s*l
2 楼
Costco这期打折的那个洗地毯的机器就是大绿吗?
r*n
3 楼
【 以下文字转载自 Database 讨论区 】
发信人: tomwang (tomwang), 信区: Database
标 题: 你转行了吗
关键字: 数据库,转行,database,tableau
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct 29 11:08:53 2018, 美东)
前些天,我加入二十几年前获得硕士学位的大学海外校友群。当年,这所大学出国风气
浓厚,生物、化学等专业有一半以上的人都来了北美。在群里聊了一会,发现居然大多
都改了行,有做电脑和数据库的、做房产经纪的、当律师的、做临床医生的等等。打过
招呼后,几位校友问我的第一句话竟然是,你转行了吗?
女怕嫁错郎,男怕入错行。近年来由于电脑、数据库、人工智能等行业的飞速发展,转
行这两个字,一直压在北美生化环材四天坑等专业的博士或博后老千们的心头,看着那
些转行者成功逃离枯燥的实验室,拿着至少高自己两倍以上的工资,心里羡慕无比但又
觉得离自己太远,多年沉浸的惰性加上对挑战的畏惧圈住了双腿,跟独守闺房的怨妇一
样抱怨、顾影自怜,但还是按耐不住自己那颗躁动的心。
我就是这样的人,准确一点,曾经。我的背景很有代表性,多年药物化学博士后和公司
Scientist经历,虽然论文专利很多,但没做成Faculty,也没爬到公司高层,转行时已
经四十有余了。这个年龄很尴尬,既没了年轻人的冲劲和快速掌握新技术的能力,也没
有老油条们的工作经验和游刃有余的人脉资源。迫于近几年美国生化行业的持续不景气
和孩子将上大学的经济压力,三年前终于迈出了转行的关键一步,从刚开始的战战兢兢
、如履薄冰到后期的兵来将挡、水来土掩,中间虽有迂回曲折,但最终还是在圈子里站
稳了脚跟,目前在一家全球五百强企业担任Tableau Subject Matter Expert(SME)之
职。回过头来看,很庆幸三年前的这一步走得太英明了。目前工资是以前的接近三倍,
工作性质也更轻松舒适,更有自由度,经常可以在家工作。
转行到数据库这一行究竟有多难?现在回过头来看,其实根本不难,就那么回事。
Database领域就象一个大生态圈,里面有各种类型的工作,没有人什么都会,转行的人
所要做的就是在这个圈子里找到一个自己最感兴趣的领域作为切入口,象蚂蟥一样专注
,紧紧叮着。在本行业扎扎实实掌握基本技能,积累工作经验后再逐渐扩大圈子,了解
其他相关领域的知识。电脑和数据库领域知识更新太快,十几年前大学里学的东西现在
可能完全用不着,所以转行的人比起那些本科就学这个专业的也不见得有多吃亏,关键
是看今后学习新技术和解决实际问题的能力。作为高学历的曾经发表过大量论文的博后
老千们,最大的长处就是解决实际问题的能力,而这正是这些行业最需要的。在解决大
量难点之后,你的价值就会被认可,在公司的地位更稳固。
想转行到电脑或数据库的人经常会犹豫不定到底要转哪个方向,有些人觉得Machine
Learning很有前途,听起来也高大上,就报个硕士班开始学,学了几个月后觉得太困难
了,总觉得一知半解,进不了门,又开始打退堂鼓,迷惘不前。在我看来,转行的人最
重要的一点,就是要看清自己的优势和劣势,千万不要拿自己的劣势去跟别人的优势相
比。如果你现在不到三十,学习能力超强,ML确实很好,很有前途。但如果你跟我一样
,年龄不小了,再从头开始学艰难高深的知识去跟年轻人竞争,则实在不是明智之举。
依我看,最适合转行的就是那些通过大量的实践、熟练操作就能应付的领域。而不是下
了很大功夫还感觉摸不着边的行业,那样太累,即使转行成功,也等于掉进了另一个坑
