从我自己的经验来看，虽然大家都说编程是搬砖的体力活，但要往更高的水平发展的话，也一样是需要天赋的。编程是有很多枯燥的体力劳动没错，但最核心的部分——程序设计能力，我觉得是需要一定的天赋，外加不断学习新知识，然后总结和实践，才能获得提升的。

希望「感觉自己做得好」，其实就是工作的成就感的问题，如果你还不愿意放弃程序员这条路的话，可以把注意力放在挖掘工作中的成就感上，比如帮同事解决了困难，得到赞扬之类的，有时候帮助别人其实就是帮助自己。不过我个人的意见来说，工作 5 年，在一个领域小有建树之后，想要精进技术就会变得越来越难了，而且边际收益会大大降低。这时候多去了解其他的知识，尤其是和工作关联的那些非专业知识，反而更容易促进技术的精进。因为你会有更多的视角来看待问题，从而对自己熟悉的东西有了新的理解。

学习数据分析，我觉得就是一个很好的尝试，不一定要成为一个分析师，了解这些知识，对于理解产品也是很有帮助的。我自己算是阅读比较宽泛的那种，接需求的时候，我不会被动地接受，而是会去思考这个需求背后的逻辑是什么，如果我觉得逻辑不通，就会向需求方提问，如果对方回答得不够合理，就把需求怼回去，或者提出更好的方案。（并不是为了甩锅或者制造对立，本质上仍然是为了解决问题，但需求方提出的方案可能并不是最佳的，我会和需求方深入地去讨论更好的方案）

我的解决方案就是去图书馆，在家的氛围真的不行

想省钱就去青旅，想稍微舒服点就找短租的公寓，很多 app 上都有，比如自如或者某些旅游 app

顺带说一下，技术栈是 Python，大数据相关生态，不会也没关系，对没有经验的同学，我们比较看重学习能力，我们组很多同事都是从零经验一手培养起来的。

这种情况还是挺常见的。锅不在你身上，所以也不必太纠结。
先保证交付你可以按时间要求实现的功能，保证质量。不能完成的，让对接客户的人去谈。
这本来就不是你的问题，哪怕客户真的不愿意付钱，那也是销售和经理该头疼的，是他们胡乱承诺导致的。他们又没有足够的谈判能力来安抚客户，这锅只能他们自己背，真要怪下来你就怼回去就完事了。

再补充一下，关于博客的事。我第二份工作拿到 offer，博客就是很大的加分项。我在毕业之前喜欢玩游戏，研究了游戏的 Mod 怎么做，后来写了几万字的游戏 Mod 教程，当时面试官就是看在这一点上认为我学习能力出色，把我招进去了。
我这个已经是偏离得很远了，如果你能写出一些贴合工作需要的博客，就是妥妥的大加分项。毕竟刚进入行业的时候基本都没有拿得出手的项目，主要还是看学习能力，面试官也很为难，他也怕光凭面试会看走眼，有优质的博客至少能心里有点底（前提是你不是抄的，而是自己真正理解了，不然一问就露馅）

我也在负责面试和招聘，说实话，有外包经历在我们这里是减分项，不过也看公司。

楼主的学历、专业其实都很好了，如果打算就此工作的话，要不要来我们公司试一下。
BASE 深圳，去年刚被一家外企上市集团收购，但保持组织架构不变。做 toB 的数据服务的，在今年的环境下依然是仅仅花了半年就赶上了去年的业绩。

早 10 晚 7 周末双休，工作日、节假日加班有加班费，周末加班可调休。

我们组是做数据开发的，组长是你同专业的学长，公司里也不少你的校友，我们组就有一位统计专业毕业的校友，也是去年毕业，考研失败，最近刚加入的，只要你的学习能力足够，我们愿意花时间等你成长起来。

如果有兴趣欢迎给我发个简历 eGluZ3hpbmdfZmlzaGVyQDE2My5jb20=（ BASE64 ）

我也转行的，没实习没校招，毕业之后学了四个月 Java 找工作了，神奇的是我的第一份工作是 Ruby 开发，老板给了我两周时间自学，然后就开始干活。前期确实艰难无比，就是在小公司苟着学习，然后积累经验之后一步步跳槽，一旦跨过某个坎，比如参与一个有价值的项目，之后的路就会好走很多。

还有就是不要忘记写博客吧，特别是前期，当你没有拿的出手的项目的时候，优质的技术博客是很大的加分项。如果文字功底不行，也可以试试 github 上写开源的项目，但我自己感觉来说，开源项目需要投入的时间精力都远远超出技术博客。毕竟技术文章写一篇投入 10 ～ 20 小时，写个 5 、6 篇，20000 ～ 30000 字，就已经能拿的出手了。投入同样的时间，开源项目可能只能做个皮毛而已，特别是对于没经验的新手来说更是如此。

