97年，金融转码农还来得及吗？

一切都来得及！年龄不是前进的阻碍！
在传统金融行业工作十多年，转行到互联网行业也大有人在，许同学就是一个例子：
*本文约稿自罗切斯特理工大学商业分析硕士在读学员许同学，未经许可禁止转载
许多在传统行业工作多年的人沉浸在温水煮青蛙般的环境中，有时会迷茫：现在安逸的状态会不会在某一天猝然结束？现在不离开，以后是不是更难解脱？
今天接受彼岸教育专访的罗切斯特理工大学商业分析硕士优秀在读学生许可，就是在传统金融行业工作十年后，毅然决定改变自己的生活轨迹。

RIT商业分析硕士采访视频
https://www.zhihu.com/video/1448738392134037504
了解更多RIT商业分析硕士课程，费用：
过去十多年里，许同学一直在银行工作，在传统金融机构中工作久了，经常会产生与时代脱轨的危机感。
如今，他拥有了美国高校硕士在读学生的新身份，在职场中重拾高效获取知识、技能的学习状态，以创业作为转型的第一步，对互联网+行业进行更深的探索。

许同学近照

一、采访过程中不容错过的精彩part

Q1. 您选择商业分析的原因是什么呢？
A. 出于两方面考虑。第一，我一直从事传统行业，想接触更多新的互联网+的概念，做一些相关的业务；第二，商业分析在国内是比较热门的专业，核心是量化分析，还能学习如何借助工具对数据进行分析评估、为业务提供商业决策建议，课程比较全面和体系化。

许同学上课场景

Q2. 经过一段时间学习后，目前收获符合预期吗？
A. 我觉得它比我想像得更具有实操性，在商业分析理念中，每个数据都像在述说自己的故事。
比如650（MGIS 650 数据分析与商业智能导论）课程里有很多数据的分析，我们现在的工作中就有一些通过 Tableau（数据可视化工具）的一些操作可以看到很多可视化的东西，这也是实际上应用到了。从我的角度，可能更多的拓展了一些眼界。

许同学小组优秀作业

A. 之前没有接触过国外的教育，现在感受到了美国本土化的授课方式，国外教育更多的需要你额外去学习、翻阅资料，探索自己感兴趣的内容。
彼岸教育的教务老师学术背景很强，很多老师都是留学归来的，在一些问题上有专业技巧、专业知识，在很多课上给了我们很强的帮助，和教授的沟通也非常的顺畅。
总体来说，我认为这个学校的专业素养还是比较强的，课程安排有条不紊。班里整体学习氛围很好，同学也都很正能量，积极向上。

许同学班级群

徐同学教务老师聊天记录

学习笔记

RIT校园

历史悠久的美国罗切斯特理工大学在2021年荣获U.S News商业分析项目全美第29名。
其在线商业分析（MSBA）硕士课程含金量和实用性都有着绝对的保障。
了解商业分析硕士MSBA完整课程内容：
二、商业分析在现实场景中，已无处不在

采访最后，许同学说：“身边一些朋友如果有需求，我肯定会第一时间推荐这个项目。我认为数据或者说商业分析，可能会是未来的发展方向。”
在波兰的用户体验国际会议上，杰夫帕克（Jeff Parker）提出：“如果缺乏研究，企业就无法做出明智的决策。”
利用数据分析提升产品与服务的效率，并获得更大的商业价值，已经成为了当今绝大部分公司的共识。

在大数据时代，各行各业都在和数据打交道，都在寻找可以玩转数据的人才，所以从商业分析专业毕业后，可以选择的行业范围甚广：

毕业生就业分布去向包括银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业。而互联网、金融、咨询这三个行业，是目前能够代表商业分析未来发展方向的热门行业。
点击咨询商业分析项目内容：
彼岸教育顾问老师寄语： “像许可同学一样，不管你之前的经历和背景是否和数据分析相关，都可以勇敢踏出那关键的一步。
毕竟，决定你职业生涯的未必是曾经的成就，而是对未知领域持续的好奇心和热爱。

期权匿名回答 · 2022-1-18 15:58:55

一切都来得及！年龄不是前进的阻碍！
在传统金融行业工作十多年，转行到互联网行业也大有人在，许同学就是一个例子：
*本文约稿自罗切斯特理工大学商业分析硕士在读学员许同学，未经许可禁止转载
许多在传统行业工作多年的人沉浸在温水煮青蛙般的环境中，有时会迷茫：现在安逸的状态会不会在某一天猝然结束？现在不离开，以后是不是更难解脱？
今天接受彼岸教育专访的罗切斯特理工大学商业分析硕士优秀在读学生许可，就是在传统金融行业工作十年后，毅然决定改变自己的生活轨迹。

RIT商业分析硕士采访视频
https://www.zhihu.com/video/1448738392134037504
了解更多RIT商业分析硕士课程，费用：
在职读海外名校硕士-彼岸教育过去十多年里，许同学一直在银行工作，在传统金融机构中工作久了，经常会产生与时代脱轨的危机感。
如今，他拥有了美国高校硕士在读学生的新身份，在职场中重拾高效获取知识、技能的学习状态，以创业作为转型的第一步，对互联网+行业进行更深的探索。

许同学近照

一、采访过程中不容错过的精彩part

Q1. 您选择商业分析的原因是什么呢？
A. 出于两方面考虑。第一，我一直从事传统行业，想接触更多新的互联网+的概念，做一些相关的业务；第二，商业分析在国内是比较热门的专业，核心是量化分析，还能学习如何借助工具对数据进行分析评估、为业务提供商业决策建议，课程比较全面和体系化。

许同学上课场景

Q2. 经过一段时间学习后，目前收获符合预期吗？
A. 我觉得它比我想像得更具有实操性，在商业分析理念中，每个数据都像在述说自己的故事。
比如650（MGIS 650 数据分析与商业智能导论）课程里有很多数据的分析，我们现在的工作中就有一些通过 Tableau（数据可视化工具）的一些操作可以看到很多可视化的东西，这也是实际上应用到了。从我的角度，可能更多的拓展了一些眼界。

许同学小组优秀作业

A. 之前没有接触过国外的教育，现在感受到了美国本土化的授课方式，国外教育更多的需要你额外去学习、翻阅资料，探索自己感兴趣的内容。
彼岸教育的教务老师学术背景很强，很多老师都是留学归来的，在一些问题上有专业技巧、专业知识，在很多课上给了我们很强的帮助，和教授的沟通也非常的顺畅。
总体来说，我认为这个学校的专业素养还是比较强的，课程安排有条不紊。班里整体学习氛围很好，同学也都很正能量，积极向上。

许同学班级群

徐同学教务老师聊天记录

学习笔记

RIT校园

历史悠久的美国罗切斯特理工大学在2021年荣获U.S News商业分析项目全美第29名。
其在线商业分析（MSBA）硕士课程含金量和实用性都有着绝对的保障。
了解商业分析硕士MSBA完整课程内容：
在职读海外名校硕士-彼岸教育二、商业分析在现实场景中，已无处不在

采访最后，许同学说：“身边一些朋友如果有需求，我肯定会第一时间推荐这个项目。我认为数据或者说商业分析，可能会是未来的发展方向。”
在波兰的用户体验国际会议上，杰夫帕克（Jeff Parker）提出：“如果缺乏研究，企业就无法做出明智的决策。”
利用数据分析提升产品与服务的效率，并获得更大的商业价值，已经成为了当今绝大部分公司的共识。

在大数据时代，各行各业都在和数据打交道，都在寻找可以玩转数据的人才，所以从商业分析专业毕业后，可以选择的行业范围甚广：

毕业生就业分布去向包括银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业。而互联网、金融、咨询这三个行业，是目前能够代表商业分析未来发展方向的热门行业。
点击咨询商业分析项目内容：
在职读海外名校硕士-彼岸教育彼岸教育顾问老师寄语： “像许可同学一样，不管你之前的经历和背景是否和数据分析相关，都可以勇敢踏出那关键的一步。
毕竟，决定你职业生涯的未必是曾经的成就，而是对未知领域持续的好奇心和热爱。

