剛移民時35歲,從零開始學習會計,10年後我是加拿大注冊會計師,在一個大公司擔任高級財務分析師。都說人工智能和數據科學家是未來最吃香的職業,我能否再造輝煌,用下一個十年實現新的職業轉換?
我之所以又想轉換職業,是因為目前職業已經到了天花板,估計今後20年不發生意外的話我會在現在的崗位一直幹到65歲退休。
先說說我的分析,如果我想在職業上提升有兩個可能性途徑。第一條路是通過提升英語,使自己能說會道,將來走管理路線,而管理路線有兩個方向,一是在公司內部通過論資排輩,向上走。這種可能性很小,同是中國人的部門同事老李英語比我好,計算機比我牛,工作經驗比我豐富,結果幹到退休還是跟我一樣的職位,更何況公司還有成百上千的同樣有CPA title的本地人,我坐火箭英語也趕不上他們。我憑什麽從他們中脫穎而出去管理別人? 前一條路斷了,還有第二條路,跳槽,去那種沒人願意去的小公司做中低層管理,再慢慢磨練到大公司。這是一條高風險的道路,可以說朝不保夕,中低層管理本身屬於責任大,回報低的背鍋俠,我的前一個公司的經理(當地白人)曾告訴我,她總共在五家公司當過Controller(相當於財務經理),每個公司都沒有超過三年,而且很多都是被迫離開。而我上有老下有小,中間還有巨額房貸,不允許我承擔這個風險。
第一條路斷了,再來看第二條路學習計算機(數據庫,AI),給職業增值。之所以想到這條路線是一來因為我目前做的工作屬於財務部門的IT,與數據庫打交道比較多,二來我對數字敏感,小時候最喜歡的科目是數學。如果我能學好數據挖掘,數據開發或deep learning,就可在現有工作上平穩過度到數據科學家的崗位。但是我原來大學學的是經濟(接近文科),沒有學過計算機,而且高數和統計也隻學點皮毛,而且是三十年前學的,早就還給老師了,老實說自學的難度還是相當大的,更何況家裏孩子小,忙得腳不粘地,根本沒有整塊時間用來學習。
是do nothing坐吃等死還是再刮一層皮試試?
正在躊躇不決時,看到一篇文章說比一萬小時更有效的是每天一小時(即每周5小時)學習。這個對我觸動比較大,每天抽一小時用來提升自己應該難度沒那麽大,於是從上個月開始我在每天上下班通勤的公汽上,睡覺前,或周末早起一個小時,開始學習。根據事先調研的結果,學習AI,得先掌握一些基礎課程,除了Pyphon語言之外,還得有數學基礎: 線性代數,概率統計,微積分。數學已經三十年沒接觸了,連Sin(), Cos(), CIGEMAR等基本概念都忘得一幹二淨了。但數學是基礎,必須學。看自己行不行就從學習數學開始吧!
於是在每天學習數學的這一個月中,有了兩個感受:
一是網絡學習資源太豐富了,基本上是免費的,不用就是浪費。
二數學撿起來沒有那麽難,雖然是全英文課程,但網上老師講得深入淺出。特別是概率統計,原來上大學時我是62分低空飛過,對它有點打怵,但沒想到現在學起來,感覺跟excel的chart結合很緊密,這是我們工作中常用的,這一下子就有了信心了,2019年就定為數學學習年吧!
據說對職業生涯來說10年是一個輪回,逆水行舟,不進則退,就讓我從45歲出發,邁向下一個嶄新的十年吧!
計算機方麵,特別需要的人才是要會“忽悠”的,所謂的“分析師”,“架構師”等,需要各行各業的分析師。
會寫程序的叫碼農。
自己評估一下,以你45歲的閱曆和精力,哪樣更難學?跟人/老板相處的藝術,還是埋頭苦幹又去啃一門新學科?個人認為,前者更可行。不過,看你自己。good luck!
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心已遠 發表評論於 2018-12-23 08:47:57
我也說兩句。升職可能性小和英語沒關係,關鍵是你不會忽悠老板。我以前也是一竅不通,最近突然領悟了。先是忽悠老板給加了工資,又要求參與了低級別職員的麵試過程。關鍵你要讓老板覺得你是有心有力管理別人的。
每個人在眼前的機遇都不一樣,數據分析師應該有速成的課程。如果你想在本公司內轉行,需要與自己的老板和AI的老板有所溝通。
祝你好運,加油!