s***a
发帖数: 47 | 1 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
几点感想：
1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
内能上一本就不会有问题 当然还要加上一些communication和一些corporate culture
的soft skills
2. 刷题要三遍！ 个人刷题不到一遍，而且当初刷的是九章算法推荐的lintcode不是
leetcode 最后面刷题的google facebook都挂了 而且都倒在了leetcode有lintcode没
有的题目 所以强调刷题要三遍 你在现场的气氛是几乎不可能很快把一道你没见过的题
目写出来的 而且要很熟练白板写题 这样看来flag的bar我觉得还是很高 但对转行者没
经验不造成歧视
3. 一些我用过的网上资源评价：
3.1 coursera的JHU的data science specialization: 推荐，尤其是你对data
analytics还一无所知的时候，可以帮助你熟悉基本概念还有R
3.2 coursera的UW的machine learning specialization和Andrew Ng的ML课程 都强烈
推荐，前者很注重case study熟悉python 后者很注重基本数学推导， 很适合初学者
你还可以把前者做的一些东西写入简历
3.3 九章算法的Java班，算法班，算法强化班，系统设计班 推荐，可以配合你刷题一
起上，让你系统性的刷题，课后要花相当的时间巩固学的东西
3.4 coursera UCSD的big data specialization 强烈不推荐 所有内容都太宽泛老师
口音很重没意思 最后我要了refund
3.5 coursera的Hinton的neural network 不太推荐给转行者 太专业大部分公司用不
到 我觉得知道基本概念像hidden layer，back propagation就可以了
3.6 coursera的Columbia的financial engineering 分为上下，推荐给对金融工程有
兴趣的同学，大部分都讲得不错，了解下security derivative pricing (options,
futures, swaps etc), risk management (value at risk), portfolio selection (
mean variance) 知道black Scholes model
4 写几道我碰到的有趣的一些题目吧
4.1 SQL里面group_by后aggregate function有求和sum 但没有求积（把一个group的相
乘而不是相加），请问如何实现？提示： log and exp
4.2 现在有一个biased的(0, 1) 生成器(比如80%为0， 20%为1）， 如何实现一个
unbiased的（0，1）生成器？写出code 比如给出biasedGenerator(), 写出
unbiasedGenerator()？
4.3 你要对七场赢四场就赢总决赛的NBA进行gamble，比如你赌A队赢并且赌20块钱，那
么如果A对赢了你收获50块输了你就输掉50块，问怎么样设计你的策略这样总决赛结束
后，不管比赛进程如何，你总是能赢一百块或者输掉一百块？
形势比人强。认清形势比个人能力重要得多。对99%的人来说，不管过去多么荣耀，学
的专业多么高精尖，最后也都是随着世界大潮流而潮涨潮落 现在的大势就是东岸的金
融业和西岸的IT业。希望Trump上台能振兴一些传统行业吧 祝大家好运。 |
h******3
发帖数: 351 | 2 恭喜祝福楼主！你说的leetcode 刷三遍，是全部500多题刷三遍么？
对于有经验的人，觉得机会还是不少，但是也非常挑剔。
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
|
u**u
发帖数: 668 | 3 恭喜楼主，功夫不负有心人。
物理系当年可是大把去花街，不知现在 形势怎么样了 |
t*******e
发帖数: 1633 | |
s***a
发帖数: 47 | 5 是的 最好还找人互相mock interview
的确很挑剔 只能广撒网看有没有对上眼的
【在 h******3 的大作中提到】
: 恭喜祝福楼主！你说的leetcode 刷三遍，是全部500多题刷三遍么？
: 对于有经验的人，觉得机会还是不少，但是也非常挑剔。
:
: 卡
:
|
c***w
发帖数: 134 | 6 lz 你好，我对 coursera的UW的machine learning specialization特别的感兴趣。请
问需要什么样的数学基础。我干了多年的java程序员，数学早就还给老师了。但是又希
望去学习机器学习。请指点一下，谢谢！ |
d******c
发帖数: 2407 | |
f*****n