期权匿名回答 · 2022-1-18 15:59:52

9月15日，一些回应：思路打开，格局要大！

看到很多人的评论，大部人的批评在于：1）我的例子讲的是北美的；2）劝题主出国？；3）不考虑题主的年龄和时间成本？4）金融和码农=未来，就是胡说八道？
我的回应大致如下：1）虽然我的例子是讲的是北美的，但是都是中国学生过去的例子，每一步都是可以操作，是发生在我身边的真实的故事。如果说我举都是美国ABC，那可能就是牛头不对马嘴，但是我的案例都是可以照抄可行的。2）出国？为什么不可以，全球市场那么大，不管是北美，包括东南亚对码农的需求还是非常高，我就有很多北大的同学去新加坡的SEA当码农的，生活的挺好的，为什么要把自己的格局限死。末流985？互联网公司看的是代码水平，又不管学历，阿里里面双非的学生不要太多。3）年龄的限制，97年很大了吗，可是我案例里面的姐姐转码农的时候都30岁了。国内不可行，那就去别的市场找。4）金融和互联网，我指的是可以将金融业务融入到代码中的，这不是简单的写代码的工作，需要有产品观念，对金融产业有深刻的理解，不是会写代码而已。
----------
看到这个题目太激动了，终于有人意识到世界和未来都是码农的。与其在金融圈里死死“内卷”，不如早点到码农的世界，或者是通过码农的技能在金融圈子杀开一条新的血路。我为题主终于找到一条明路，表示开心，庆祝，真心的祝福！
回归正题，来得及，当然是完全来得及。别说是97年才20岁出头，我身边的朋友们25岁或者30岁的朋友转码农，纯文科生转码农比比皆是。码农的工作，不同于金融专业要看证书，要看背景，要看资历，码农会码代码，肯吃苦，有耐心，有恒心就可以了。所以题主完全不需要为自己的学历背景担心，放心大胆去学。
给你说两个我身边的例子：

我的同学A，和我年级相差不大。当年我们在美国读书的时候我们应该都是24岁左右。她本科是学物理的，研究生学的是金融统计，一点计算机基础都没有，金融基础也一般般。来到美国，看到金融统计专业课又难又无聊，华尔街的工作压力大又不好找，于是下定决心转码农。感谢于我们学校自由选课的模式，她基本上除了上自己必上的专业课之外，其他所有的时间都在上计算机的课。按照她的话，转码农也不用上很多计算机课，她正儿八经的计算机课就一门计算机基础和一门Python，不过为了找工作，她其余的时间大部分都在狂刷leetcode。研究生一年级的暑假，她凭借着她两门计算机的课程学习，就找到了亚马逊的实习。研究生毕业的时候，她手里有脸书，亚马逊和微软的offer，每一个offer的总包都差不多在13万美金，这不比搞金融的香？
再举一个更神奇的例子，我在美国认识的一个教中文的朋友B。我们认识的时候，年级还比我大两岁，估计在27或者28了。她在我们的学校教中文，本科是北大中文系对外汉语专业的，地地道道正正经经的文科生。后来，也是看着文科生在美国拿不到身份留不下来，去了加州的一个小学校读了一年的CS专业，认识了一个码农男朋友，然后就也成功转型当码农了。我看她的LinkedIn，现在应该在亚马逊工作。人家还是个女生，在将近30岁的时候成功转型。
不管是朋友A还是朋友B，他们都是半路出家，并且成功转码。互联网coding的工作讲究的耐心和肯吃苦。码农码农，为什么叫自嘲为“农”，就是因为要干大量的体力活。所以你就会看到印度是世界上的码农大国，大部分基层码农的工作，并不需要花大精力动脑写框架，只需要无脑写代码就行了。当然，这里也会有一定的职业上升瓶颈，不过基层码农的收入也够你一个人吃吃喝喝了。
再结合题主的背景，给题主一些其他的建议：

因为题主是金融背景，如果再有CS的能力的话，其实可以巧妙的结合这两个专业的优势，在金融互联网领域有所发展。现在的银行、券商等大型金融机构都在大力投资发展自身的IT实力，以期待获得市场优势（见如下新闻），所以题主可以充分利用自己的优势，去到金融机构的互联网公司进一步的发展。他们不需要非常顶级的学校背景出身，对金融有理解，能够充分发挥自己的码农技能，就可以独当一面。
银行系金融科技公司添新丁！中行正式入局【券商中国】最后，我再举一个例子：我的高中同学，本科院校一般，但是学的是CS，来我们银行的后台做科技运营的工作。虽然比不上纯互联网码农的收入，但是怎么着也是陆家嘴的一员，生活过得轻松且有滋有味。
所以，金融+互联网，在未来就是王道！

我在知乎的一些其他推荐文章————————

关于CFA的一些讨论和经验分享：

CFA成就全新的自己——备考回顾、学习反思与考后感悟
CFA 一级能自学，那二级、三级自学靠谱吗？
经验分享：工作党的学习时间分配指南
关于学生时代的一些建议：
美国藤校本科毕业搞金融适合在哪个城市？北京，上海还是香港？
大学四年如何有意义的度过
大一金融新生该如何规划自己的四年？
关于职业发展的一些想法：
经验分享：工作党的学习时间分配指南
97年，金融转码农还来得及吗？

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:00:31

来得及。
金融实际上没什么门槛，而且僧多粥少，要不然也不会死卡target school。最坑的是大家的业务都差不多，赚钱主要靠放贷、庞氏和传销，核心竞争力靠爹，员工可替代性很高。
码农不一样，别看现在国家好像往死了整互联网，但未来一定是属于码农的。特别是当一个国家要走向高端制造的时候。这个时候是需要大量能够操作高精尖设备的员工，而码农就是这样的职位。
随着我们产业不断升级，这类员工的需求量就越来越大，因此他们的工资会产生高于社会平均的溢价。
我也是97年的，我毕业后进入职场大概26岁，你要是现在开始准备应该可以和我在同一时间步入职场，肯定不会是49年入国军。如果码农这种高端职位在短时间内都能够溢价清零，那说明我们发展已经到头了。常识告诉我们不可能。而且常识告诉我们下一个红利不会是流水线工人的，而是工程师们的。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:00:37

回答里以下几类可以直接忽略了

建议转量化的。量化太卷了，不建议（学历导致量化策略不OK，非科班导致量化开发不OK）
都是红海（金融是红海，计算机这就红海了？）

正经建议分割线
结论先说：可以转金融科技，也可以转互联网。
互联网：对技术要求高，转型费力，但钱却是多，如果在一线城市，建议互联网拼一波
金融科技：到底在干啥，待遇咋样，和互联网相比差异到底在哪里？
技术栈，开发就是java，spring那套；算法，只有头部有算法，且大多买系统，自研很少
钱：不少，但在一线不够
银行金融科技不那么了解，说说券商吧
头部有算法，有开发，可接触业务，有自研的东西，且目前还在扩张期。学历也完全够头部券商金融科技（但需要考个不错的985计算机相关专业硕士）

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:00:57

为啥来不及呢？其实你提出的这种情况，在国内外都是比较常见的。拿国外来说，不少伙伴读完本专业硕士后，发现计算机语言对日常工作非常有用，又再去修了个计算机硕士的学位。接下来，咱们从实际来探讨一下，从金融转码农究竟要怎么去实现呢？
1、首先，既然题主本科学的是金融专业，想转码农的话，比较对口的可以考虑做量化分析。量化分析做2-3年后，可以跳槽到更大一些的金融机构，薪水还是比较可观的。虽然说做量化对于高数的要求比较高，但是目前在国内，该方向还没有发展到像国外那么成熟，很多还是在做一些模型的维护测试，因此不必过于担心。
2、其次，可以选择做一些金融数据分析的工作，一方面可以用到自己的本科专业，另一方面又可以利用编程的知识。同时拥有金融和计算机专业双重优势，在就业时是比较吃香的。
3、再次，不知道你接下来的具体计划是怎样的？是想读一个计算机硕士学位，还是去报那种专门的算机语言培训班，进行封闭式学习呢？其实单纯从找工作的角度考虑的话，建议可以报考短期计算机语言促成班，学成之后，可以先不要过多考虑公司规模的大小，进入后先积累经验，之后再跳槽谋求更大的发展。当然，在此期间如果可以再读一个学位，那么自己的综合竞争力会更大。
4、最后，其实想转码农，年龄不是最重要的，最重要的是你是否真的喜欢这个方向，又是否真的适合码农的这个工作。不能否认，有的伙伴悟性很高，从接触计算机语言的第一天，便特别热爱编程这件事，而且遇到问题，就喜欢写个程序来解决。所以建议题主在转码农之前，问问自己的内心，是否真的热爱编程这个职业，并愿意为之不懈奋斗。因为只有找到了自己真正热爱的职业，才会投入满满的热情，克服种种困难，从而越来越接近梦想。
客观来说，24岁这个年纪并不大，不仅是转码农，其实只要是你内心真正想去做的事，不管转什么现在都不算晚。但一定要弄清楚的是，这是否真的是你想去追寻的事情？万事万物，切忌盲目从众。问问自己喜欢什么样的生活？想要什么样的生活？然后，朝着目标前进就好。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:01:37

