物理本科如何轉行

① 物理專業的學生畢業可以做哪些工作

物理本科生轉行是一件比不轉行要正常的多的事，而且越TOP的物理系越是這樣。物理背景的優勢在於，既有不俗的數學基礎，又具備工程領域的根基。許多物理出身的人都非常受益於這兩點。當然轉行從事與物理相關的EE,ME等工科的人不少，但是更多的還是去搞金融。因為學物理的要去搞金融的實在太過容易，金融需要的是smart，而TOP物理專業的意思就是:we are smart。

② 國內物理專業本科畢業，假如想轉行當醫生，有可能嗎

可以，但是你要自考職業資格證書，說實話很難，本科專業的都是學了最少五年再加上實習才能考試、取證、上崗

③ 本科物理的話，想轉行有哪些選擇啊

最多轉的方向的話就是EE，除此之外轉金工和CS也有，這個和物理還會有一些交叉，比較方便你在學校找科研來豐富經歷。除了校內的科研，此外在大三暑期還可以再規劃一段海外的科研，開始申請海外科研的時間節點在今年的12月到明年的三月份，這樣你的軟背景就比較豐富了。

④ 物理學專業可以轉行學信息安全嗎

這當然可以。
目前學習理論物理的，轉行學金融與信息的非常多，當然信息安全也沒有什麼不可以。

⑤ 我是如何從物理學轉行到數據科學領域

我是如何從物理學轉行到數據科學領域
很多人問我是如果從物理學轉行到數據科學，本文講述了關於我為什麼決定成為一名數據科學家，以及我是如何追求並實現目標的。希望能夠最終鼓勵更多的人追求自己的夢想。讓我們開始吧！
CERN 暑期項目

2017年CERN暑期項目
CERN(歐洲核子研究組織)暑期項目為物理、計算機和工程專業的本科生提供了千載難逢的機會，讓他們前往瑞士日內瓦，與頂尖科學家一起參加研究項目。
2017年6月，我非常幸運地被選中參加這個項目。粒子物理學是我的研究方向，能夠參加CERN的研究項目讓我欣喜不已。在為期2個月的項目期間，針對CMS(緊湊μ子線圈)實驗，我通過世界級LHC(大型強子對撞機)計算網格和雲計算進行了相關分析和模擬。

CMS(緊湊μ子線圈)
此外，暑期項目還包含了一系列圍繞粒子物理和計算領域的講座、研討會。
在此期間，通過參加講座、研討會以及項目，我開始接觸到機器學習和大數據分析。令我驚訝的是，機器學習技術能夠處理大量的數據，並精確的對各種微觀粒子進行分類和檢測。接著我毫不猶豫地投入了對機器學習和雲計算的探究與學習。
誰知道這次經歷會成為我人生中的轉折點，我打算投身數據分析。然而此時我對數據科學的定義仍比較模糊。
數據科學領域初探

當我一結束暑期項目回到新加坡，我就對解數據科學進行了一些探究，令我驚訝的是，這個領域並沒有明確的定義。但總的來說，在我看來，數據科學涵蓋了編程、數學、統計知識以及一定專業知識。
盡管如此，我還是驚訝於數據是如何被用來為公司得出分析見解，並驅動商業價值。從理解業務問題，到收集和進行數據可視化，直到構建原型開發階段，進行微調，並將模型部署到實際應用程序中，在這些過程中我發現了通過使用數據解決復雜問題、完成挑戰的滿足感。
「沒有數據，你只是一個空有想法的人」。
—— W. Edwards Deming
我的出發點—數據可視化

Tableau Dashboard
2017年8月，作為進入數據科學領域的第一步，我參加了由Tableau和IMDA(Infocomm Media Development Authority)共同組織的NIC Face-Off 數據競賽，當中我首次接觸到數據可視化。
當中我有機會使用Tableau Public對各種開放數據源進行可視化，這些數據調查了東南亞霧霾的起源，並提供了可操作性的的見解。
第一份數據分析兼職實習
在同月，我偶然發現了一個機會成為了mobilityX的一名數據分析實習生，這是一家由SMRT資助的初創公司。考慮到可讀性和廣泛社區的支持，我使用Python進行編程。
其實在我大一開始學習編程時，我想過放棄。為了運行一個簡單的for循環，我可能要花費好幾天甚至幾周。而且我常常會感覺自己沒有天賦。