发帖数: 499 | 8 我感觉lz是data science方向的？
同时leetcode刷题和搞数学machine learning，很难啊
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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f*****n
发帖数: 499 | 9 请教lz，除了自己很努力的学，是不是在寻找内推方面有些tip呢？或者说lz是如何拿
到那么多牛面试的？
另外，如果你全职postdoc，所以是白天工作，晚上自学？
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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s***a
发帖数: 47 | 10 的确相当费时间和精力 我是博后辞职然后全职转行的
【在 f*****n 的大作中提到】
: 我感觉lz是data science方向的？
: 同时leetcode刷题和搞数学machine learning，很难啊
:
: 卡
:
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s***a
发帖数: 47 | 11 我觉得应该没问题可以直接上的 数学基本都是linear algebra只要国内高考能上一本
应该都没问题
【在 c***w 的大作中提到】
: lz 你好，我对 coursera的UW的machine learning specialization特别的感兴趣。请
: 问需要什么样的数学基础。我干了多年的java程序员，数学早就还给老师了。但是又希
: 望去学习机器学习。请指点一下，谢谢！
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s***a
发帖数: 47 | 12 我是postdoc没有绿卡辞职 全职改行找工作的 所以压力也蛮大的 尤其有几个月没有任
何面试非常沮丧
内推的确很重要 我还好算social 所以大公司我都认识人帮我内推 还有一点就是简历
很重要 过不了screening肯定是简历有问题
总体来说 我把基本的CS, stats and finance都搞了个遍 做了个breath first search
，的确花费了巨大的时间和精力
【在 f*****n 的大作中提到】
: 请教lz，除了自己很努力的学，是不是在寻找内推方面有些tip呢？或者说lz是如何拿
: 到那么多牛面试的？
: 另外，如果你全职postdoc，所以是白天工作，晚上自学？
:
: 卡
:
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e*******o
发帖数: 4654 | 13 如果有phd 一二年级的学生，lz 的路你是完全可以走的。 |
e*******o
发帖数: 4654 | 14 真是有毅力 佩服
search
【在 s***a 的大作中提到】
: 我是postdoc没有绿卡辞职 全职改行找工作的 所以压力也蛮大的 尤其有几个月没有任
: 何面试非常沮丧
: 内推的确很重要 我还好算social 所以大公司我都认识人帮我内推 还有一点就是简历
: 很重要 过不了screening肯定是简历有问题
: 总体来说 我把基本的CS, stats and finance都搞了个遍 做了个breath first search
: ，的确花费了巨大的时间和精力
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f*****n
发帖数: 499 | 15 所以，如果想裸转，平常晚上自学应该很难？所以还是要辞职全职学cs？
这个感觉也需要极大的勇气，毕竟好有风险的感觉。
另外所谓内推，就是找认识的大公司的熟人？同学？甚至我老婆/老公在amazon啥的都
可以推荐我？甚至我看网上都是找陌生人内推（中国人帮中国人）；我的疑问是，人家
又不认识你为啥推荐你呢，对你也不了解啊。
或许我深受生物的毒害。生物领域所谓“推荐” 都是什么找大牛老板推荐去药厂，那
种含金量超级高的才叫“内推”
search
【在 s***a 的大作中提到】
: 我是postdoc没有绿卡辞职 全职改行找工作的 所以压力也蛮大的 尤其有几个月没有任
: 何面试非常沮丧
: 内推的确很重要 我还好算social 所以大公司我都认识人帮我内推 还有一点就是简历
: 很重要 过不了screening肯定是简历有问题
: 总体来说 我把基本的CS, stats and finance都搞了个遍 做了个breath first search
: ，的确花费了巨大的时间和精力
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s***a
发帖数: 47 | 16 每个人情况不一样 我的情况是做博后每天commute要两小时 已经有两娃 晚上不可能有