,会很痛苦。相比之下,以SQL为基础的数据分析就好学得多。SQL是一门相当Friendly
的语言,很容易学,完全不需要编程基础,入门很快。当然,做整天对着屏幕的SQL
Developer工作也很累,工资不高,没啥意思。既然学了SQL,就要去做工资更高,工作
性质也更轻松的Business Intelligence Analyst。BI工作有ETL,Data Mining和
Reporting等,以Reporting更简单易学,Tableau则是Reporting领域的一颗明珠,几年
来在 Business Intelligence的行业报告中一直傲视群雄,独领风骚。近一年来,由于
大量印度人的涌入,Tableau行业工资水平有所下降,但高水平的Tableau人才市场还是
很缺,工资也维持在较高水平。
很多正宗学电脑或数据库的人看不起Reporting,看不起Tableau,觉得那太简单,不够
高大上。这个我很理解,不管哪个行业都存在着鄙视链。比如有机化学领域,搞全合成
的看不起搞方法学的。在音乐界,唱美声的看不起唱流行的。可是,现实是残酷的,搞
全合成的尽管很牛,但相对难出成果,经费也难申请,很可能几年下来只出三五篇论文
。而搞催化、搞配体的简单捣鼓一下就能出成果,论文更多。同样,唱美声的多半挣不
到钱,眼瞅着那些唱流行的动辄几十万的出场费也只有羡慕的份。一个正宗学软件的学
数据库的看着那些只花了几个月,学了几门课转行到数据领域的人居然拿到跟自己不相
上下的工资,心里肯定会不平衡,但市场就是这样,去Glass door,Indeed等网站查一
下,一个Senior tableau developer的平均工资跟一个专业出身的Senior Java
Programmer 或者data scientist工资水平相差无几。当然,转行到任何一个领域都有
风险。从事Tableau的风险就是几年后Tableau被别的软件超越,失去了市场占有率领头
羊的位置。但我觉得从近几年的表现来看,这个可能性很小,Tableau在全美的推广力
度和软件本身的版本进化都非常出色,几年前跟Tableau有一拼的Qlikview已经大大落
后。今后唯一对Tableau形成小小威胁的就是微软的Power BI,它的优势是近乎免费的
价格,但无论从功能还是易用度来说与Tableau相比都有不小的差距。
最后给那些在化学生物材料等领域做了N年博士后的朋友们一个忠告。假如你出身名校
,年龄不大,有千奇百怪的Idea,热爱科研并对本行业的发展有较大的理想,研究领域
十分前沿,不愁Funding,则要耐得住暂时的清贫,不要考虑转行,将来一定能找到一
个大学Faculty或好公司的研发职位去实现自己的抱负。假如你已经三十出头,没有绿
卡身份的困扰,但还在普通学校做博后混日子,整天担心老板的Funding,看他的脸色
,则要痛下决心,赶紧在电脑或数据领域找一个自己感兴趣的领域,勇敢跨出转行这一
步!
欢迎交流。
[email protected] com
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标 题: 你转行了吗
关键字: 数据库,转行,database,tableau
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Oct 29 11:08:53 2018, 美东)
前些天,我加入二十几年前获得硕士学位的大学海外校友群。当年,这所大学出国风气
浓厚,生物、化学等专业有一半以上的人都来了北美。在群里聊了一会,发现居然大多
都改了行,有做电脑和数据库的、做房产经纪的、当律师的、做临床医生的等等。打过
招呼后,几位校友问我的第一句话竟然是,你转行了吗?