直到大三我和教授開始一項研究項目，我才開始對編程產生興趣。我開始使用Python進行構建，並喜歡上了這個編程語言。
我開始不在自我懷疑，而是採用以下的步驟學習編程：
1. 理解編程的基本邏輯；
2. 選擇一種編程語言並學習如何使用(語法等)；
3. 練習，練習，再練習；
4. 重復步驟1-3 。
實習一直持續到2018年3月，期間我的收獲頗多。我學會使用PostgreSQL和Python進行數據清理和操作、web抓取以及數據提取。
數據科學全職實習

之前經歷進一步強化了我對數據科學的喜愛。之後我計劃了自己的學習時間表，並在2017年12月畢業後，開始了在Quantum Inventions的數據科學全職實習。
看到這里你可能會問 ，為什麼我選擇去實習而不是一份數據科學的工作？那就是在申請全職工作之前，能夠通過處理實際的數據，獲得更多的技術知識，並從頭開始體驗數據科學的整個流程。
學習資源
以下總結了我的學習過程，當中我接受了很多人的幫助，並充分利用了大量的在線資源。
1. 推薦書籍
我讀的第一本數據科學的書是《統計學習導論：基於R應用》(An Introction to Statistical Learning?—?with Applications in R)。這本書對於初學者是非常不錯的選擇，當中著重統計建模和機器學習的基本概念，並提供詳細而直觀的解釋。如果你很擅長數學，那麼你肯定會喜歡這本書：《統計學習基礎》(The Elements of Statistical Learning)。
還有一些相關書籍也是不錯的選擇，比如Sebastian Raschka的《面向初學者的機器學習》(Machine Learning for Absolute Beginners)，《Python 和機器學習》(Python Machine Learning)；以及Jake VanderPlas的《Python數據科學手冊》( Python Data Science Handbook)。
2. 在線課程

Coursera
我推薦Coursera聯合創始人吳恩達的《機器學習》課程。他能夠把復雜的概念分解成更簡單內容。該課程為期11周，主要圍繞監督式學習、無監督學習以及機器學習的實際應用。當構建機器學習模型時，我仍然會參考該課程講義，用來解決欠擬合或過度擬合的問題。
Udemy
Jose Portilla的《在數據科學和機器學習中使用Python》(Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp)是不錯的選擇。該課程從Python基礎知識開始，逐步指導你如何使用scikit-learn和TensorFlow實現各種機器學習和深度學習代碼。本課程詳細介紹了Python中各種庫，用來實現機器學習模型。
此外，我強烈推薦Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves的課程《深度學習A-Z：人工神經網路》( Deep Learning A-Z?: Hands-On Artificial Neural Networks )。通過該課程，我第一次接觸到深度學習。課程主要通過實際操作的編程教程，把握監督和無監督深度學習。
Lynda
我推薦Lillian Pierson的課程《在數據科學基礎訓練中使用Python》( Python for Data Science Essential Training 。該課程以統計分析為基礎，圍繞數據管理和數據可視化。
3. LinkedIn
LinkedIn是與數據科學社區有緊密聯系的的強大平台。人們願意在上面分享他們的經驗、想法和知識，從而幫助他人。在LinkedIn上，我學習到了很多，無論是技術知識還是職業咨詢等。
4. 其他資源
許多數據科學領域的初學者經常會被大量的資源所淹沒。除了以上資源平台以外，還有Towards Data Science、Quora、DZone、KDnuggets、Analytics Vidhya、DataTau、fast.ai 等都是不錯的選擇。
建立作品集

個人作品集能夠展示你的經驗和能力，特別是當你沒有數據科學方面的博士學位時。
由於我只有物理學的學士學位，我沒有計算機科學相關學位，在大學的前三年中我也沒有任何相關的數據科學作品。建立個人作品集是很重要的，因為公司需要知道你學了些什麼，如何能過為公司業務貢獻價值。這也是我決定實習和學習在線課程的原因。
不久之前，我和朋友一起參加由Shopee和工程與科技協會(IET)組織的Kaggle 機器學習挑戰賽。這是我第一次參加Kaggle比賽，我學習了如何使用卷積神經網路(CNN)和遷移學習進行圖像識別。
結語

