① 物理专业的学生毕业可以做哪些工作
物理本科生转行是一件比不转行要正常的多的事，而且越TOP的物理系越是这样。物理背景的优势在于，既有不俗的数学基础，又具备工程领域的根基。许多物理出身的人都非常受益于这两点。当然转行从事与物理相关的EE,ME等工科的人不少，但是更多的还是去搞金融。因为学物理的要去搞金融的实在太过容易，金融需要的是smart，而TOP物理专业的意思就是:we are smart。
② 国内物理专业本科毕业，假如想转行当医生，有可能吗
可以，但是你要自考职业资格证书，说实话很难，本科专业的都是学了最少五年再加上实习才能考试、取证、上岗
③ 本科物理的话，想转行有哪些选择啊
最多转的方向的话就是EE，除此之外转金工和CS也有，这个和物理还会有一些交叉，比较方便你在学校找科研来丰富经历。除了校内的科研，此外在大三暑期还可以再规划一段海外的科研，开始申请海外科研的时间节点在今年的12月到明年的三月份，这样你的软背景就比较丰富了。
④ 物理学专业可以转行学信息安全吗
这当然可以。
目前学习理论物理的，转行学金融与信息的非常多，当然信息安全也没有什么不可以。
⑤ 我是如何从物理学转行到数据科学领域
我是如何从物理学转行到数据科学领域
很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让我们开始吧！
CERN 暑期项目
2017年CERN暑期项目
CERN(欧洲核子研究组织)暑期项目为物理、计算机和工程专业的本科生提供了千载难逢的机会，让他们前往瑞士日内瓦，与顶尖科学家一起参加研究项目。
2017年6月，我非常幸运地被选中参加这个项目。粒子物理学是我的研究方向，能够参加CERN的研究项目让我欣喜不已。在为期2个月的项目期间，针对CMS(紧凑μ子线圈)实验，我通过世界级LHC(大型强子对撞机)计算网格和云计算进行了相关分析和模拟。
CMS(紧凑μ子线圈)
此外，暑期项目还包含了一系列围绕粒子物理和计算领域的讲座、研讨会。
在此期间，通过参加讲座、研讨会以及项目，我开始接触到机器学习和大数据分析。令我惊讶的是，机器学习技术能够处理大量的数据，并精确的对各种微观粒子进行分类和检测。接着我毫不犹豫地投入了对机器学习和云计算的探究与学习。
谁知道这次经历会成为我人生中的转折点，我打算投身数据分析。然而此时我对数据科学的定义仍比较模糊。
数据科学领域初探
当我一结束暑期项目回到新加坡，我就对解数据科学进行了一些探究，令我惊讶的是，这个领域并没有明确的定义。但总的来说，在我看来，数据科学涵盖了编程、数学、统计知识以及一定专业知识。
尽管如此，我还是惊讶于数据是如何被用来为公司得出分析见解，并驱动商业价值。从理解业务问题，到收集和进行数据可视化，直到构建原型开发阶段，进行微调，并将模型部署到实际应用程序中，在这些过程中我发现了通过使用数据解决复杂问题、完成挑战的满足感。
“没有数据，你只是一个空有想法的人”。
—— W. Edwards Deming
我的出发点—数据可视化
Tableau Dashboard
2017年8月，作为进入数据科学领域的第一步，我参加了由Tableau和IMDA(Infocomm Media Development Authority)共同组织的NIC Face-Off 数据竞赛，当中我首次接触到数据可视化。
当中我有机会使用Tableau Public对各种开放数据源进行可视化，这些数据调查了东南亚雾霾的起源，并提供了可操作性的的见解。
第一份数据分析兼职实习
在同月，我偶然发现了一个机会成为了mobilityX的一名数据分析实习生，这是一家由SMRT资助的初创公司。考虑到可读性和广泛社区的支持，我使用Python进行编程。
其实在我大一开始学习编程时，我想过放弃。为了运行一个简单的for循环，我可能要花费好几天甚至几周。而且我常常会感觉自己没有天赋。
直到大三我和教授开始一项研究项目，我才开始对编程产生兴趣。我开始使用Python进行构建，并喜欢上了这个编程语言。
我开始不在自我怀疑，而是采用以下的步骤学习编程：
