文科生，轉行程式員或IT行業有可能嗎，0基礎？__程式員

首要原因：基層IT工作最像學生生活。基層文科學生的工作將嚴重挫傷學生的積極性。其他地區不熟悉，採取資料分析的例子。

同一家公司有兩名學生。一個是IT資料群組的資料負責人，另一個是營銷部門的營銷專員。有一天，市場部的領導為小明安排了一個任務：我們需要準備一個會員促銷活動。最初的目的是將會員消費滿300減50。於是小明開始了他的繁忙的工作，他做的工作大概有下圖那麼繁瑣：

這就是營銷部總監的真實生活狀態。我們想象做營銷其實是一群穿著西裝的人，每天指點江山和說一些激勵人心的話語。但事實上，他們基本上是跑腿跑腿，被領導罵，每天都要改文案中度過。特別是對於大公司來說，前500位的市場部門尤為嚴重。分工很好，每個人都是螺絲刀。小公司可能大概好一點，人比較少，自己想做什麼就做什麼，但是專業性卻比較糟糕。更令人惱火的是這種事情一年發生很多次。在每一次活動中，小明都被弄得一團糟。什麼，目標在哪裡。它在哪裡長大。

一個目光敏銳的同學小艾也寫了一份需求清單：

需求被送到了小艾，Xiao AI給小明發了一個電話確認問題，然後他開始了他的工作，他的過程可能是這樣的（如下）：

然後比較小明的工作圖，我們感覺到它們之間的巨大差異。我們大概知道為什麼基層的IT工作比草根的文科有一種精神上的優勢。事實上，在許多大企業中，500強、市場、運營部門的薪酬並不低，但這還不夠，使基層文科生形成了心理優勢，就在這裡。

沒有技能提升的感覺，沒有明顯的進步，沒有客觀的標準，文科類文科學生的發展極為困難。此外，是領導讓他們懷疑未來的未來：如果沒有客觀的評估和領導，我怎麼能成為領導者。

相比之下，做這件事的學生就更清楚了。在它只會超越之前，現在將是SQL，明天學習Python，沒有項目做深入學習嗎。沒關係。kgle複製它，代碼資料不會太小。另一方面，這個圈子裡的同事們不斷地派出被搶購的人工智慧人才，讓他們相信自己的選擇。編碼，年輕人。

這種模式與我們學校的模式相似嗎。我們年輕的時候接受了應試教育：教材編寫的習題和標準答案，在實踐面前，誰做的題很難得分高，考試一桌沒有交流，沒有合作。父母和老師向我們保證，如果我們能上XX大學，我們就能到達XX。

把教材改成：

《“21天掌握Excel”》

《“21天掌握SQL”》

《“21天掌握蟒蛇”》

《“深造21天”》

《“21天掌握人工智慧產業發展”》

改變教師和家長的承諾，讓我知道如何求助於資料分析師是文科學生轉型的最大動力。21×5＝105天，無論你是否真的能學會，105天努力學習，期末考試，哦，不，最後一次面試是成功的。這是符合學生期望的一件事。

對於這種轉變，它是好的嗎。只是說寒冷和溫暖。我剛進入工作場所，從資料分析開始。這麼多年來，我從基本崗位上爬了過來。我知道那裡有多少個洞。例如，一個學生的小艾可能掛了資料分析員的頭銜，但他在做資料分析嗎。知識淵博的人可以看出他只是在數。雖然他沒有幾個數字，但這些數字是什麼呢。這些數字中有多少與購買300減50有關。小艾完全不知道。

這是分析的開始，知道為什麼數字運行。如果你一直這樣做，也許在幾個月內，小艾的熱情會逐漸消失，跑去知道做資料分析，但業務部門總是有一些機器，怎麼辦。即使他努力閱讀“從入門到精通的深度學習”，結果將是模型在實際資料面前是多麼脆弱。如果你想換工作，你會被各種各樣的經曆所厭惡。

所有做過資料採礦的學生都知道，一個項目是65%的時間清理資料，30%的時間降低業務方的預期價值，剩下的5%就要做一個嚴肅的模型。我是在前兩年，經常被各種垃圾資料驅動，建模要求，客戶的結果，業務部門的幾個字來重新定義問題，協助我們解決問題。如此反覆，我懷疑技術是值得的。

在這裡，我們不會談論它。坑太多了。這麼多，以至於在火山口，有太多的技術學生和商界PK，PK到最後比業務更專業，然後走出技術走管理路線。這是一滴水。我就是這麼做的。總之，改變職業並不容易，且行且珍惜。

後記：對於大部分轉行的人來說，找機會把自己的基礎知識補齊，邊工作邊補基礎知識，真心很重要。

“我們相信人人都可以成為一個web前端大神，現在開始，找個師兄，帶你入門，學習的路上不再迷茫。這裡是web前端修真院，初學者轉行到互連網行業的聚集地。" 加QQ群：755627684（招募中）