97年的，别说是自学技能了，就是读个研转行都来得及了。但是，意义有多大呢？
这俩现在基本上一个是深红海，一个是红海，连一个浅红都没有了。
现在的码农已经不是七八年前那个报个班就能入门，干两年就能进大厂拿高薪的年代了。随着互联网行业整个开始进入存量争夺阶段，其招聘情况实际上已经供大于求了。看看电子科技大学、北邮等一众码农名校的高考及考研分数你就知道这个行业已经开始变成了学生们的新宠。随之而来是上海财经等财经类院校分数全线下跌，此消彼长之下，互联网大有顶替金融成为国内最卷行业的趋势了。
现在整个互联网大厂都已经跻身国内就业领域的顶层，平均薪酬确实诱人，但是门槛早就不是以前那种了。如果真要转行，建议不如读个相关硕士，好好打磨一下技术。其他答主说的金融+科技线路看起来很诱人，实际上你翻翻他们的员工表，基本上由清北复交、华五C9组成核心团队。题主说的这个情况，想去的话至少还需要努力考下这几个学校的研吧。
所以，这个情况下真的还要转码农吗？朋友要考虑清楚啊。最后可能的情况是两边都无法进入理想的岗位，从最底层卷起，还都是996那种。
如果想进一步了解双证、会计新趋势以及分析方法，可以看看我的其他文章：
Jarvis：CPA和法考双证的人真的很多吗？
Jarvis：为什么需要从基础会计进阶高级财务？
Jarvis：政策频频落地，可是该如何解读呢？

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:02:17

中下游985 CS专业，毕业加入腾讯的师兄强答一波：
97年才24岁，当然来得及！
并且末流211及双非一二本金融专业毕业的同学，的确很难有光明的前途。
如果转码成功的确还是个不错的选择。
计算机专业如果毕业能进BATTMD等大厂，收入薪资福利都很不错，简单贴一张2021校招薪资表：

这还只是本科生的薪资信息，最高都40万了！
当然，题主已经毕业了，要想转码可以先简单学习尝试下，看看自己能不能做到以下几点：
先问问自己能不能做到这些事情：
1.每天坚持编码至少4小时
2.每天坚持学习经典计算机专业书籍2小时
3.能寻找效率更高的学习资料，比如视频、网课、开源代码、身边高手的指导等等
4.一个bug调不通（初学者编译不通过也算）可以聚精会神的干几个小时
以上四点做到了，转码不是问题。
如果感觉有点困难，但又不是完全学不进去，可以考虑培训机构，当然必须是靠谱的那种。
其实对于码农来说，关键是进大厂，只能进小厂和毕业就能进大厂的差距真的是巨大的，并且这种差距会随着时间的推移越来越严重！
我毕业拿到腾讯、百度的Offer，最终选择去了腾讯，之后跳槽/晋升都是一路绿灯，现在是网易的一名总监，以上这个观点真的非常真诚。
重点说下本科或者工作后如何进大厂：
首先做好以下几点：

算法和数据结构：数组、链表、二叉树、堆栈、排序算法、B+/B-树、DP（动态规划）等；
疯狂刷题，撒比算法题、Leetcode等等，都挺不错，刷起来
计算机网络：HTTP、DNS、ARP、TCP、IP、ICMP、UDP等；
操作系统：IO、存储器、多线程/多进程、同步机制、处理器调度及死锁、设备管理、通道等；
计算机组成原理：冯诺依曼计算机组成、计算机层次结构、计算机性能指标等；
选定一门主攻的语言方向，比如Python、C++、Java等，并真正攻克它；
代码量非常重要，读书期间最好就积累几万，如果是自学同理

强调下！算法真的是个好东西，也是程序员学习的重中之重，大厂笔试面试基本必考算法。

想进大厂先从刷算法做起是个好方法，算法厉害的人进大厂非常容易，这里给学弟学妹们送一本阿里P8撰写的算法刷题笔记，身边不少朋友通过它加入大厂：Github 疯传！史上最强悍！阿里大佬「LeetCode刷题手册」开放下载了！

看看这本书的目录和排版！相当经典！
另外大家可以仔细看看这个1000赞回答，里面有我应届冲击大厂的全路线：
有哪些给计算机科学与技术专业大一新生的建议？1750 赞同 · 55 评论回答另外，再多说几点吧：
1.尽早确定主攻方向

是选Java后端还是windows C++前端，或者是安卓开发，还是需要尽快定下来。这样有的放矢的做全面准备，包括平时的实践和找实习的目标，等到春招秋招之际你才不会慌乱。
同时，自己确定主攻方向，还可以有筛选，挑出自己真正感兴趣的方向，拿我自己举例，我在读书期间选择的方向就是： C++游戏开发，所以无论是平时的学习还是实习，都在刻意往这个方向靠，最终在毕业之际也成功加入腾讯游戏。
很多朋友会随波逐流，没有确定主攻方向，这样不仅不能获得额外的优势，还会导致工作后发现不是自己喜欢的方向，这就太尴尬了！
另外说下目前技术岗竞争的难易程度: 算法 >>> 后台/后端开发 > 前端 > 客户端 > 测试开发。
如果不是特别优秀，不推荐走算法方向，基本都是神仙打架普通人很难参与进去。
大家要评估下自身的实力，如果是双非也没有获奖经历，那就不要去挤热门了。试想一下BAT的热门岗位的竞争得有多激烈，凭什么最终录取你？前一段时间BAT的机器视觉和推荐算法爆出100：1的录取比例。。。重点是先加入大厂先上岸，这个时候客户端和测试开发也是很好的选择。
工作后大家就知道了，岗位的差距其实并没有那么大，但大厂和小厂之间的差距真的巨大且很难弥补。
2.多看计算机经典书籍

看经典书+实践是成长最快的方式，对于计算机专业的学生来说，更是如此。
我看的第一本经典书籍就是：《C++ Primer》，可以说上面的每一个例子，都上机造过轮子。
随后开始啃《Effective C++》、《More Effective C++》、《C++程序设计原理》、《深度探索C++对象模型》、《STL源码剖析》、《计算机网络系统方法》、《TCP/IP详解》。
除了疯狂自学，毕业的压力也很重，但掌握的东西越多，你对未来就越笃定。
疯狂学习的过程是枯燥且伴随痛苦的，编译报各种不通过的时候让人无比抓狂，知识点学不会的时候会让你怀疑自己的智商。
曾经看过的一部分书籍：

其实大家用于学习的时间差距都不会特别大，分水岭是单位时间的利用效率，我们要做高附加值的学习，看计算机经典书籍的附加值就极高。
正好我在读书和工作中喜欢收集计算机经典书籍，过去几年收集了一套资料包：包含数据结构、操作系统、C++/C、网络经典、前端编程经典、Java相关、程序员认知、职场发展）、面试找工作的资料汇总都打包放在这了，点击下方链接直达获取：：
我已经帮大家打包好了，点击下方链接直接获取：
计算机经典书籍100本（含下载方式）

3.优先巩固计算机体系基础知识
勿再浮沙筑高台，不少同学在基础还没牢固的时候就开始学习上层应用语言，这样不仅很多背景知识会成为障碍，在校招也会处于不利位置。
就说大厂校招的笔试吧，算法必考，并且是拉分的关键点。
计算机体系基础知识包括以下几个方向：算法、数据结构、操作系统、计算机组成原理、数据库、计算机网络。
尤其是算法，重中之重，大厂招聘必考，甚至很多面试官会要求手写。

数组、链表、堆、栈、二叉树、B+/B-数、哈希...
冒泡、快排、二分查找、kmp、dp.....

