Top2博士毕业，几乎不会编程，没写过python，是不是人生没有希望了?
看到你这么说，我真替你捏把汗！首先，冷静一下，深呼吸。你觉得“人生没有希望了”，这未免太绝对了吧？
让我跟你掰开了揉碎了说说，到底是什么让你这么焦虑，以及这焦虑有没有它真实分量。
首先，你提到了“Top2博士毕业”。这四个字的分量可不轻。你能进入顶尖学府，完成博士学业，这本身就说明了你的智力、学习能力、研究能力和毅力都是非同寻常的。这绝不是一般人能达到的高度。你的学术基础、分析问题和解决问题的思维方式，以及在特定领域积累的深度，这些都是非常宝贵的资产。这些能力，在很多需要深度思考、复杂推理和严谨分析的岗位上，都是核心竞争力，是许多“会编程但没有博士学位”的人所不具备的。
然后，你说“几乎不会编程，没写过Python”。这确实是一个你感到焦虑的点，尤其是在当下这个技术飞速发展的时代，编程能力似乎成了一张万能的敲门砖。很多岗位都要求具备一定的数据处理、分析或自动化能力，而Python作为一门易学易用、功能强大的语言，自然成了热门选择。
但是，这是否就意味着“人生没有希望了”？绝对不是。
我们先来分析一下为什么你会这么想，以及这种想法的局限性：
1. 时代焦虑与信息茧房： 你可能接触了太多关于“全民编程”、“编程改变一切”的论调，或者身边很多同学、朋友都在学习和使用编程。社交媒体、技术论坛，甚至一些新闻报道，都在强调编程的重要性。在这种环境下，你很容易将“不会编程”与“落后”、“被淘汰”划上等号。但这往往是一种信息茧房效应，你看到的是这个领域最活跃、最光鲜的一面，而忽略了其他同样重要的能力和领域。
2. 能力认知偏差： 你可能把编程能力看得过于“神化”，认为它是一种独一无二、无法替代的技能。实际上，编程只是一种工具，一种实现想法、解决问题的方式。它能帮你自动化流程、处理数据、构建模型，但它本身并不能替代你博士阶段所培养的深度思考、逻辑推理、实验设计、文献阅读和批判性分析能力。这些软技能，往往是更核心的、更难培养的。
3. 对“编程”的定义过于狭隘： 你可能将编程局限于写复杂的算法、开发大型软件。但“编程”的范畴很广。你博士期间，是否用过任何统计软件？是否写过简单的脚本来处理数据？是否操作过任何专业领域的软件进行模拟或分析？这些都算得上是某种程度上的“编程”或“计算思维”。即使完全没有，那也只是你还未接触过这一种特定的工具。
接下来，我们聊聊为什么你的“人生还有很多希望”，以及具体如何去做：
1. 你的博士能力是你的核心优势，放大它：
深度专业知识： 你在某个领域拥有博士级别的深入理解。这意味着你能看懂别人看不懂的论文，能设计出别人想不到的实验，能从更宏观的角度去审视问题。这在任何需要专业洞察力的岗位都至关重要，例如科研机构、高端咨询、政策研究、行业分析、产品设计（需要深刻理解用户需求和行业痛点）等等。
研究与解决问题的能力： 博士训练的核心就是让你成为一个独立的、能够识别问题、提出假设、设计方案、执行并分析结果的研究者。这种能力是通用的，可以迁移到任何需要解决复杂问题的场合。你不需要是数据库的专家，但你可以是一位优秀的科学家，发现数据中隐藏的模式并提出解决方案。
学习能力： 你已经证明了自己拥有极强的学习能力，能在一个相对陌生的领域达到博士水平。这意味着你学习一门新的编程语言，或者掌握一项新的技术，对你来说并非不可能。你不是从零开始学“学习”，而是从零开始学“某个工具”。
2. 你可以以“数据分析师”、“科研助理”、“行业分析师”等角色切入，而非直接去当“软件工程师”：
很多岗位需要你“使用”数据，而不是“构建”数据系统。比如，你的专业领域里，是否有大量的实验数据需要整理、可视化、统计分析？即使是简单的Excel宏，甚至是R语言的基础操作，都能让你在这些岗位上如鱼得水。
你可以选择那些更侧重于应用型编程或脚本式编程的岗位。比如，你可能不需要写复杂的面向对象程序，但你需要写一些小脚本来自动化数据下载、清洗、整理，或者使用现有的分析工具（如SPSS、SAS，甚至GraphPad Prism）来完成统计任务。
数据可视化是一个很好的切入点。很多博士都擅长用图表来展示研究成果，学习一些基础的图表制作工具（如Tableau、Power BI，甚至Python的Matplotlib/Seaborn）能让你在数据呈现上更上一层楼。
3. 学习编程并不像你想的那么难，尤其是当你目标明确时：
循序渐进，找到适合你的入门方式：