时间学习 我太太工作还可以 这样我就决定裸辞了
我个人交友还算广泛 来美十余年 各大公司都认识有人在里面 只要厚着脸皮一般朋友
都会帮忙的 人家refer你的话也有bonus呢 算是win win
【在 f*****n 的大作中提到】
: 所以，如果想裸转，平常晚上自学应该很难？所以还是要辞职全职学cs？
: 这个感觉也需要极大的勇气，毕竟好有风险的感觉。
: 另外所谓内推，就是找认识的大公司的熟人？同学？甚至我老婆/老公在amazon啥的都
: 可以推荐我？甚至我看网上都是找陌生人内推（中国人帮中国人）；我的疑问是，人家
: 又不认识你为啥推荐你呢，对你也不了解啊。
: 或许我深受生物的毒害。生物领域所谓“推荐” 都是什么找大牛老板推荐去药厂，那
: 种含金量超级高的才叫“内推”
:
: search
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h*******i
发帖数: 211 | 17 赞一个“形势比人强”
lz 厉害，咬咬牙就坚持过来了 |
h*******i
发帖数: 211 | 18 再问一个楼主
最后的quant工作要用到很多编程吗？感觉适合经济数学相关了 |
f*****n
发帖数: 499 | 19 lz真是太赞了！
的确，做薄后commute两个小时，那真是太不划算
【在 s***a 的大作中提到】
: 每个人情况不一样 我的情况是做博后每天commute要两小时 已经有两娃 晚上不可能有
: 时间学习 我太太工作还可以 这样我就决定裸辞了
: 我个人交友还算广泛 来美十余年 各大公司都认识有人在里面 只要厚着脸皮一般朋友
: 都会帮忙的 人家refer你的话也有bonus呢 算是win win
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h**********b
发帖数: 147 | |
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b******s
发帖数: 50 | |
a****l
发帖数: 21 | 22 感谢分享！请问quant面试需要学machine learning和刷leetcode吗？
你面的是哪种quant？
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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a****l
发帖数: 21 | 23 另外楼主你刷题用的哪个语言？只会python行吗？谢谢 |
e**********0
发帖数: 502 | 24
general hire的公司，比如FLG，正常人都是帮忙推荐的，完全不需要怎么熟悉你。那
么多员工，一个不愿意就找第二个。多跳出自己的小圈子看看，不要无形中给自己设置
这么多没有的障碍。
【在 f*****n 的大作中提到】
: 请教lz，除了自己很努力的学，是不是在寻找内推方面有些tip呢？或者说lz是如何拿
: 到那么多牛面试的？
: 另外，如果你全职postdoc，所以是白天工作，晚上自学？
:
: 卡
:
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D*******h
发帖数: 499 | 25 赞lz
我也是博后辞掉了，专心找工作转行，可惜7个月了，还没找到工作，有点快挺不住了。
lz的quant offer如何找到的？能介绍下经验吗？
我CFA过了三级，在读一个online CS master，可惜没经验，面了几个板上推荐的，都
挂了。
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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i******d
发帖数: 62 | |
c******d
发帖数: 25 | 27 真厉害，佩服佩服，恭喜楼主！
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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c******4
发帖数: 4896 | 28 lz真是有毅力！！形势比人强，真是说得太对了。 |
s***a
发帖数: 47 | 29 我觉得无论什么工作(quant, stats, data analyst, data scientist)都需要一定编程
水平 以后coding估计会像现在的office一样 基本要人人会的 也不需要很精通 需要什
么就学点什么好了
【在 h*******i 的大作中提到】
: 再问一个楼主
: 最后的quant工作要用到很多编程吗？感觉适合经济数学相关了
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s***a