楼主你好，我是北师本部毕业的，虽然自己没当老师，但教师同学朋友都不少，也有几位同学在北师珠读了研，如果有想要深入了解的信息，可以加我微信，就是我的账号名。


然后我建议报北师大珠海校区，如果有可能还是去本部最好，不过本部的住宿条件相比珠海校区差很多。

1. 楼上很多人消息都不太灵通，北师珠在 2019 年就转变为北师大珠海校区了，这个学历是肯定会被承认的，无需担心。
2. 北师大在师范大学里面算是老大，在教育行业就职具有绝对的优势，而且师范教育氛围也是很浓厚的，像我即使没有打算做老师，也耳濡目染接触到一些教育教学技巧。
3. 公费师范生这个政策，我们每年都有不少同学会吐槽，毕业之季就会选择违约。具体可以在知乎上搜一下公费师范生，如果家庭经济不算困难，是很不建议的报考的，且不说不能跨省就职的问题，想想现在那些排名前列的名校，没有个硕士学位都很难去竞争一个岗位，而公费师范生在读研这件事上太受限制了。
4. 现在学历膨胀，就算是当老师，获得一个硕士学位很有必要，保研率这个，因为是刚刚开办的新校区，所以也很难说清楚是多少，不过就算考研，本校也是很有优势的。

我也经常写技术文章，基本按照楼主的要求来的，确实写下来之后很受好评。大家都觉得写得清晰易懂，这也为我的跳槽提供了很大的帮助。

不过想问问楼主，有没有什么保持持续创作，或者降低时间成本的办法。我平时收集了大量的实践经验素材以及前人的各种总结经验，但一到下笔的时候还是会感觉很吃力，有前面的积累，要写出很多东西并不难，我能用四五个小时写到七千字，但关键是如何把内容收束到主题下，有时候写着写着就觉得自己写得太多了，但是要删掉又怕上下文不完整之类的。我在细节上的解释总是不厌其烦，而这样反复的修改乃至删减花费了我大量的时间，一篇文章从动笔到完成，得花上 10 ～ 20 小时，由于写作非常需要连贯的时间，所以对日常生活也是很大的负担。 就是想了解有什么技巧，能缩短时间，或者把零碎的时间利用起来，毕竟我也不想把一整个周末都拿去写一篇文章，那太累了。

@Sonia96 看得出楼主的决心很大，学习能力也很强，提到了花了 500 小时的时间来学习，我相信基础一定是打得比较牢固了，不是那种临时刷几天课就想要找个岗位的。那么我收回前面说的话，只要切切实实付出了几百小时的努力，真正掌握了相关知识，还是有机会的。

我本身也是从统计专业转程序员的，在当初也是纠结无比，入门的时候非常艰难，只是后面运气还不错，跨过门槛之后获得了飞速提升。应该说这方面还算有点经验，前面虽然说了数据分析确实竞争非常激烈，但是学习能力、编程能力出色的分析师依然是稀缺的，哪怕转 SDE 也是可以的。如果你有兴趣，我目前在做的数据工程，也是一个很好的选择。

我是在一家数据公司任职，公司就是依靠挖掘数据价值，为企业提供解决方案来盈利的，我们自己开发爬虫获取数据，然后进行清洗加工，挖掘分析后呈现给客户，我们有完整的数据价值链条。

楼主没有留联系方式，如果楼主对挖掘数据价值有兴趣的话，可以加个微信详细聊一聊，微信账号和我 v 站的 id 同名。
我可以给你解答当前行业的现状以及我自己的建议，也可以帮你内推一下。

作为在数据公司的工作的程序员来说几句，我是统计专业毕业的，所以对数据分析也有相当的了解。

数据分析这个岗位门槛算是偏软的，不像程序员，技能会就是会，不会就是不会。数据分析的能力有很多可讨论的空间，每家公司的标准也不太一样。

无论水平高低，一大堆人都想往这个方向转，我收到的希望内推数据分析的简历比程序员的多出十倍，公司里数据分析师的学历也是远远高于程序员（人均本科 985 硕士海外名校）。楼主虽然是博士，但化学专业真的一点竞争优势都没有，转到数据分析，除非是正好化学相关的，否则就是妥妥的巨额沉没成本，同样的学校水平，公司会更愿意招一个统计、市场分析、商业分析之类专业强相关的硕士，要是没有人吧也会退而求其次，但实际上这类人才的供应非常充足。所以虽然岗位需求确实大，但相应的人才供应也非常多，加上前面说的，软门槛偏低，考察方式多样，很看重学历、实习经历的背书，你面对的竞争压力一点都不比算法岗的小。