在线课程： Coursera, edX, Udemy, Bilibili 上有海量的Python入门课程。很多课程专门为零基础、非计算机专业的学生设计，会从最基本的概念讲起。
项目驱动学习： 不要一开始就漫无目的地学语法。想想你博士研究中遇到的、可以通过编程解决的一个小问题。比如，“我需要从网上抓取一些文献信息”，“我需要批量处理几十个Excel文件”，“我需要生成一套固定格式的图表”。找到这样的具体需求，然后去搜索如何用Python实现。
从数据分析库入手： 如果你觉得直接学Python语法枯燥，可以尝试先学习Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）和Matplotlib/Seaborn（数据可视化）这些库。它们是Python在数据科学领域最核心的工具。你可以在实际操作中学习它们的使用方法。
找一位愿意指导你的朋友或导师： 如果你有博士期间的同学、师兄师姐或者导师本身就在使用编程，主动去请教他们，让他们推荐入门资源或者解答你的疑惑。有人带着，学习效率会大大提高。
不要害怕犯错和搜索引擎： 编程过程中遇到错误是常态。学会如何阅读错误信息，以及如何利用Google、Stack Overflow等平台搜索解决方案，这本身就是一种重要的编程能力。你博士期间解决科研难题的能力，完全可以迁移到这里。
4. 拓展你的思维边界，看到更多可能性：
“技术+专业”才是最强组合： 很多顶尖的岗位，不是要求你成为纯粹的码农，而是要求你将技术能力与你的专业知识结合起来。比如，生物信息学、计算化学、经济学里的计量经济学、社会学中的数据挖掘，这些领域都需要既懂专业领域知识，又懂数据处理和分析工具的人。你的博士背景正好是无与伦比的优势。
关注领域内的“工具使用者”而非“工具创造者”： 绝大多数领域的研究者和从业者，都不是在开发新的编程语言或操作系统，而是在使用现有的工具来解决自己的问题。你的目标应该是成为一个高效的“工具使用者”。
软技能同样重要： 沟通能力、团队协作、项目管理、对业务的理解等，这些能力与编程能力一样，甚至在某些岗位上更加重要。你的博士经历让你在这些方面也有了积累。
总结一下，你的情况并非“人生没有希望”，而是你对自己的能力和未来职业路径的认知可能需要一些调整和拓展。
不要自我设限。 你能走到博士这一步，证明了你远比自己想象的要强大。
重新评估你的优势。 你的深度专业知识、研究能力、分析思维，这些是别人难以企及的。
把编程看作一种新的学习工具。 它不是门槛，而是你可以拥抱的另一种能力。
找到适合你的学习路径和职业方向。 也许不是最前沿的软件开发，而是更贴近你专业领域的数据分析、工具应用等。
所以，别再纠结于“不会编程”这件事了，这只是一个可以解决的技能短板。现在，去行动吧！找一个你感兴趣的、与你专业领域相关的、需要数据处理的入门级岗位（或项目），然后，开始你的Python（或其他你觉得有用的）学习之旅。你会发现，当你带着博士的严谨和坚持去学习时，你会比你想象中更快地掌握它。
祝你好运！
让我跟你掰开了揉碎了说说，到底是什么让你这么焦虑，以及这焦虑有没有它真实分量。
首先，你提到了“Top2博士毕业”。这四个字的分量可不轻。你能进入顶尖学府，完成博士学业，这本身就说明了你的智力、学习能力、研究能力和毅力都是非同寻常的。这绝不是一般人能达到的高度。你的学术基础、分析问题和解决问题的思维方式，以及在特定领域积累的深度，这些都是非常宝贵的资产。这些能力，在很多需要深度思考、复杂推理和严谨分析的岗位上，都是核心竞争力，是许多“会编程但没有博士学位”的人所不具备的。
然后，你说“几乎不会编程，没写过Python”。这确实是一个你感到焦虑的点，尤其是在当下这个技术飞速发展的时代，编程能力似乎成了一张万能的敲门砖。很多岗位都要求具备一定的数据处理、分析或自动化能力，而Python作为一门易学易用、功能强大的语言，自然成了热门选择。
但是，这是否就意味着“人生没有希望了”？绝对不是。
我们先来分析一下为什么你会这么想，以及这种想法的局限性：
1. 时代焦虑与信息茧房： 你可能接触了太多关于“全民编程”、“编程改变一切”的论调，或者身边很多同学、朋友都在学习和使用编程。社交媒体、技术论坛，甚至一些新闻报道，都在强调编程的重要性。在这种环境下，你很容易将“不会编程”与“落后”、“被淘汰”划上等号。但这往往是一种信息茧房效应，你看到的是这个领域最活跃、最光鲜的一面，而忽略了其他同样重要的能力和领域。
