执行力，到最后都不会太差。

作为数据老民工，我读书真多不多，也难得有人向我求书，关于提升思维的书籍。我知道，这位同学不是故意再难为我，因为他不知道我读书少，不能怪他。只好把家底儿搬出来给他。

其实，好书有很多，关键是能有时间读，现在的信息量爆炸的时代，选择性的消费自己时间，因为时间太珍贵了！

• 《数据挖掘与数据化运营实战》

阿里卢辉，实战干货，配合理论，绝佳读物

• 《乌合之众》

社会群体心理学，研究互联网用户，你不读下么?

• 《影响力》

2011年，北邮南门一个书摊买的，用户行为和心里学，想想你为什么喜欢买苹果手机? 除了好用，是不是也受影响？

• 《定位》

2015年转行数据分析买的，这本书整体就说了这两个字，但是他能真正让你理解定位的意义，根深蒂固的相信

• 《从0到1》

15年地摊上买的，彼得·蒂尔道出商业的本质，另外，我也从他那里知道，原来垄断从某方面对人类发展也是有意义的

• 《原则》

有时间，我一定再重读一遍！桥水集团创始人，这本书是训练"完美"人生的最佳数据模型，参数已经由作者调节优化的很好了，感谢达利欧无私奉献

• 《卓有成效的管理者》

德鲁克，开创管理学学科，学理工科的同学，对管理的实践理论大多没有认知，特别特别可惜。这是我读的第一本德鲁克的书，当时大概是2010年，提完醍醐灌顶，原来现在的知识工作者管理是这样的。我也是在2010年加入北邮德鲁克管理协会，认识一帮有共同认知的优秀同学。

• 《计算广告》