发帖数: 47 | 30 主要用python 也用过java
编程语言真不重要 关键是要了解里面逻辑以及能准确的交流能力
当然别人写的其他语言code你要基本能看懂 这我相信不会是问题 你看看leetcode
solution即可
【在 a****l 的大作中提到】
: 另外楼主你刷题用的哪个语言？只会python行吗？谢谢
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s***a
发帖数: 47 | 31 我是辞职后第13个月挂了6个onsite之后拿到第一个也是唯一offer的 所以你还好拉 呵呵
quant我准备很少 基本不懂finance 可能运气好这次
我觉得知识技术是一方面 onsite的谈吐交流 能否让面你的人喜欢和你交流 也很重要
其实我们学的大部分东西最后都用不到或者可以上班再学 谁不愿意招个自己喜欢的人
做同事呢？
了。
【在 D*******h 的大作中提到】
: 赞lz
: 我也是博后辞掉了，专心找工作转行，可惜7个月了，还没找到工作，有点快挺不住了。
: lz的quant offer如何找到的？能介绍下经验吗？
: 我CFA过了三级，在读一个online CS master，可惜没经验，面了几个板上推荐的，都
: 挂了。
:
: 卡
:
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a****l
发帖数: 21 | 32 谢谢！请问你面过的quant会问machine learning算法或者数据分析的问题吗？
我的意思是，quant和data scientist面试侧重点是不是有所不同？
【在 s***a 的大作中提到】
: 主要用python 也用过java
: 编程语言真不重要 关键是要了解里面逻辑以及能准确的交流能力
: 当然别人写的其他语言code你要基本能看懂 这我相信不会是问题 你看看leetcode
: solution即可
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s***a
发帖数: 47 | 33 会的 我就被问了怎么解释ridge regression, random forest之类的问题
你第二个问题我觉得完全取决于公司 你可以从glassdoor或者前面面试过的人了解到面
试大致会问什么题目 不同公司差距很大 但是同一公司面试模式甚至题目都一般不变
【在 a****l 的大作中提到】
: 谢谢！请问你面过的quant会问machine learning算法或者数据分析的问题吗？
: 我的意思是，quant和data scientist面试侧重点是不是有所不同？
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m*****n
发帖数: 213 | 34 两个小孩主要有老人帮忙照看吗？不然全职在家小孩子也需要耗费时间照顾的。 |
T*******e
发帖数: 4928 | 35 Congrats!
赞楼主，实在人。
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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S*****V
发帖数: 535 | 36 恭喜！功夫不负有心人！
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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d******v
发帖数: 801 | |
a****y
发帖数: 102 | 38 你知道log exp会丢失精度么？如果有0怎么办？或者esp？ |
l****r
发帖数: 119 | |
m*********3
发帖数: 5381 | 40 Mark
卡
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 16
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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|
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s***a
发帖数: 47 | 41 我说了我刷了不到一遍 需要刷三遍 机会浪费很可惜
【在 l****r 的大作中提到】
: 刷题三遍IT公司都没进，这是什么好形势？
|
s***a
发帖数: 47 | 42 好问题 0的话用一个很小的数代替 这的确不是很好的办法
【在 a****y 的大作中提到】
: 你知道log exp会丢失精度么？如果有0怎么办？或者esp？
|
z******i
发帖数: 130 | 43 Mark!!