这些知识，真的在关键时刻，决定了你的命运！读书期间，有机会就要多刷题。刷题包括数据结构算法基础的题，和一些套路题(类似剑指 offer 的题)，前者是基础，后者是那种要求你beat100的变态题，思路其实并不难，做过的话很轻松就可以通过，如果回答不上来基本秒挂。
我毕业面试腾讯的时候，面试官出的算法题恰好是我在北大PKU网站上刷过的题，当时还只能故作慌乱的思考了几分钟，然后完美通过。
也给大家看看我在北大PKU上刷过的题（我有两个账号，这个是小号，大号刷了大概500多道）

曾经的算法小抄：

《剑指offer》《编程之美》《编程珠玑》《Crack over the code interview》TopCoder Leetcode，这些都安排上，整起来！
另外给学弟学妹们送一份硬核资料，算法是计算机大厦的基石，算法好的人学其他计算机体系基础知识非常轻松，另外大厂面试都会考核算法，有的面试官甚至要求手写，这里给学弟学妹们送一本阿里P8撰写的算法刷题笔记，身边不少朋友通过它加入大厂：
Github 疯传！史上最强悍！阿里大佬「LeetCode刷题手册」开放下载了！mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzA5MTU4NA==&mid=100005731&idx=1&sn=5ce2cf62380c53ff7fd6c907cf9769f8&chksm=1f15080c2862811ad02504f0645709e5b08b249a0ad93f8939dcc8f1a1981e6957e9a4dec75f#rd

4.动手实践

只学习，不动手很难真正熟练掌握。
给大家说一个动手的诀窍：计算机编程本身非常枯燥，但用它做出的东西，却完全可以充满趣味性！
大学期间，我掌握了C++之后，还用它做了不少有趣的东西，比如：万年历、五子棋、俄罗斯方块等等，俗话说兴趣是最好的老师，建议大家在学习编码的过程中也不妨挖掘出一些有趣的东西：
我写的五子棋程序：

俄罗斯方块：

这个就稍微复杂点了，当时用了mfc

虽然简陋，但这种训练给我的编码能力带来了极大提升，还训练了程序思维。
5.保持高效学习

我们在学习的过程中要始终牢记：保持高效！
本科生都是在大学学习四年，效率高低某种意义上决定了校招的成败。
那么如何做到高效学习呢？做到以下几点基本就够了：

保持学习的极致专注：寻找心无旁骛的感觉，如果做不到就卸载那些让你上瘾的软件、戒掉那些让你分心的嗜好。
打造拆解-执行-复盘闭环：领到任务，先拆解，越没有把握的事情，拆解的颗粒度要越细，将ddl也同步拆解到每一件可执行的事情上，最后保持周期性复盘。
尽可能利用碎片时间：不清楚碎片时间的威力？你可以做一个时间表，看看每天有多少碎片时间，结果会让你非常吃惊。

更详细的高效学习的方法，大家可以看看这个回答：
如何长时间高效学习？63 赞同 · 9 评论回答大家无论是在读书，还是准备考研，又或者在工作，始终要记得：只有自己能改变或者救赎自己。无论是拿到好的绩点还是考上985研究生，又或者是加入大厂工作，都需要制定明确的目标，并一步步去接近更好的自己。
当然，奋斗未必就一定能成功啦，但这不是我们摆烂当咸鱼的理由和接口，因为不奋斗真的是一点机会都没有的。
这个世界不存在躺平，如果你能躺平，那要么是有人帮你承受了风雨，或者是让你难受的时间点还没到而已，并且躺平之后的难受，可真是能到绝望的程度。
人生中有些事是不得不做的，于不得不做中勉强去做，是毁灭，于不得不做中做得好，是勇敢。
End:
有一句话送给大家：千淘万漉虽辛苦吹尽狂沙始到金。
大家一定要在工作之前多掌握一些技能，多学一些有用的知识，不要空着手去社会拼搏竞争。
少打几盘王者荣耀，少和同学喝酒聚会，多去去自习室学习，多去去机房上机，多去leetcode之类的刷题网站刷刷算法题，多和老师做做项目，这样当你步入社会之际，你的底气会更足。
不然的话你会被社会毒打到怀疑人生。你会发现你投的简历都石沉大海，你会发现要晋升的时候，那个人总不会是你，你会发现怎么越工作越艰难，天天要担心被淘汰。
如果你进的第一家公司，不那么好，你会发现你后面走的路，相对于那些进了大厂的同学，简直是曲折太多、难走太多。
当你们毕业后，会发现同学和同学之间的差距真的是会越来越大，并且同学和同学之间逐渐不再联系。
有人创业成功成了企业家、有人年薪百万做了个金领、有人过着小日子挺滋润，还有人可能找工作和温饱都成问题。
真的是这么残酷，仿佛大家都生活在不同的世界之中。但其实选择哪个世界，都是我们自己决定的。
祝题主和大家都能加入BAT大厂，祝大家在编码世界里，一码平川！
最后，这本经典算法书籍，再次力荐，边不少朋友通过它加入大厂：
Github 疯传！史上最强悍！阿里大佬「LeetCode刷题手册」开放下载了！mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzA5MTU4NA==&mid=100005731&idx=1&sn=5ce2cf62380c53ff7fd6c907cf9769f8&chksm=1f15080c2862811ad02504f0645709e5b08b249a0ad93f8939dcc8f1a1981e6957e9a4dec75f#rd

看看这本书的目录和排版！相当经典！
祝大家前程似锦，在程序员这条道路上一马平川。
觉得不错，记得帮我
@findyi
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期权匿名回答 · 2022-1-18 16:02:47

这年头，30 岁嚷嚷着要转码的都有！
真的，97 年的，争取考个研，然后转码都来得及。
作为过来人，还是要讲几句公道话，我不能说因为自己凭借计算机专业改变了命运，就残酷无情地对后来人痛下杀手——你们不要再来卷了，再卷可能就卷到卷王我本人了。
讲真，末流 211 大学，这个学历背景在金融界相当于乞丐版~
但如果能够顺利转码的话，这个学历还是有一定优势的，因为计算机专业远没有金融界那么卷！
我有个老乡，学金融的，本身的学历已经非常牛逼了，但今年还是决定考研究生了，尽管他有个非常有钱的叔叔，是我们村子里屈指可数的有钱人了，我没出生前就投身金融界了，没想到竟然真的成了，成了我们村里面的传说级人物。
但他仍然需要研究生学历加持，才能混进这个圈子，否则很难。
那，你应该是能感受到这个危机的，所以来提了这个问题。
有一说一，目前计算机专业劝退的人也大有人在，真的，感觉就像是教导主任一样，只要你是非科班的，不管年龄多大，一律劝退！
我掏心掏肺地讲一下目前计算机专业的情况吧。

从技术应用的角度来看，在相当长的时间里，社会对计算机从业人员的缺口都非常大。因为，各行各业都需要计算机专业的人员参与进来，进行数字化的改造。
之前有个华为的大佬特意跑到洛阳找我，商谈创业的想法。他是做印刷的，之所以做印刷行业，就是因为印刷行业属于传统行业，没有和互联网打通，通过和他的聊天我才得知，下单、财务这些竟然都用的是 Excel 来管理的，工作效率不是一般的低。
想想也是啊，平常我要打印个合同，还需要专门跑到图文店，签字打印，然后邮寄，对方确认后再扫描个电子版过来。
再举个例子，我在某 2 线城市的 5 年计划中，看到这样一条：

未来5年内，借助互联网技术，着重提升群众办事的满意度，从原来“只跑一次”，变成“一次也不用跑”，打造“24小时不打烊”的政府窗口。

大家想一下，按这个思路，各行各业，全国上下铺开，是多么大的一个工程量，对计算机从业人员的需求量，可想而知。
另外，像专业领域的软件，完全被国外吊打，来自知友 @Charles福心统计。

AutoCAD、solidworks、proe、creo等3维设计软件，实体制造业，包括家电、家居、装修、机械、服装设备、各种设备制造、生产线制造
Adobe家族，设计、阅读行业，设计行业
ansys、fluent、MATLAB，结构应力分析、流体分析，所有有中高端实体产业、大型企业、科研所、尖端行业
CATIA 汽车行业、新能源行业
protel，电气行业，电路设计等等，涉及所有通电的数码设备，小到耳机，大到手机、笔记本显示器、家电等等

这些专业领域的软件，就需要更多计算机专业的人员参与进来，并且坚持做 5-10 年才有可能赶得上。
还有，据我观察（微信好友接近 2 万），有不少向我咨询转互联网 IT 的小伙伴，最后都不了了之了。也就是说，嚷嚷着转码的很多，但落实到行动上的，其实真没多少，可能还没有转公务员的多。
也就是说，互联网上看起来学习资源到处都是，门槛很低，但真正（长期）从事计算机行业的人，远没有看起来的这么多。
所以，请忽略那些劝退的声音吧，如果自己想转，就下定决心，我来教你几个方法。
先给你一个成功的案例，打打鸡血吧！
我之前的一个读者，机械专业，半年的时间，成功上岸携程了。

