材料学博士转型大数据开发，是一种什么体验？
今天分享經驗的是學習群一位即將畢業的材料學博士，他去年年底開始學的大數據，目前已成功入坑，也收了一些大廠的offer。要加學習群的同學可以掃描下方二維碼，備注【加群】，拉你進學習群。
一、自我介紹
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本碩博都是985材料化學專業（一條路黑到底。。。），之所以一直讀化學專業是因為學得還好，一路保送讀研、讀博，溫水煮青蛙，就這么一路走來了。我想著有博士文憑，總歸不會混的太差。
直到完成了博士學業開始打算找工作的時候才知道行情是多么的慘淡、多么的坑，費了很大勁兒，找到了化學材料類的目前最好的企業的offer，開的薪水一年打包下來和計算機專業類碩士的起薪差不多。薪水低就算了，還是在偏遠的工作地址，工作環境惡劣，對身體危害極大，各種接觸有毒有害的化學品，考慮到以上種種，果斷選擇跳出這個大坑。
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我平時愛折騰，也寫過python啥的，參加過數學建模競賽拿了獎，對編程了解些。之后看了峰哥的微信公眾號文章，加了微信，峰哥也蠻熱心和負責的，反復詢問我是否堅定了轉大數據的決心，畢竟現在已經是博士了。我回顧了之前讀研經歷，打消了顧慮，毅然決定轉行。
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二、學習面試過程
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按照峰哥提供的學習路徑：Java SE -> 項目 -> 多線程 -> JVM->大數據框架的路線開始學習。有不懂的地方，我先去搜索引擎查，查不到了再去請教峰哥。
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大數據框架的很多，需要根據自己下興趣選擇框架學習，也盡量結合企業的需求學習。我選擇的方向是數倉開發方向，包含離線和實時數倉，因此學習了Spark和Flink這兩個框架，以及對應的實戰項目。
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一邊學習一邊面試，通過面試倒逼著自己去學習和理順知識點，還有刷算法題。聽了峰哥的建議，我先從上海的初創公司開始面試，剛開始比較順利，直到面試到一家D輪的公司，之前都面試的還好，技術二面問了兩道簡單的算法題，沒寫出來，結果直接掛掉。因此我意識到，算法的重要性，開始補充數據結構和算法的知識，狂刷算法題。
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春招開始之后，廣投大廠的實習崗位。有一點要注意的是，很多企業的大數據崗位招聘是放在后端開發或者軟件開職位里面的，比如阿里就有數據研發崗和Java開發大數據方向，這些崗位都可以投遞。
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具體面試題，我就不羅列了，牛客網上面經帖子很多。我就說下面試的幾個點：
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Java語言基礎及JVM：
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越是大廠越是注重基礎知識的掌握情況，基礎的知識一定要會，峰哥提供的面經就是很好的資料。針對面經，有不懂的再去看書、看帖子進一步理解；最好準備一兩個高頻面試題的源碼解讀。
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JVM是大廠的必考項，阿里，網易都是一上來就問JVM的。這部分內容比較抽象，我自己學習是看JVM視頻入門的，在結合JVM書籍深入理解。JVM知識也很重要，后期學習內存型的大數據框架（Spark、Flink）都需要用到JVM的知識作為基礎。
大數據框架及項目：
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講解框架的時候可以結合簡歷上的項目去說，這樣的話，即使你將框架知識卡殼了也可以通過項目實例講解來糊弄過去（僅個人經驗）。大數據的崗位主要有兩類，業務崗和技術平臺開發崗：
面業務崗的話，要好好準備SQL和業務模型這一塊，數據流的走向，數倉業務建模等。技術開發崗的話對大數據框架的基礎知識掌握很高，我面阿里云的時候全程深扣MapReduce原理和底層細節，被虐的很慘。（面完后，兩天內把MR的原理前前后后啃了個好幾遍，對，就是面試倒逼著你去學習去啃書）
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計算機基礎知識：
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數據結構和算法：這一塊內容也是重中之重，而且要想走好IT這條路，是很重要的。我學的是極客時間上的數據結構與算法之美這們課，講的還蠻不錯（善用搜索引擎，很容易就能找到學習資源）。學好這部分內容，也能加深理解框架的設計思想，也能看懂一些源碼。
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算法題的話，劍指offer要好好刷，要多刷，好多公司真的就是直接出原題。《程序員代碼面試指南-左程云》這本書也建議去刷，按照算法題考點進行了分類講解，正好是Java語言寫的答案，答案解析寫的通俗易懂。這本書總結的都是高頻題目，這本書刷透了，國內大廠算法面試都不是事兒了。
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計算機網絡和操作系統看面試題學習就行了，高頻考點就那么幾個題目。操作系統可以和jvm放在一起學，很作點都是相通的。
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數據庫要好好學，因為我自己是往數倉這一塊發展。
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面試技巧：
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要提前準備好自我介紹，最好兩份，一份針對技術面，多說點技術項目方面的內容；一份準備HR面，多說些自己的學習，項目經歷，自己的感悟以及學習、心得總結。
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面試對話過程中的套路，我也是從峰哥學到的，盡量往自己知道的、懂的內容引導。一場面試也就40-60分鐘左右，你答的內容多，占據的時間長，面試官問的自然也就少了。盡量用下沉式的對話方式，比如問是否了解HashMap，你就可以回答這個式是什么，有什么特點，底層的實現，數據結構的知識；
如果面試官沒打斷，還可以接著往下延申，講講CocurrentHashMap在不同jdk版本的實現以及并發等問題。面試中，你能主動說出來，面試官會認為你的基礎是很扎實的，這是個加分項。
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到技術主管面或者HR面，對于轉行的，一般都會問到你為何轉行這個問題。這個要實現做好準備，這個回答還蠻重要的。我阿里技術boss面的時候，回答的不好，被一通diss。其實這個也不是學歷歧視，算是一種壓力面吧；提前準備一些說辭，在壓力面試之下，承認自己非科班的不足，同時能夠有理有據的回答，展現出自己的自信和底氣，這應該就是面試官想要的答案吧。
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最重要的一點是面試后要及時總結復盤，針對面試總暴露的不足，趕緊查缺補漏，做到考后一百分。面試過程就是個升級打怪的過程，不斷反思總結，才會有提高。
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三、總結
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我現在也還在不斷學習和面試中，目前拿到了華為，網易以及好幾個創業公司的offer。校招求職之路還在進行中，接下來還得復習之前所學和深挖框架原理，同時還要多刷算法題（要認識到自己的不足，趕緊彌補~~）。希望秋招能拿更好的offer。
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剛開始做決定，以及之后的學習過程，一路走來都不容易，身邊朋友同學的質疑以及剛開始刷算法題的那種懷疑到自我智商是不是欠缺。。。尤其是讀到博士才想到轉行，壓力和阻力也是蠻大的。轉行一定要趁早，別像我這樣溫水煮青蛙到現在，壓力會大很多。執行力很重要，執行力就是定時定量的去做，去完成。多向優秀的人學習，峰哥就是個很好的例子，多和優秀的人學習、交流，自己慢慢也會精進起來。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的材料学博士转型大数据开发，是一种什么体验？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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