【在 s***a 的大作中提到】
: 我说了我刷了不到一遍 需要刷三遍 机会浪费很可惜
|
s**5
发帖数: 68 | 44 感谢楼主分享，请问4.3的题意是每次bet $20 赢得话收进$50输的话再付出$50是这个
意思吗？谢谢 |
d***e
发帖数: 193 | 45 quant不需要很强的编程能力啊，估计你挂的不是编程问题吧，多看看网上的面经，加
强自己的弱势
了。
【在 D*******h 的大作中提到】
: 赞lz
: 我也是博后辞掉了，专心找工作转行，可惜7个月了，还没找到工作，有点快挺不住了。
: lz的quant offer如何找到的？能介绍下经验吗？
: 我CFA过了三级，在读一个online CS master，可惜没经验，面了几个板上推荐的，都
: 挂了。
:
: 卡
:
|
f*****n
发帖数: 499 | 46 找软件的sde靠python/java刷题
找data science靠machine learning/statistics，当然也要coding，但是对coding要
求远远不如sde那么高
我觉得这是两个差别很大的行业，但对于我们刚开始要转行的人来说经常混不清，反正
都是quantitative
根据lz的描述，物理phd，学了那么多data science/ml, 而且你最后拿到的是quant的
offer，我推测lz走的还是data scie的路线。
我很好奇，lz你又leetcode刷题，又machine learning／statistics，实际上lz你是在
同时找两个行业的职位？
那真是非常努力非常艰难。
我听很多人只要做好其中一项：
sde＝强coding＋弱math，
or
data sci＝弱coding＋强math
就挺不容易，也足够了
不知道我说的是否正确
【在 s***a 的大作中提到】
: 我说了我刷了不到一遍 需要刷三遍 机会浪费很可惜
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a*****y
发帖数: 416 | 47 mark一下，不容易。
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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L******9
发帖数: 866 | |
e******g
发帖数: 8 | 49 你太厉害了，非常聪明并且有毅力。我想请教下一年辞职在家简历上的gap怎么写呢？
【在 s***a 的大作中提到】
: 每个人情况不一样 我的情况是做博后每天commute要两小时 已经有两娃 晚上不可能有
: 时间学习 我太太工作还可以 这样我就决定裸辞了
: 我个人交友还算广泛 来美十余年 各大公司都认识有人在里面 只要厚着脸皮一般朋友
: 都会帮忙的 人家refer你的话也有bonus呢 算是win win
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b*****e
发帖数: 405 | |
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e*******o
发帖数: 4654 | 51 如果lz 在编程和 quant 方面的技能相当
差不多说明，马工的职位没有quant的好找了。
马公职位多，但申请的人也远远多于quant。
【在 f*****n 的大作中提到】
: 找软件的sde靠python/java刷题
: 找data science靠machine learning/statistics，当然也要coding，但是对coding要
: 求远远不如sde那么高
: 我觉得这是两个差别很大的行业，但对于我们刚开始要转行的人来说经常混不清，反正
: 都是quantitative
: 根据lz的描述，物理phd，学了那么多data science/ml, 而且你最后拿到的是quant的
: offer，我推测lz走的还是data scie的路线。
: 我很好奇，lz你又leetcode刷题，又machine learning／statistics，实际上lz你是在
: 同时找两个行业的职位？
: 那真是非常努力非常艰难。
|
d****n
发帖数: 12461 | 52 我觉得有点可惜。quant可能是未来最看不清楚的行业。 |
l********k
发帖数: 14844 | 53 4.3题输掉50什么意思？最开始下押的20呢？赢了得30输了掉70，这赌博也有人玩？ |
r******t
发帖数: 8967 | 54 楼主是物理口的，如果毕业学校好的话去做quant属于正常职业路线。难度和转码不能
比。帖子有些误导。
【在 e*******o 的大作中提到】
: 如果lz 在编程和 quant 方面的技能相当
: 差不多说明，马工的职位没有quant的好找了。
: 马公职位多，但申请的人也远远多于quant。
|
D*********e
发帖数: 646 | 55 4.3 啥意思，7场每场都可以押20块钱吗？
每次看到这种描述不清楚的brain teaser题都想打人
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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D*********e
发帖数: 646 | 56 物理phd当然math比coding强，所以尽管他费尽心机当马公，最后还是靠背景拿了offer。
【在 f*****n 的大作中提到】
: 找软件的sde靠python/java刷题
: 找data science靠machine learning/statistics，当然也要coding，但是对coding要
: 求远远不如sde那么高
: 我觉得这是两个差别很大的行业，但对于我们刚开始要转行的人来说经常混不清，反正
: 都是quantitative
: 根据lz的描述，物理phd，学了那么多data science/ml, 而且你最后拿到的是quant的
: offer，我推测lz走的还是data scie的路线。
: 我很好奇，lz你又leetcode刷题，又machine learning／statistics，实际上lz你是在
: 同时找两个行业的职位？
: 那真是非常努力非常艰难。