携程和 BAT 这些大厂在薪资上肯定是有差距的，但携程也算是国内能排上号的互联网公司了。考虑到这个读者还是非科班，只花了半年的时间，所以我觉得还是挺牛逼的。
那到底该怎么转计算机专业呢？
重申一下我学习计算机的理论基础吧，这对你构建自己的知识体系会很有帮助~
如果你要学习物理，我推荐你顺着物理的发展史学习，先学习牛顿的经典物理，再学习热力学、电磁学，然后学习相对论、量子力学这些彻底推翻经典物理的，最后学习电动力学这种硬核的。
整个学习过程，是自底向上的。但是学计算机，这样行不通。
先学习电路，然后学习冯诺依曼结构，造一台计算机？接着再学习如何用汇编写个 mini os？接着学习如何写一个简易版的编译器？最后再学习高级编程语言，比如说 Java、Python、C++？
显然这样是行不通的！计算机的学习最好是自顶向下。
一开始，应该先学一门高级的编程语言，比如说 Java，之后，当你了解到 Java 的性能问题时，你才会发现，啊，原来 Java 是一门解释型的编程语言，而 C 语言是一门编译型的编程语言，所以 Unix/Linux 这种操作系统要用 C 语言来实现，因为要最大限度的利用硬件。
当你学习到 Java 并发编程中的“原子性”、“同步”、“异步”、“进程”、“内存分配”这些概念的时候，你自然而然会产生很多疑问，然后就会去学习操作系统，学习计算机组成原理，然后你的一系列问题就会逐渐被解决。
当你发现，用 Java 实现某个业务需求时，人家的算法实现比你快得多，你自然会好奇，为什么会这样？然后你发现人家用的数据结构和你的不同，然后你就会去学习数据结构，接着了解一些高效的算法，比如动态规划、贪心算法等。
非科班的，统一建议学习 Java 这门编程语言，容易找工作，待遇又好，好处多到数不清：
据估计，全球范围内有超过 30 亿部设备运行 Java，超过其他任何一种语言。Java 被用于众多全球知名的网站中，包括国外的 eBay、linkedin、Amazon、Facebook 等；国内的阿里、美团、京东等等。
中小型公司因为缺少自主研发的能力，基本上后台的编程语言都用的 Java，因为 Java 有着丰富的类库，开箱即用。
全球约有 900 万名 Java 开发人员，创造了一个充满活力和积极进取的 Java 社区，开源类库非常丰富。借助这些类库可以让开发者避免重复造轮子，不用去关注 Java 底层的开发，只关注业务的实现。
那么问题又来了，到底该怎么学习 Java 呢？
先上一张 Java 工程师进阶之路的硬核大纲思维导图吧。

不要看了这幅思维导图就被劝退了哈，如果真的被劝退了，说明就真的不适合转码了！我来给你挑一下要学习的重点，之前机械转码的读者就是我给他的学习建议，所以放心。
入门的话，推荐 GitHub 上这份开源教程——Java 程序员进阶之路，风趣幽默、通俗易懂，对 Java 初学者极度友好和舒适，内容包括但不限于 Java 语法、Java 集合框架、Java IO、Java 并发编程、Java 虚拟机等核心知识点。
https://github.com/itwanger/toBeBetterJavaer并发编程是其中的难点，因为它涉及到操作系统、内存、CPU 等计算机专业比较核心的内容，比较考验一个程序员的内功。你可以看一下这份阿里大佬们开源的《深入浅出 Java 多线程》，这份小册子的内容来源有博客、书籍、论文，一些已经叙述得很清晰的知识点直接在书中引用了，对于一些没有讲清楚的知识点，大佬们用画图或者 Demo 的形式重新输出了，对一些模棱两可的知识点也做了一些说明和补充。
深入浅出 Java 并发编程后，我进大厂了！内容还是非常硬核的。

考虑到你是非科班，再给你推荐一些视频课，B 站上就可以白嫖。
Java零基础教程视频（适合Java 0基础，Java初学入门）_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1Rx411876fwww.bilibili.com/video/BV1Rx411876f全网最全Java零基础入门教程（含百道Java真题）_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1Kb411W75Nwww.bilibili.com/video/BV1Kb411W75N大概三个月的时间就能看得完。
因为是自学，所以强烈建议你把教程上的代码都敲一遍，尤其是在初学阶段。记住：
入门阶段，coding 为主。
由于不像工作后，有大量的项目可以实践，所以不能得到及时的反馈，记笔记就显得特别的重要。另外，一定要分门别类保存好自己的 demo，以便以后可以快速得找得到，尤其是一些小套路，会很有用，积累得多了，可能就变成了自己的工具库。
一定要善待自己写过的那些小 demo，尤其是那些已经调通的，千万不要扔，没准哪一天能帮上大忙。以我的经验，在学习的过程中，尽管某些知识点在当时理解的多么透彻，但只要时间一长，或者换个开发环境，可能就完蛋，明明感觉代码是一样的，但就是运行不起来。如果手头恰好有这么一个 demo，打开参考一下，甚至拷贝过来试一下，问题就会迎刃而解。
大部分 Java 程序员都要从事 JavaWeb 的相关开发工作，要开发 JavaWeb，自然就离不开 Spring 的系列框架。甚至可以这么说，没有 Spring 的 Java 项目是不存在的。Spring 框架正在变得越来越庞大，但核心的概念仍然是 IOC 和 AOP，也就是控制反转和面向切面编程。这个两个概念对于初学者来说，学习曲线有点陡峭。
Spring 怎么学？可以到 B 站上看一下江南一点雨的视频教程。

先学习 SSM，再学习 Spring Boot。Spring Boot 的出现，并不意味着 Spring 和 SpringMVC 已经过时了，从设计目的上来说，Spring Boot 只是实现了 Spring 的自动装配，降低了项目搭建的难度。
SSM 实战 100集_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1NX4y1G7wxwww.bilibili.com/video/BV1NX4y1G7wx【狂神说Java】SpringBoot最新教程IDEA版通俗易懂_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1PE411i7CVwww.bilibili.com/video/BV1PE411i7CV从技术角度来说，Spring Boot 的底层依然是 Spring 的核心机制，也就是 AOP 和 IoC，Spring Boot 只是一个承载者。在我看来，学习 Spring 的正确路径应该是 Spring -> MyBatis -> Spring MVC -> Spring Boot。
会了 Spring，基本上就具备一个 CRUD 的基本素质了。也就是说，你已经能胜任一份 Java 后端开发的工作了，具备了开发企业级应用的能力了。
等你再学会了 Spring Boot，搭建一个 Web 项目基本上就变得轻而易举了，不像以前还得配置 web.xml，加载 Spring 和 SpringMVC，配置数据库链接池、配置 Spring 事务，配置日志文件，部署 Tomcat 运行 Web 项目等等。
顺带推荐一些练手项目吧，我直接给大家推荐两个。
vhr（微人事），一个前后端分离的人力资源管理系统，采用 Spring Boot 和 Vue 开发。

https://github.com/lenve/vhr

mall，一套电商系统，好朋友宏哥的，相比 vhr，上手难度会大一些。但几乎囊括一个 Java 后端工程师所需要掌握的一切技术，比如说 SpringBoot、MyBatis、SpringSecurity、Elasticsearch、RabbitMQ、Redis、MongoDB、Nginx、Docker、Druid、Lombok、Swagger 等等。

https://github.com/macrozheng/mall

学习编程就是一个由混沌到有序的过程，如果碰到了理解不了的知识，不要怀疑自己适不适合编程，跳过就行了，这是再正常不过的事了——必须抱有一颗越挫越勇的心，不要着急，很多知识点都可以放到工作以后边用边学。
下面是你工作以后或者还有多余时间可以去学、去钻的内容。
1）数据结构与算法
毫无疑问，数据结构对一名程序员来说非常重要，还是那句话程序=数据结构+算法，这种说法无论放在什么时候都是成立的。
大部分的数据结构课程，关注的重点都在如何从数学上实现一个数据结构，但在实际开发中，大部分主流语言都已经内置了常见的数据结构，比如说 Java。也就是说，对于大部分程序员来说，实际开发中，很难有需求要从零开始实现一个数据结构。因此我们只需要做到下面几点。
1、熟悉常见数据结构的概念，比如说数组、堆栈、链表、哈希表等。
2、了解常用数据结构之间的差异，比如说 ArrayList 和 LinkedList。
3、关注常用数据结构的外围算法，比如说如何对 List 和 Map 进行查找。
4、关注数据结构使用中容易出错的地方，比如说线程是否安全等。
...
B 站上浙江大学的一个数据结构的课还不错，很系统很经典，适合小白入门。视频地址如下：