我分享了我進入數據科學行業的一些情況，希望我的經歷能夠讓你覺得數據科學其實很有趣，並不那麼嚇人。直到我接觸到數據科學，我才愈發感受到什麼是學無止境。我希望本文能夠激勵你去挑戰自己，實現自己的夢想。

⑥ 大學學的是物理學，現在想轉行學習，哪個IT學校好

你學的是物理專業，那說明你是一個本科生吧？
而且邏輯思維能力應該也是不錯的。
對於你這類的學生轉行學IT，完全是沒有什麼壓力的，
高學歷+高能力，現在就缺一個好技術。
我建議你學IT專業的軟體開發技術，如java軟體開發，
之所以讓你學java，是因為它易學，就業廣，學習周期短，就業快等特點，
對於你們大學生來說是理想的選擇之一。
不要擔心自己是零基礎怕學不會，別人怕學不會，主要是擔心數學和英語，
而對你來說，這些都不是問題的，你說呢？
現在IT學校所招生的學生，以高中生為主，他們通過努力的學習都能成功就業，
更不用說你了。加油！

⑦ 物理學專業畢業有什麼出路

①北大，中科大，浙大，交大的物理學專業大部分出國深造，可在國外知名公司當產品開發科研人員。
②一般大學的物理系也可在國內搞產品研發或工程設計，只不過回報周期長，風險較高。
也可以讀完本科後轉工科考研，主要是各類工程師及設計人員。
希望能幫到你~

⑧ 本人物理學想要轉去電氣工程及其自動化專業 想請教轉專業的問題 困難嗎

轉專業主要看成績吧，因為即使轉了跟不上課程也是不行的。當然要學電氣的專業課，而且要有思想准備。
想轉大二開學就要辦手續，晚了就跟不上專業課了。
既然是准備跨專業的考試，肯定不會太簡單。主要考高等數學、大學物理之類的基礎課，因為大一學的都是基礎課，電氣本專業的人也沒學專業課。所以如果轉專業成功，你們的起點還是一樣的。
不過電氣類的學生大一要學電路、C語言等課程，這些可能物理專業的沒有學過。
我們學校轉業，需要跟輔導員說明意圖，而且要院領導簽字，最重要的還是成績，而且一定不能掛科。
電氣是一個就業率絕對比物理好的多的專業，不過要看自己努力啦！
成功~

⑨ 本科物理的話，想轉行有哪些選擇

熱門方向是EE，除此之外轉金工和CS也有，這個和物理還會有一些交叉，比較方便你在學校找科研來豐富經歷。除了校內的科研，此外在大三暑期規劃一段海外的科研，開始申請海外科研的時間節點在今年的12月到明年的三月份，這樣你的軟背景就比較豐富了。

⑩ 大學讀物理系，將來有什麼就業方向

考研的時候轉行，要不只有當老師或者進科研所。大學、重點中學教師招聘需要博士，大學實驗員、普通中學需要碩士，鄉村中學本科。出國就業的話，物理系的同學從事汽車維修，金融，開養生館，幾乎沒有一個干老本行物理。
主要是物理研究和教研。物理系培養的人才分3種規格，即物理、應用物理和物理教育。物理專業設在過去的綜合大學，應用物理是在過去的工科院校的基礎物理教研室的基礎上建立起來的。數量比物理專業還多。物理系的畢業生畢業後從事物理的研究和教學工作是少數。
以上3個專業在教學內容上都強調普通物理，物理實驗是基礎。物理專業對理論物理課程也同樣高要求，應用物理專業對理論物理課程要求可適當放低。這些畢業生即使以後不一定從事物理有關工作，但是按照教委「物理人才培養規格」的精神，他們還應該按照物理人才的規格進行培養，並且認為這些具有物理學科素質的畢業生，在其他專業或崗位工作。(10)物理本科如何轉行擴展閱讀
材料物理專業就業前景

畢業生適宜到材料相關的企業、事業、技術和行政管理部門從事應用研究、科技開發、生產技術和管理工作，適宜到科研機構、高等學校從事科學研究和教學工作，可以繼續攻讀材料相關的工程學科、交叉學科的碩士學位。