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s***a
发帖数: 47 | 57 sorry 意思是你可以押任意x块钱 输赢都是x块钱
【在 D*********e 的大作中提到】
: 4.3 啥意思，7场每场都可以押20块钱吗？
: 每次看到这种描述不清楚的brain teaser题都想打人
:
: 卡
:
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f*****n
发帖数: 499 | 58 羡慕物理phd
所以我们生物phd咋办
就算我生物信息，也比人家物理phd差了nnn条街
只能补课了
offer。
【在 D*********e 的大作中提到】
: 物理phd当然math比coding强，所以尽管他费尽心机当马公，最后还是靠背景拿了offer。
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D*********e
发帖数: 646 | 59 一直不明白怎么这么多bioinfo的在抱怨，那么多DS工作不是都很match吗
【在 f*****n 的大作中提到】
: 羡慕物理phd
: 所以我们生物phd咋办
: 就算我生物信息，也比人家物理phd差了nnn条街
: 只能补课了
:
: offer。
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m******e
发帖数: 3 | 60 lz我现在也在处于类似的阶段。
楼主最后去了哪里？ |
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f*****n
发帖数: 499 | 61 因为bioinfor半吊子啊，高不成低不就
【在 D*********e 的大作中提到】
: 一直不明白怎么这么多bioinfo的在抱怨，那么多DS工作不是都很match吗
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D*********e
发帖数: 646 | 62 谢谢解释。可以讲讲怎么做吗？我以前好像看到过类似的题找不到了。
【在 s***a 的大作中提到】
: sorry 意思是你可以押任意x块钱 输赢都是x块钱
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m***n
发帖数: 220 | |
S********n
发帖数: 21 | 64 dynamic programming
【在 D*********e 的大作中提到】
: 谢谢解释。可以讲讲怎么做吗？我以前好像看到过类似的题找不到了。
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c**********a
发帖数: 659 | 65 quant 不是钱多吗?quant 看不清，和data science /data analysis, sde 比起来，哪
个更看不清？
【在 d****n 的大作中提到】
: 我觉得有点可惜。quant可能是未来最看不清楚的行业。
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p*****9
发帖数: 273 | |
h****0
发帖数: 8 | 67 我也是物理，国内的postdoc，现在转行已经准备了machine learning课程例如
coursera的NG， Udacity machine learning nano degree。知识概率论数学方面还没
太丢。但是现在感觉好多计算机基础的操作系统计算机网络都恨欠缺。leetcode很花时
间，这样总的时间肯定是不完全够的。上网课做作业和刷题都很花时间，如何分配几个
时间呢？有人还推荐了让学学hadoop，只了解了概念，要深入那么刷题时间要大大折扣
了。现在感觉刷题量还很不够。请指点一下。 |
s***a
发帖数: 47 | 68 的确都是很花时间这也是我辞职改行的原因 尤其是以后要做的和现在在做的没有任何
关系的话
你可以先投投简历看看有没有面试 试试看哪条路容易走一点
【在 h****0 的大作中提到】
: 我也是物理，国内的postdoc，现在转行已经准备了machine learning课程例如
: coursera的NG， Udacity machine learning nano degree。知识概率论数学方面还没
: 太丢。但是现在感觉好多计算机基础的操作系统计算机网络都恨欠缺。leetcode很花时
: 间，这样总的时间肯定是不完全够的。上网课做作业和刷题都很花时间，如何分配几个
: 时间呢？有人还推荐了让学学hadoop，只了解了概念，要深入那么刷题时间要大大折扣
: 了。现在感觉刷题量还很不够。请指点一下。
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a*****e
发帖数: 2503 | 69 thank you very much
卡
【在 s***a 的大作中提到】
: 长达一年的转行加找工作经历结束了，和大家分享下经验教训
: 背景： midwest一州立大学 实验物理PhD 然后在东海岸另一州立学校博后3年 无绿卡
: 有H4 EAD 全部自学 onsite面试了google, facebook, Fannie Mae, Freddie Mac,
: Capital One, comscore和两个小公司的SDE，data scientist, stats还有quant职位
: 电话面试挂了amazon 和 Bloomberg 最后收到一个quant offer
: 几点感想：
: 1. 首先一定要有信心，大部分理工科PhD应付现在这些热门专业其实都绰绰有余，当然
: 你得花时间，要少走弯路，要多刷题，这些热门方向都是相通的，总体就是你要有
: programming和数学(linear algebra, stats)的基础，有些专业大二后就很少接触数学
: 和编程 或者这两者都不是你的comfort zone 这样会要多花些时间 但我觉得只要你国
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d*********n
发帖数: 26 | 70 厉害!