https://www.bilibili.com/video/BV1JW411i731

以我接触的领域来说，大部分普通的业务系统都不会涉及到太复杂的算法，因此我没有在算法上投入过多时间。但如果你将来要从事一些特殊的领域，如果算法跟不上，可以说是“寸步难行”，比如说图形处理领域，无论是图像的变化还是增强，无一例外都要用到矩阵变换，因此就必然涉及到线性代数的内容，再往深处学的话，必然会牵扯出更多的知识。
所以学习算法要视情况而定，如果想走算法岗，那么《算法第4版》、《算法导论》、《数学之美》、《编程珠玑》、《剑指offer》这些书都要耐着性子啃一啃。
如果想进大厂，或者对算法有着强烈的兴趣，可以到刷一刷 LeetCode，我整理的这份 LeetCode 刷题笔记出自美团的一位技术大佬。
刷完 300 道 LeetCode 题后，我飘了！涵盖了所有题型和技巧，而且做到了举一反三、通俗易懂，绝不是简单的代码堆砌。
2）设计模式
我认为设计模式是初中级程序员迈向高级程序员的必经之路。有不少程序员，前期冲劲十足，但后继乏力，都是吃了设计模式的亏。在工作的前几年，大部分程序员都处于熟悉编程语言的阶段，也就是处于“技”的阶段，随后就要进入“术”的阶段了。在编程领域，“术”的典型代表就是“设计模式”。
我推荐的一本书是《设计模式之禅》，代码是用 Java 实现的，读起来比较轻松，也更符合国内程序员的阅读习惯。另外就是我上次推荐的 Refactoring Guru 网站，里面附带的图片非常精美，阅读起来的视觉效果会比较丰富。

在线阅读地址如下所示：

https://refactoring.guru

还有对应的 PDF 版本：设计模式，YYDS！
3）JVM 和源码
JVM 是相对难吃透的一个环节，但却十分的重要，尤其是在遇到一些性能瓶颈的时候。初学者很难搞懂，所以我希望你能在储备了大量的实战经验后再来深入的理解 Java 虚拟机。
JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得 Java 程序只需要生成在 Java 虚拟机上能运行的目标代码，也就是字节码，就可以实现跨平台的诉求了。JVM 学得通透的话，可以说是非常牛逼的程序员了。
推荐一本书，就是周志明老师的《深入理解 Java 虚拟机》。推荐一个视频，尚硅谷宋红康老师讲解的，地址如下：

https://www.bilibili.com/video/av83622425

面试的时候，面试官都特别喜欢问一些源码方面的知识，比如说 HashMap 的一些经典问题，加载因子为什么是 0.75？哈希冲突的时候，HashMap 是如何查找并确认元素的等等，这些问题只有通过源码才能得出比较准确的回答，对吧？
羊哥出过一个视频，详细地介绍了如何阅读 JDK 源码，推荐给你。地址如下：

https://www.bilibili.com/video/BV1V7411U78L

4）操作系统、计算机组成原理和计算机网络
为什么要学习操作系统呢？第一，面试要考；第二，无论学习哪门子编程语言，比如说 Java、C/C++，都需要和操作系统打交道，像 Java 中的多线程技术，其实是由操作系统来负责进程和线程管理的；第三，学习操作系统，还能学到内存分配方面的知识。
我推荐清华大学的《操作系统》课，虽然清华大学的校门进不去，清华大学的视频课还是可以白嫖的嘛。地址如下：

https://www.bilibili.com/video/BV1js411b7vg

众所周知，计算机是由 CPU、内存、显示器这些设备组成的硬件，但我们大学毕业后，往往从事的是软件方面的开发工作。那怎样才能在硬件和软件之间自由穿梭呢？答案就是学好计算机组成原理。弄明白了计算机的组成原理，也就对整个软件开发有了一个系统的认知，不论是计算机的硬件原理，还是软件架构，都能很好的驾驭，随之而来的，我们的职业发展机会也就更多了。
如果想深入学习计算机组成原理的话，我推荐哈工大的这门视频课，整体评价非常高。地址如下：

https://www.bilibili.com/video/BV1WW411Q7PF

当今这个时代，没有网络简直无法生存，哪怕是在电梯里的一分钟，我都受不了那种手机没有网络的状态。我们所学的编程知识，如果脱离了网络，将变得毫无意义，因为没有哪个编程语言是要在单机环境下运行的。
计算机网络方面的视频我推荐湖科大教书匠的《计算机网络微课堂》，制作得非常用心，是一部不可多得的佳作。

https://www.bilibili.com/video/BV1c4411d7jb

这部分不推荐你看书，比较枯燥，不如直接刷视频来得直接。
5）项目管理与架构
实现一个软件系统的过程，不仅只有编码，还涉及到项目安排，团队协调等一系列非技术因素，如果想从一名程序员走向管理岗，成为 team leader 或者开发经理，软件工程方面的知识就必须得跟得上。
有两本必读，就是《人月神话》和《人件》，虽然有了岁月的痕迹，但依然值得深读。当然，关于软件工程，最好的学习方法是观察，观察你所在的团队是如何处理工程问题的，然后思考，最终形成自己的方法观。
要想写出一个好而美的程序，需要经过三个阶段。
第一阶段，有扎实的基本功，简单点说，就是要做到语法熟练、框架熟练，成为一名能够完成开发任务的“码农”。
第二阶段，从“码农”到“工程师”，在局部上，不仅要能够实现功能，还能关注功能之外的维度，比如健壮性、低耦合、可扩展等指标。
第三阶段，从“工程师”到“架构师”，不仅在局部上追求一个模块的好坏，而且还要从整个系统层面去掌控，合理安排资源的优先级，保证整个系统不会出现腐败等等。
要想成为一名优秀的架构师，除了自身的努力，也需要一点点运气，但靠读书可能不够，但这些经典书籍还是要阅读的，能给日常的工作带来巨大的帮助。

《代码大全》
《重构：改善既有代码的设计》
《设计原本》
《大型网站技术架构核心原理与案例分析》

面试找工作之前，建议背一波八股文，永不缺席。
隋唐时期，科举制度开始推行，社会低下层的知识分子有了翻身逆袭的机会。当然了，一开始，大家写的主要是诗歌，但到了明清两代，开始转为八股文。
嗯，卷的味道。
那既然你想转码成为新时代的 IT 农民工，如果背会了新时代的八股文（面试题）就意味着上岸的机会就大了很多。
我总结出来的这份 Java 八股文，共计 113 道，包括 Java 基础、Java 并发编程、Java 虚拟机三大部分，全都是高频面试题，“吊打”面试官绝不是问题。
Java 八股文 113 道（背诵版）mp.weixin.qq.com/s/YENXkZeYC1ONT7TquTcdxw截个图，你感受一下内容吧。

虽然被称为八股文，但背起来并不枯燥，我对文字进行了大量的加工润色，也非常便于理解。
最后，我想说两句。
转码成为 Java 程序员的这条道路并不好走，不仅要学习很多新技术、新框架，还要及时补充必要的计算机基础知识，底子硬的同时还要学会拥抱变化。
但同时，你要知道，Java 是一门面向对象的编程语言，凭借着简单性、健壮性、安全性、可移植性、多线程并发等等优势，迅速地占领了市场。
大型网站的后端，比如淘宝、京东都主要使用的 Java。
大型的企业级应用，比如大型企业管理系统，CRM 系统，ERP系统也都用 Java 开发。
还有像移动、联通、电信、网通这些大型企业，还有金融相关的大型企业，比如银行、证券，都与 Java 息息相关。
不夸张的说，学 Java，总能找到合适的工作岗位！学习的过程，就好像登山一样，大概有 80% 的人在这个过程中会掉队。那么请相信我，只要目标明确，努力加上坚持，再加上一点点好运气，你就能登顶！
这么硬核，别忘记点赞鼓励下我@沉默王二哟~谢谢！