简历里提到的这些东西，毕竟都是自学，现在又不是几年前人才供给不足的情况，这些技能几乎是个分析师就会（指的自学一点皮毛，量化标准就是投入的时间在 100 小时以内，如果是专业学这个另说），而且像深度学习这种东西，需求面其实很窄，需要做图像识别的公司或者部门并没有那么多，即使真有需求人家也是倾向招真大佬。什么知识有价值呢？其实是数学建模的思维和能力。AI 下的各种算法，都有其适用面的，每个公司的业务可能只使用到其中一部分，甚至公司自己都不知道该使用哪部分，只是知道遇到了什么问题，想要去解决，而算法会是一个看起来可行的方案。那么这种情况下，你要做的并不是简单地说用什么算法调一下参数就完事，而是需要对问题进行分析，梳理清楚变量和求解的核心目标，决定如何评价计算结果，然后才是考虑用什么样的算法比较好。在这个过程里面，你对算法的熟悉程度决定着你能不能给出最优的算法，但前面的数学建模过程是一切的基础，如果没有这个基础，或者基础做得不好（比如漏掉了关键变量，或者评价指标设计得不对），那得到的结果就不能真正解决问题。相反的，即使对算法不是那么熟悉，也没有关系，基础打好了，算法可以慢慢找，不能保证给出最优，但相对较优也足够了，95%和 90%，对业务来说有时候差别并不那么大。

当然楼主的优势也是有的，96 年的博士，想来学习能力是非常出色的，如果能让面试官相信你的学习能力比其他人强一大截，还是会有机会抹平专业的劣势（但个人是比较悲观的，就说上面提到的这个学历水平，学习能力也不会太差，而专业知识的差距是很难弥补的）

楼主如果能去个一线的、数据文化比较好的公司实习的话，以后求职还有机会。我比较认可的，在国内能找到岗位的，数据文化出色的大公司（排名有先后，仅仅代表个人了解的情况和见解）：Airbnb 、美团、字节、滴滴、阿里、京东。这些是我比较认同的，但也要注意别去到一些边缘部门的数据分析岗（比如京东仓储的数据分析），那就是真打杂，对未来求职毫无帮助。

给楼主的建议，如果楼主对编程比较擅长的话，多展示这方面的能力。虽然编程不是数据分析师的核心能力，基本不会以这个作为核心考量标准，但编程能力好的人，对公司研发资源占用少（简单地说就是可以少麻烦程序员），无论去哪都很受欢迎。

我作为一个局中人，很理解一些同学选错专业之后的焦虑，但还请多多了解各方面的信息。我们公司现在似乎还有一些数据分析实习的岗位，base 深圳，如果有兴趣的话不妨给我发个简历 [email protected]

其实转数据分析的问题算是非常普遍了，我也见过有人成功的，失败的，寻思着这段时间整一个视频或者文章来详细讲一讲这个问题，明确一下大家的学习方向吧。

楼主把事情想得太简单了，建议你先调查一下要做到能和 FIFA 、实况同等水平需要投入多少资金和人力，给出一个大致看起来可行的计划方案，如果你连这样的能力都没有的话，不会有人愿意浪费时间的。

@heyjei 个人感觉玩体感最佳的是 XBOX Kinect，其次是 Switch Joycon 。PS4 完全不行。

@wubuwei 我之前就在北京工作，18 年来的深圳。 北京的房租，单间大约比深圳贵 300 ～ 500 。我在东三环租的一个不到 50 平的破旧小区，二室一厅就要 6000 ～ 7000 。在深圳同样地段同样装修水准的，可能就 5000 上下。
北京的房子多数都没有客厅，房间会相对大一些（主卧、次卧普遍在 12 平以上）。相比之下，深圳很多房子，不考虑房东或者公寓私改户型的情况，多数都有客厅乃至饭厅，房间则偏小，只有主卧能接近 15 平，次卧小次卧都不足 10 平。
我更喜欢深圳的风格，希望能和室友成为朋友，而不是同屋的陌路人。

这个地段基本可以算是南山中心了，往南来福士，滨海新区，往北科技园，都是 30 分钟内就可以到，交通十分便利。
同地段，同使用面积的房子价格大概在 8500 ～ 9000，都会有一些硬伤，比如装修过于老旧，或者厨房就一个灶台，或者抽油烟机很油腻，按下去弹不起来，或者某个房间采光不好等等。
像这套这样干净整洁采光优秀的房子，整租价格都在 10000 以上的。
这个精装修而且保养得好，由此产生的溢价都是由我主卧承担了（ 4000，比市场均价贵了 700+），两个次卧承担的溢价不过是 100 ～ 300 。

说实话，楼主这样技能水平的人，随便一抓简历都差不多是这样，7、8 年前也许可以，放在现在就没有任何竞争力，稍微好一点的公司连简历筛选都过不去。只有那种很小的初创公司会招，但你进去了也学不到什么东西，几年之后就废了，项目经历不好的话，想跳槽到大公司就更难。

如果想做这个岗位，去读一个相关专业的硕士吧，比如统计学或者商业分析，然后找一线大厂的实习，这是目前来说相对最容易的路线了，虽然竞争很激烈但至少你有机会去大厂了

《禅与摩托车维修艺术》 没有写任何关于编程的东西，也不是讲摩托车维修技术的书，是一本哲学小说，读通之后对编程思路大有裨益。这本书常年出现在各种程序员书单上，十分建议读一读