我看出来的形势就是data science这条路门槛很高,性价比也不高
物理PhD+薄厚,还要这么努力才转行data science,
而刚毕业的cs/ee小本小硕刷题就能找到SDE,还有某玄学公司不要onsite,甚至连video
面试都没有的就能拿offer的 |
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e****z
发帖数: 108 | 71 是啊， 我全职找了一个月DS， 靠版上一个前辈推荐，拿了一个面试， 自己海投了20-
30封简历， 拿了一个面试， 但是都没拿到onsite。 我平心而论， 各种数据分析，
ML， 和Deep learning的东西都知道点， 当然面试准备的也许不足，学校系里的ML和
深度学习的课上过， Ng的课上过， 而且还是原版cs229， 不是coursera上阉割版的，
我还是物理phd+cs的master， 结果自己海投也就一个公司过了一轮技术面， 其余的
phone screening都挂了，反倒是无心插柳的sde却随便一投，就有点机会， 可惜
leetcode刷的不够， 挂了一次， 现在我估计也不想DS了， 也不知道之前那些转行找
到了DS的人到底是运气好， 还是付出了我没看到的努力， 总之比起来SDE来说，这条
路很难走， 希望有类似的犹豫的人， 还是直奔SDE吧， 可惜我没早领悟到， 希望把
自己的经历讲出来 ，以渡有缘人！
video
【在 d*********n 的大作中提到】
: 厉害!
: 我看出来的形势就是data science这条路门槛很高,性价比也不高
: 物理PhD+薄厚,还要这么努力才转行data science,
: 而刚毕业的cs/ee小本小硕刷题就能找到SDE,还有某玄学公司不要onsite,甚至连video
: 面试都没有的就能拿offer的
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l****e
发帖数: 246 | |
l****e
发帖数: 246 | |
i***h
发帖数: 12655 | 74 读物理的先把数据结构算法操作系统三本教科书过一遍不难吧
尤其是算法
直接刷题感觉基础不稳
【在 h****0 的大作中提到】
: 我也是物理，国内的postdoc，现在转行已经准备了machine learning课程例如
: coursera的NG， Udacity machine learning nano degree。知识概率论数学方面还没
: 太丢。但是现在感觉好多计算机基础的操作系统计算机网络都恨欠缺。leetcode很花时
: 间，这样总的时间肯定是不完全够的。上网课做作业和刷题都很花时间，如何分配几个
: 时间呢？有人还推荐了让学学hadoop，只了解了概念，要深入那么刷题时间要大大折扣
: 了。现在感觉刷题量还很不够。请指点一下。
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w**z
发帖数: 8232 | 75 纯属好奇，为什么一开始要试DS? 就因为是 scientist? 自己感觉好？
：是啊， 我全职找了一个月DS， 靠版上一个前辈推荐，拿了一个面试， 自己海投了
20-30封简历， 拿了一个面试， 但是都没拿到onsite。 我平心而论， 各种数据分析
，
：ML， 和Deep learning的东西都知道点， 当然面试准备的也许不足，学校系里的ML和 |
i******t
发帖数: 798 | 76 原因很简单
你简历不行， 没有类似的经历和背景。
你现在类似freesh 毕业的当然没有竞争力
20-
【在 e****z 的大作中提到】
: 是啊， 我全职找了一个月DS， 靠版上一个前辈推荐，拿了一个面试， 自己海投了20-