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:03:47

本人96年，本业经历两次转行：从券商资管-制造业风险管理-银行业数据分析，目前是半个码农和FRM持证人。目前我还是比较喜欢现在的工作，工作节奏和内容相比前两份工作来说。我转到半个码农主要有三个方面的基础加成：
1、金融的经历让我对整个金融市场有足够深的了解，特别是理财产品结构这一块，对于现在工作内容的业务理解起到了不错的作用。
2、我业余玩量化，Python基础底子比较坚实，项目上手很快，编程方面的东西基本一点就通。
3、风险管理的经验+FRM让我对风险管理从理论和实操都有涉及，特别银行是风险管理的大本营，后续如果上风险建模的项目的话也会起到不错的作用。
最后，结合我自己的转行经验来看，转行需要关注两点1、自己的基础：这关乎转行的难度，特别是技术相关，需要很长时间和很多行代码的沉淀。基础不行的话建议开始从实际项目入手学（一定要用）。2、自己的兴趣：这关乎转行后的路途坎坷，如果没有充足的喜欢，建议别转。否则会一直兜兜转转，无所收获。
最后打个广告，我准备从我自己转行的一些经历做一个课程分享，目前录了Python的基础课，后面还有数据分析基础进阶（numpy、pandas）、自动化办公（word、excel），三个实战项目：机器学习全自动量化交易、风险建模、数据分析。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:04:05

97 年的，是末流 211 大学，双非（现阶段 “双非” 一般是指非世界一流大学和一流学科建设高校建设学科），你这个学历背景说实在就在金融界就是个乞丐级的存在。
金融市场说实话，尤其是大的投行和金融机构看重的就是名校背景，以及家庭背景，毕竟金融界看重的是人脉圈，有人脉才能带来金钱的流动。
你这个既没有家庭背景，也没有名校背景的情况下，在金融界确实挺难混的。
相比于 IT 界来讲，虽然竞争已经很激烈了，也是一片红海了，但是，我们这里对于学历要求和名校背景要求没有那么严格，你一个末流 211 的学历背景，最起码在 IT 界是中位数以上了。
你要问还来得及吗？97 年，现在才 24 ，说实话，学 IT 还来得及，其实，我一般不建议大家转行的。但是，你拿金融界和 IT 界这么一对比的话，我感觉，可能转行未尝不可。
以你 211 大学的学习能力，我感觉你花 3 个月到半年好好学习一下 IT 技术，应该不成问题，反正找到月薪过万的工作，比你在金融界容易。
好好学一学吧，我感觉相比于金融知识，IT 技术知识也没有那么枯燥。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:04:50

完全来得及！！！不用犹豫尽快行动

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:05:10

主要看编程天分。
编程有天赋的，10岁开始玩，14就是高手了。
数学特别好也可以。
不用转码农，就是搞金融x计算相关的就行了，比如量化之类。用数学软件工具做后台工作。
也可以去互联网公司做金融工作。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:05:39

兄弟，什么时候都来得及。
金融行业有一个很前沿的东西，叫量化交易

这个东西就是金融+编程组合的形成的。通过金融知识形成股票交易策略，再通过编程即计算机程序化将交易策略体现出来，接入券商量化交易端口，自动进行交易。搞清楚这个要了解什么是量化、什么是计算机程序化。
量化：
即将抽象的东西具体化。即使用数学、统计学、人工智能等方法，利用股市中各项指标，形成一个具体的交易策略。
计算机程序化：
即在既定的交易策略下实行自动下单的交易的行为。结合之前的量化，假如我们已经通过数理统计发现我们的量化思路是有效的，大概率情况下是能在交易市场上博取一些收益，那我们就将这个量化思路用程序实现，并对接券商或者第三方的行情API以及交易API，调好程序，让程序自动实现下单交易。这就是计算机程序化过程。
量化交易与主观交易相比较：

如果同学是金融211，再把编程搞定。走量化方向是个很不错的选择。而且这一块的人才缺口也很大。
希望能够帮到你。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:05:56

首先我觉得要明确是想完全转CS还是想从事量化交易或者数据分析类的工作。如果是单纯的想要从事量化的工作，那没有必要转码。金融中所使用的与AI相关的技能是完全可以自学的，如果你的数理基础过硬，有着良好的统计学功底，与AI相关的算法设计说到底还是统计学的应用。
之所以要厘清这个概念是因为当下很火的以统计学为基础的AI可能已经掩盖了CS这门学科更硬核的部分。
那么半路出家转码可能更多的还是就业向了。如果时间比较充裕我觉得是可行的。据我了解我校有许多文科出身的同学也最终转码成功去硅谷了。
建议的路径如下：
1.先上一下导论课程，看看自己感兴趣的工作方向。可以在b站上找Harvard的CS50。上完这门课之后就知道自己想干什么了，是算法岗还是开发岗。
2.接下来就是学数据结构与算法，操作系统，组成原理，计算机网络之类的。
课程的话多找找Harvard，MIT，CMU，Stanford的网课，B站和网易公开课上会有资源。看视频、看reading材料并完成作业就行。（一定要完成作业
之后看走开发岗还是算法岗路线。走开发的话，可能还要学数据库、分布式、软件工程等等；走算法的话，就从吴恩达的Coursera课程开始看吧，想走工程道路的话早日实习，有机会参加高质量的github项目开发；想走科研的话找靠谱老师跟着做，或者去发论文导向的靠谱的组实习。
一门CS课一般需要150小时-300小时的有效学习时间，因此请自己计算自己需要的时间以及可行性。
可以问下你们学校学cs的同学的培养方案之类的，但是不要照搬，因为半路转码没有那么多时间，更多的还是结果导向，进程要更功利一些。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:06:03

我以前混金融的，也是一个集团公司总部的技术分析岗位。为啥要走？其实很简单现在纯理论的金融文科生不好混。
人工智能都来取代人操作了。基层风控小伙伴走了不少，因为有风控机器人用算法来预估风险。数字化系统，初级分析师都可以下岗了。看到很多机器一批一批来占用人工位，明摆着不需要这样多人。
关于未来的发展趋势，我觉得金融专业发展，不想多说。
只说一个故事：我前年校友会，老师每年都要来我所在的城市，因为他也是我们的老乡。在饭桌上就开始叹息学妹学弟的就业问题。以前的我们学校找工作不太难。因为一般银行信托都抢光了。但是现在，金融机构更喜欢学物理、数学的。我学妹想做一个银行数数钱，不好意思这个岗位不太多，就连精算。。。这玩意都有机器人。
最近我去一个公司调研，看到德勤机器人，好家伙。会计的小伙伴还是有点风险了，但是财务管理还好点。
我昨天看到会计专硕现在减少全日制的招生，很多学校都只招非全。也在侧面说明了这个问题。
所以我作为曾经的同行，很理解题主的问题。
其实可以转量化风控和量化投资分析岗位。既不放弃以前的专业，保留自己的业务理论优势，还可以避免被人工智能取代。因为人工智能太死，即使是有学习功能，人的花花肠子太多。所谓道高一尺魔高一丈，当人熟悉了机器的规则，机器也会出问题。
我以前就扔数据让机器来做实验，看看自己的结果和机器的结果有什么区别。平时也会汇报给领导，我们是不是要调整机器的算法，要不要加额外的因子。其实领导对机器也不是太信任，对于一些重大决策也不能只看机器数据结果。
再说了，量化投资，不也要经常监控吗？
自己看得懂算法，懂得业务，还可以结合金融的理论玩，不是更好吗？

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:06:33

惊了完美符合条件。本人就是双非金融工程毕业... 转码中。
刚刚做完一个项目，明天开始找工作去也，占坑。以后再说。
不过还是劝慎重，推荐转的全是补习班广告现在码农也越来越卷了。

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自学java，已经找到工作。准备转大数据以后有机会再回归金融。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:07:30

文科生都转码了——EE专业小伙带女友成功上岸！
EE专业的笑笑已经拿到了Google ￥20W高薪 offer并幸运地抽中了h1-b

然而文科专业的女友Addy却有点发愁：秋招已过半了还没有拿到offer。
虽说Addy不排斥走婚绿，但在男友正式工作后，她也对编程也产生了很大的兴趣，一是在湾区的码农是出了名儿的钱多事儿少，其次就是每次看男友在电脑面前噼里啪啦的一顿操作就能完成项目的一个小部分，感觉特别神奇。
在和男友还有家人的商量下后，开始了转码。但是男朋友已经工作，每天的工作也都很饱和，Addy并不想多打扰男朋友，同时也想证明一下自己是可以的。