1. 理解编程的基本逻辑；
2. 选择一种编程语言并学习如何使用(语法等)；
3. 练习，练习，再练习；
4. 重复步骤1-3 。
实习一直持续到2018年3月，期间我的收获颇多。我学会使用PostgreSQL和Python进行数据清理和操作、web抓取以及数据提取。
数据科学全职实习
之前经历进一步强化了我对数据科学的喜爱。之后我计划了自己的学习时间表，并在2017年12月毕业后，开始了在Quantum Inventions的数据科学全职实习。
看到这里你可能会问 ，为什么我选择去实习而不是一份数据科学的工作？那就是在申请全职工作之前，能够通过处理实际的数据，获得更多的技术知识，并从头开始体验数据科学的整个流程。
学习资源
以下总结了我的学习过程，当中我接受了很多人的帮助，并充分利用了大量的在线资源。
1. 推荐书籍
我读的第一本数据科学的书是《统计学习导论：基于R应用》(An Introction to Statistical Learning?—?with Applications in R)。这本书对于初学者是非常不错的选择，当中着重统计建模和机器学习的基本概念，并提供详细而直观的解释。如果你很擅长数学，那么你肯定会喜欢这本书：《统计学习基础》(The Elements of Statistical Learning)。
还有一些相关书籍也是不错的选择，比如Sebastian Raschka的《面向初学者的机器学习》(Machine Learning for Absolute Beginners)，《Python 和机器学习》(Python Machine Learning)；以及Jake VanderPlas的《Python数据科学手册》( Python Data Science Handbook)。
2. 在线课程
Coursera
我推荐Coursera联合创始人吴恩达的《机器学习》课程。他能够把复杂的概念分解成更简单内容。该课程为期11周，主要围绕监督式学习、无监督学习以及机器学习的实际应用。当构建机器学习模型时，我仍然会参考该课程讲义，用来解决欠拟合或过度拟合的问题。
Udemy
Jose Portilla的《在数据科学和机器学习中使用Python》(Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp)是不错的选择。该课程从Python基础知识开始，逐步指导你如何使用scikit-learn和TensorFlow实现各种机器学习和深度学习代码。本课程详细介绍了Python中各种库，用来实现机器学习模型。
此外，我强烈推荐Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves的课程《深度学习A-Z：人工神经网络》( Deep Learning A-Z?: Hands-On Artificial Neural Networks )。通过该课程，我第一次接触到深度学习。课程主要通过实际操作的编程教程，把握监督和无监督深度学习。
Lynda
我推荐Lillian Pierson的课程《在数据科学基础训练中使用Python》( Python for Data Science Essential Training 。该课程以统计分析为基础，围绕数据管理和数据可视化。
3. LinkedIn
LinkedIn是与数据科学社区有紧密联系的的强大平台。人们愿意在上面分享他们的经验、想法和知识，从而帮助他人。在LinkedIn上，我学习到了很多，无论是技术知识还是职业咨询等。
4. 其他资源
许多数据科学领域的初学者经常会被大量的资源所淹没。除了以上资源平台以外，还有Towards Data Science、Quora、DZone、KDnuggets、Analytics Vidhya、DataTau、fast.ai 等都是不错的选择。
建立作品集
个人作品集能够展示你的经验和能力，特别是当你没有数据科学方面的博士学位时。