: 30封简历， 拿了一个面试， 但是都没拿到onsite。 我平心而论， 各种数据分析，
: ML， 和Deep learning的东西都知道点， 当然面试准备的也许不足，学校系里的ML和
: 深度学习的课上过， Ng的课上过， 而且还是原版cs229， 不是coursera上阉割版的，
: 我还是物理phd+cs的master， 结果自己海投也就一个公司过了一轮技术面， 其余的
: phone screening都挂了，反倒是无心插柳的sde却随便一投，就有点机会， 可惜
: leetcode刷的不够， 挂了一次， 现在我估计也不想DS了， 也不知道之前那些转行找
: 到了DS的人到底是运气好， 还是付出了我没看到的努力， 总之比起来SDE来说，这条
: 路很难走， 希望有类似的犹豫的人， 还是直奔SDE吧， 可惜我没早领悟到， 希望把
: 自己的经历讲出来 ，以渡有缘人！
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c*********t
发帖数: 78 | |
e****z
发帖数: 108 | 78 Good question.
当时感觉大家都在转码工， 版上舆论就是F2大妈刷题就能转，所以觉得DS也许门槛高
， 竞争小一些， 毕竟自己有个phd, 是DS的敲门砖。当然现在想想， 错的一塌糊涂。
幸好亡羊补牢， 已经踏上刷提找工的大路， 等着这波校招了。 所以看到这个主贴，
形式比人强， 很有感触， 写出来自己的经历， 一家之言， 仅供参考
ML和
【在 w**z 的大作中提到】
: 纯属好奇，为什么一开始要试DS? 就因为是 scientist? 自己感觉好？
:
: ：是啊， 我全职找了一个月DS， 靠版上一个前辈推荐，拿了一个面试， 自己海投了
: 20-30封简历， 拿了一个面试， 但是都没拿到onsite。 我平心而论， 各种数据分析
: ，
: ：ML， 和Deep learning的东西都知道点， 当然面试准备的也许不足，学校系里的ML和
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e*******o
发帖数: 4654 | 79 跟着大家混不是没道理的。
，
【在 e****z 的大作中提到】
: Good question.
: 当时感觉大家都在转码工， 版上舆论就是F2大妈刷题就能转，所以觉得DS也许门槛高
: ， 竞争小一些， 毕竟自己有个phd, 是DS的敲门砖。当然现在想想， 错的一塌糊涂。
: 幸好亡羊补牢， 已经踏上刷提找工的大路， 等着这波校招了。 所以看到这个主贴，
: 形式比人强， 很有感触， 写出来自己的经历， 一家之言， 仅供参考
:
: ML和
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p*****2
发帖数: 21240 | 80
大牛上了吗？
【在 c***w 的大作中提到】
: lz 你好，我对 coursera的UW的machine learning specialization特别的感兴趣。请
: 问需要什么样的数学基础。我干了多年的java程序员，数学早就还给老师了。但是又希
: 望去学习机器学习。请指点一下，谢谢！
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c***w
发帖数: 134 | 81 在上第一节课，foundation 数学几乎没有，都是操作ipython notebook和它们自家的
lib。第一节课很简单，估计几天就搞定了。 |
c***w
发帖数: 134 | 82 当然了，我这样上，就是指望能囫囵吞枣的先有个概念。没打算开始就学的都会。 |