于是就自己开始刷各种各样的帖子，终于找到了一篇干货问，把转码应该做的时候说的很清楚很明白，需要注意哪些，需要做哪些，避坑无用功也是这篇帖子与Colin老师取得联系。
Colin老师原本是Google的一名软件工程师，职位还比较高，各种项目经验非常的丰富，加上自身对于各类语言都非常的有研究。对行业的认知也比较深。刚刚开始Addy是在群里和同学们一提，每天听一些干货，比如秋招，比如某公司某个岗位的面试的面试套路等等，随之干活越来越多。
在男朋友的带领下，自己每天也都在刷题，群里偶然也会出比较难的题型，然后Colin老师会带着大家一起做。也是从这开始Addy就报名了大牛的《保offer班》跟着微软的大佬和谷歌的大佬一起学习，并在3个月后成功上岸了亚麻。

文科出身的Addy完全不懂算法，也没有理科的逻辑思维，刚开始自学的时候特别痛苦。而Colin老师就梳理好算法面试的常见考点，从基础原理和概念讲到具体的代码实现，边敲代码边解释能让Addy更好的看懂细节。
Addy通过三个多月的学习、刷题，已经熟练掌握基础知识并实现代码，在面试过程中算法逻辑也非常的好，目前已经拿到了亚麻的offer。

亚马逊的研发岗位叫做SDE，我面试的就是这个岗位。
1 多线程的通信，同步方式。面试官问我volatile和synchronized的区别。
我从底层原理方面讲了两者的实现方式，主要解释了synchronized基于mutex lock实现，重量级锁，需要从用户态切换到内核态。volatile则是通过插入内存屏障的方式，保证变量读写的可见性。
2 集合类用过哪些
当时回答的是ArrayList，linkedlist，hashmap这类简单的集合类，于是面试官就问了hashmap的实现原理，以及和chm的比较，不同版本JDK的区别。也是比较老生常谈的问题了。
3 JVM的内存模型
说完内存模型的主要情况，面试官开始问我关于内存泄漏和内存溢出相关的问题，也比较简单，另外还问了GC相关的问题。
4 NIO和BIO的区别
主要就是讲述BIO的阻塞式IO读写，然后讲一下NIO的实现原理，相关类，并且说到IO多路复用的实现方式，底层的epoll实现方式等等。

5 算法题：实现一个LRU
只要求实现超过容量时的缓存淘汰，不用处理缓存超时的问题，所以只要写一个双向链表来存节点即可。另外，不能直接使用linkedhashmap实现，所以直接用hashmap作为成员变量，另外写一个含有容量参数的构造方法即可，也是比较常见的问题了。
6 n个有序链表合并，怎么实现。
刚开始说的是直接合并，然后优化使用多机进行。后来看了一下，可以用最小堆实现。
二这轮是经理面
1 项目
2 项目的多线程问题
3 项目的架构
4 项目的数据库使用，部署方式，缓存部署方式。
5 项目的实际场景
6 讲一下JVM的内存分区
7 秒杀系统架构设计
秒杀系统设计也是一个比较常见的问题了。一般可以分几个方面作答。
首先，前端限制访问时间，以及同一IP的访问次数。然后，第一层的服务做负载均衡，比如使用nginx，然后服务器做集群。接着，可以用消息队列做削峰和限流，然后做一层缓存，最后只有少量请求到达数据库。面试官问nginx怎么做高可用，前一层能不能再做负载均衡，我回答的是nginx也做集群，前一层可以用硬件负载均衡或者dns服务器做第一层负载均衡。另外面试官还问了如果有ddos攻击怎么办，我刚好想到通过人机验证来避免大量肉鸡的攻击，于是就说了验证码的方式，面试官也说可以。

8 Redis的分布式部署
说了Redis cluster的部署方式，其实就是分片加哨兵的部署方式，另外Redis还可以使用codis这类***来做分布式。
9 MySQL的主从部署，读写分离。
这个就是比较常见的MySQL部署方案了，稍微说了一下实现方式就没再问了。
10 cap定理
讲了一下为什么三者只能选两者，这个问题还是挺绕的。
11 负载均衡怎么做
12 kafka的作用，持久化，其他问题
kafka之前看了一些比较好的文章，但是时间一久就忘了，于是我就说了读写性能好，以及多个副本的部署方式。
13 前端解决一些无效的请求过滤，怎么做
14 有什么offer，想去哪里工作。
15 有什么问题想问我的
对于算法零基础/弱基础的人来说，学理论知识和敲代码完全是两码事。理论和实践结合才能更好的理解，简单来说，小白/算法基础薄弱者的学习过程是：理解思路 - 学习伪代码 - 输出代码。

很多新手会在选择Java语言还是Python语言中纠结，但是学习算法不限于具体的实现语言，不同的语言有各自的优势，会使用多种语言在面试中占很大的有优势。
Colin老师建议，求职者最好至少掌握一门编译型语言（如Java，C++）和一门解释型语言（如Python，Ruby），在面试中如果遇到不同类型的题目，可以使用不同的语言来节约时间。
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期权匿名回答 · 2022-1-18 16:08:09

一个24岁的青年，问一件不是难于上青天的事情来不来得及，就很可笑。
重点不是转不转，而是怎么转，转到什么程度。对于辣鸡本科，金融更加劝退，收入和码农差距很明显。
是跨考计算机硕士还是直接学编程，学哪种编程，把这些问题想明白才是重点。

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:09:04

九七年？勉强作为九零后、已满三十的我留下了眼泪……想说当然不晚！
由于没有指明具体的岗位偏好，在这里分情况说一下吧。以下回答为结合自身经历和身边案例所分析，仅具备一定的参考性，不保证普适性。
首先，如果真想金融转码农必须有比较清晰的职业规划。
是想进入互联网公司当程序员，还是想做几年技术然后转项目管理？
亦或是心向金融公司里面的技术岗，比如量化分析师之类的金融科技岗位？
一跳出金融行业走程序员路线
最好的转行选择当然是考研。以互联网大厂为例，北京邮电大学、西安电子科技大学等学校的研究生就很受欢迎，一开始就占据比较大的优势。简单讲就是，研究生学历是很好的敲门砖，选择研究生院校时可以多考虑一下优势专业。
如果没有花两三年读研究生的打算，那么最好是找一家靠谱的培训班，接受几个月的程序员培训。跟上培训班节奏的话，与自我学习相比有一定优势（按照课表学习和互相讨论能够带来学习效率的增益）。培训班上也会讲到如何更好地应对面试，对找工作有一定帮助。
当然了，不管是读研究生、上培训班，还是对自制力要求比较高的自学，建议提前学习一些计算机/编程领域的基础知识。推荐查看《软件工程导论》。
决定转行之前，最好能够学习一门编程语言，Java和Python比较合适。Java应用非常广泛，Python在人工智能和数据分析等方面有优势。推荐查看《零基础学Java》或《零基础学Python》，在慕课网、萌码、时光机等网站上进行一些基础学习也是有必要的。
Ps：走程序员路线的话，思维不妨开阔一些。程序员绝不止是互联网大厂，国企央企、事业单位、公务员岗位、银行等等，对程序员都是有需要的，一些银行的IT技术岗待遇也很不错。
二倾向金融行业技术岗
从个人目前了解到的消息来看，入职大型金融证券公司比较难，对学历和院校都有比较高的要求。工作压力大是必然的，与此同时福利待遇也高。
即然是以金融为背景转行码农，也可以重点考虑如今比较热门的量化分析师岗位。这样的岗位既要求有程序员的技术，也要求懂得金融行业的业务逻辑，某种程度上相当于程序员和金融分析的融合。选择金融行业技术岗这样的岗位能够更好地发挥你的自身金融背景优势，之后不管是深耕技术项目还是转管理岗，都有知识背景的加成。
Ps：即然是金融出身，那么银行技术岗是个很不错的选择。
现在转行一点都不晚。请及早行动起来，祝早日得到理想岗位。
想进一步了解零基础转IT技术方向工作，可查看其他答复：
毕业想去培训班转IT行业，合适吗？ - 知乎 (zhihu.com)
计算机专业毕业生薪资能到什么程度？ - 知乎 (zhihu.com)

期权匿名回答 · 2022-1-18 16:09:21

别说97年了，就是87年都可以转，你要是到了美国，77年的大叔都敢刷题去flag。
97年，到今年也就才24岁，正是记忆力和敏捷度max的时期，
你要是末流211，基本上也就离顶级券商，投行的门槛差远了，
不如IT+金融进军bank科技岗，未来可期！
而不要像生化环材的博士一样，35岁还是千老，挣扎着去转行。

97年，金融转码农还来得及吗？

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