由于我只有物理学的学士学位，我没有计算机科学相关学位，在大学的前三年中我也没有任何相关的数据科学作品。建立个人作品集是很重要的，因为公司需要知道你学了些什么，如何能过为公司业务贡献价值。这也是我决定实习和学习在线课程的原因。
不久之前，我和朋友一起参加由Shopee和工程与科技协会(IET)组织的Kaggle 机器学习挑战赛。这是我第一次参加Kaggle比赛，我学习了如何使用卷积神经网络(CNN)和迁移学习进行图像识别。
结语
我分享了我进入数据科学行业的一些情况，希望我的经历能够让你觉得数据科学其实很有趣，并不那么吓人。直到我接触到数据科学，我才愈发感受到什么是学无止境。我希望本文能够激励你去挑战自己，实现自己的梦想。
⑥ 大学学的是物理学，现在想转行学习，哪个IT学校好
你学的是物理专业，那说明你是一个本科生吧？
而且逻辑思维能力应该也是不错的。
对于你这类的学生转行学IT，完全是没有什么压力的，
高学历+高能力，现在就缺一个好技术。
我建议你学IT专业的软件开发技术，如java软件开发，
之所以让你学java，是因为它易学，就业广，学习周期短，就业快等特点，
对于你们大学生来说是理想的选择之一。
不要担心自己是零基础怕学不会，别人怕学不会，主要是担心数学和英语，
而对你来说，这些都不是问题的，你说呢？
现在IT学校所招生的学生，以高中生为主，他们通过努力的学习都能成功就业，
更不用说你了。加油！
⑦ 物理学专业毕业有什么出路
①北大，中科大，浙大，交大的物理学专业大部分出国深造，可在国外知名公司当产品开发科研人员。
②一般大学的物理系也可在国内搞产品研发或工程设计，只不过回报周期长，风险较高。
也可以读完本科后转工科考研，主要是各类工程师及设计人员。
希望能帮到你~
⑧ 本人物理学想要转去电气工程及其自动化专业 想请教转专业的问题 困难吗
转专业主要看成绩吧，因为即使转了跟不上课程也是不行的。当然要学电气的专业课，而且要有思想准备。
想转大二开学就要办手续，晚了就跟不上专业课了。
既然是准备跨专业的考试，肯定不会太简单。主要考高等数学、大学物理之类的基础课，因为大一学的都是基础课，电气本专业的人也没学专业课。所以如果转专业成功，你们的起点还是一样的。
不过电气类的学生大一要学电路、C语言等课程，这些可能物理专业的没有学过。
我们学校转业，需要跟辅导员说明意图，而且要院领导签字，最重要的还是成绩，而且一定不能挂科。
电气是一个就业率绝对比物理好的多的专业，不过要看自己努力啦！
成功~
⑨ 本科物理的话，想转行有哪些选择
热门方向是EE，除此之外转金工和CS也有，这个和物理还会有一些交叉，比较方便你在学校找科研来丰富经历。除了校内的科研，此外在大三暑期规划一段海外的科研，开始申请海外科研的时间节点在今年的12月到明年的三月份，这样你的软背景就比较丰富了。
⑩ 大学读物理系，将来有什么就业方向
考研的时候转行，要不只有当老师或者进科研所。大学、重点中学教师招聘需要博士，大学实验员、普通中学需要硕士，乡村中学本科。出国就业的话，物理系的同学从事汽车维修，金融，开养生馆，几乎没有一个干老本行物理。
主要是物理研究和教研。物理系培养的人才分3种规格，即物理、应用物理和物理教育。物理专业设在过去的综合大学，应用物理是在过去的工科院校的基础物理教研室的基础上建立起来的。数量比物理专业还多。物理系的毕业生毕业后从事物理的研究和教学工作是少数。
以上3个专业在教学内容上都强调普通物理，物理实验是基础。物理专业对理论物理课程也同样高要求，应用物理专业对理论物理课程要求可适当放低。这些毕业生即使以后不一定从事物理有关工作，但是按照教委“物理人才培养规格”的精神，他们还应该按照物理人才的规格进行培养，并且认为这些具有物理学科素质的毕业生，在其他专业或岗位工作。(10)物理本科如何转行扩展阅读
材料物理专业就业前景
毕业生适宜到材料相关的企业、事业、技术和行政管理部门从事应用研究、科技开发、生产技术和管理工作，适宜到科研机构、高等学校从事科学研究和教学工作，可以继续攻读材料相关的工程学科、交叉学科的硕士学位。