女怕嫁错郎,男怕入错行。近年来由于电脑、数据库、人工智能等行业的飞速发展,转
行这两个字,一直压在北美生化环材四天坑等专业的博士或博后老千们的心头,看着那
些转行者成功逃离枯燥的实验室,拿着至少高自己两倍以上的工资,心里羡慕无比但又
觉得离自己太远,多年沉浸的惰性加上对挑战的畏惧圈住了双腿,跟独守闺房的怨妇一
样抱怨、顾影自怜,但还是按耐不住自己那颗躁动的心。
我就是这样的人,准确一点,曾经。我的背景很有代表性,多年药物化学博士后和公司
Scientist经历,虽然论文专利很多,但没做成Faculty,也没爬到公司高层,转行时已
经四十有余了。这个年龄很尴尬,既没了年轻人的冲劲和快速掌握新技术的能力,也没
有老油条们的工作经验和游刃有余的人脉资源。迫于近几年美国生化行业的持续不景气
和孩子将上大学的经济压力,三年前终于迈出了转行的关键一步,从刚开始的战战兢兢
、如履薄冰到后期的兵来将挡、水来土掩,中间虽有迂回曲折,但最终还是在圈子里站
稳了脚跟,目前在一家全球五百强企业担任Tableau Subject Matter Expert(SME)之
职。回过头来看,很庆幸三年前的这一步走得太英明了。目前工资是以前的接近三倍,
工作性质也更轻松舒适,更有自由度,经常可以在家工作。
转行到数据库这一行究竟有多难?现在回过头来看,其实根本不难,就那么回事。
Database领域就象一个大生态圈,里面有各种类型的工作,没有人什么都会,转行的人
所要做的就是在这个圈子里找到一个自己最感兴趣的领域作为切入口,象蚂蟥一样专注
,紧紧叮着。在本行业扎扎实实掌握基本技能,积累工作经验后再逐渐扩大圈子,了解
其他相关领域的知识。电脑和数据库领域知识更新太快,十几年前大学里学的东西现在
可能完全用不着,所以转行的人比起那些本科就学这个专业的也不见得有多吃亏,关键
是看今后学习新技术和解决实际问题的能力。作为高学历的曾经发表过大量论文的博后
老千们,最大的长处就是解决实际问题的能力,而这正是这些行业最需要的。在解决大
量难点之后,你的价值就会被认可,在公司的地位更稳固。
想转行到电脑或数据库的人经常会犹豫不定到底要转哪个方向,有些人觉得Machine
Learning很有前途,听起来也高大上,就报个硕士班开始学,学了几个月后觉得太困难
了,总觉得一知半解,进不了门,又开始打退堂鼓,迷惘不前。在我看来,转行的人最
重要的一点,就是要看清自己的优势和劣势,千万不要拿自己的劣势去跟别人的优势相
比。如果你现在不到三十,学习能力超强,ML确实很好,很有前途。但如果你跟我一样
,年龄不小了,再从头开始学艰难高深的知识去跟年轻人竞争,则实在不是明智之举。
依我看,最适合转行的就是那些通过大量的实践、熟练操作就能应付的领域。而不是下
了很大功夫还感觉摸不着边的行业,那样太累,即使转行成功,也等于掉进了另一个坑
,会很痛苦。相比之下,以SQL为基础的数据分析就好学得多。SQL是一门相当Friendly
的语言,很容易学,完全不需要编程基础,入门很快。当然,做整天对着屏幕的SQL
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性质也更轻松的Business Intelligence Analyst。BI工作有ETL,Data Mining和
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来在 Business Intelligence的行业报告中一直傲视群雄,独领风骚。近一年来,由于
大量印度人的涌入,Tableau行业工资水平有所下降,但高水平的Tableau人才市场还是
很缺,工资也维持在较高水平。
很多正宗学电脑或数据库的人看不起Reporting,看不起Tableau,觉得那太简单,不够
高大上。这个我很理解,不管哪个行业都存在着鄙视链。比如有机化学领域,搞全合成
的看不起搞方法学的。在音乐界,唱美声的看不起唱流行的。可是,现实是残酷的,搞
全合成的尽管很牛,但相对难出成果,经费也难申请,很可能几年下来只出三五篇论文
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数据库的看着那些只花了几个月,学了几门课转行到数据领域的人居然拿到跟自己不相
上下的工资,心里肯定会不平衡,但市场就是这样,去Glass door,Indeed等网站查一
下,一个Senior tableau developer的平均工资跟一个专业出身的Senior Java
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风险。从事Tableau的风险就是几年后Tableau被别的软件超越,失去了市场占有率领头
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度和软件本身的版本进化都非常出色,几年前跟Tableau有一拼的Qlikview已经大大落
后。今后唯一对Tableau形成小小威胁的就是微软的Power BI,它的优势是近乎免费的
价格,但无论从功能还是易用度来说与Tableau相比都有不小的差距。
最后给那些在化学生物材料等领域做了N年博士后的朋友们一个忠告。假如你出身名校
,年龄不大,有千奇百怪的Idea,热爱科研并对本行业的发展有较大的理想,研究领域
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,则要痛下决心,赶紧在电脑或数据领域找一个自己感兴趣的领域,勇敢跨出转行这一
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不是。大绿就是big green。
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costco的那个洗地毯效果好吗
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