2. 能力认知偏差： 你可能把编程能力看得过于“神化”，认为它是一种独一无二、无法替代的技能。实际上，编程只是一种工具，一种实现想法、解决问题的方式。它能帮你自动化流程、处理数据、构建模型，但它本身并不能替代你博士阶段所培养的深度思考、逻辑推理、实验设计、文献阅读和批判性分析能力。这些软技能，往往是更核心的、更难培养的。
3. 对“编程”的定义过于狭隘： 你可能将编程局限于写复杂的算法、开发大型软件。但“编程”的范畴很广。你博士期间，是否用过任何统计软件？是否写过简单的脚本来处理数据？是否操作过任何专业领域的软件进行模拟或分析？这些都算得上是某种程度上的“编程”或“计算思维”。即使完全没有，那也只是你还未接触过这一种特定的工具。
接下来，我们聊聊为什么你的“人生还有很多希望”，以及具体如何去做：
1. 你的博士能力是你的核心优势，放大它：
深度专业知识： 你在某个领域拥有博士级别的深入理解。这意味着你能看懂别人看不懂的论文，能设计出别人想不到的实验，能从更宏观的角度去审视问题。这在任何需要专业洞察力的岗位都至关重要，例如科研机构、高端咨询、政策研究、行业分析、产品设计（需要深刻理解用户需求和行业痛点）等等。
研究与解决问题的能力： 博士训练的核心就是让你成为一个独立的、能够识别问题、提出假设、设计方案、执行并分析结果的研究者。这种能力是通用的，可以迁移到任何需要解决复杂问题的场合。你不需要是数据库的专家，但你可以是一位优秀的科学家，发现数据中隐藏的模式并提出解决方案。
学习能力： 你已经证明了自己拥有极强的学习能力，能在一个相对陌生的领域达到博士水平。这意味着你学习一门新的编程语言，或者掌握一项新的技术，对你来说并非不可能。你不是从零开始学“学习”，而是从零开始学“某个工具”。
2. 你可以以“数据分析师”、“科研助理”、“行业分析师”等角色切入，而非直接去当“软件工程师”：
很多岗位需要你“使用”数据，而不是“构建”数据系统。比如，你的专业领域里，是否有大量的实验数据需要整理、可视化、统计分析？即使是简单的Excel宏，甚至是R语言的基础操作，都能让你在这些岗位上如鱼得水。
你可以选择那些更侧重于应用型编程或脚本式编程的岗位。比如，你可能不需要写复杂的面向对象程序，但你需要写一些小脚本来自动化数据下载、清洗、整理，或者使用现有的分析工具（如SPSS、SAS，甚至GraphPad Prism）来完成统计任务。
数据可视化是一个很好的切入点。很多博士都擅长用图表来展示研究成果，学习一些基础的图表制作工具（如Tableau、Power BI，甚至Python的Matplotlib/Seaborn）能让你在数据呈现上更上一层楼。
3. 学习编程并不像你想的那么难，尤其是当你目标明确时：
循序渐进，找到适合你的入门方式：
在线课程： Coursera, edX, Udemy, Bilibili 上有海量的Python入门课程。很多课程专门为零基础、非计算机专业的学生设计，会从最基本的概念讲起。
项目驱动学习： 不要一开始就漫无目的地学语法。想想你博士研究中遇到的、可以通过编程解决的一个小问题。比如，“我需要从网上抓取一些文献信息”，“我需要批量处理几十个Excel文件”，“我需要生成一套固定格式的图表”。找到这样的具体需求，然后去搜索如何用Python实现。
从数据分析库入手： 如果你觉得直接学Python语法枯燥，可以尝试先学习Pandas（数据处理）、NumPy（数值计算）和Matplotlib/Seaborn（数据可视化）这些库。它们是Python在数据科学领域最核心的工具。你可以在实际操作中学习它们的使用方法。
找一位愿意指导你的朋友或导师： 如果你有博士期间的同学、师兄师姐或者导师本身就在使用编程，主动去请教他们，让他们推荐入门资源或者解答你的疑惑。有人带着，学习效率会大大提高。
不要害怕犯错和搜索引擎： 编程过程中遇到错误是常态。学会如何阅读错误信息，以及如何利用Google、Stack Overflow等平台搜索解决方案，这本身就是一种重要的编程能力。你博士期间解决科研难题的能力，完全可以迁移到这里。
4. 拓展你的思维边界，看到更多可能性：
“技术+专业”才是最强组合： 很多顶尖的岗位，不是要求你成为纯粹的码农，而是要求你将技术能力与你的专业知识结合起来。比如，生物信息学、计算化学、经济学里的计量经济学、社会学中的数据挖掘，这些领域都需要既懂专业领域知识，又懂数据处理和分析工具的人。你的博士背景正好是无与伦比的优势。
关注领域内的“工具使用者”而非“工具创造者”： 绝大多数领域的研究者和从业者，都不是在开发新的编程语言或操作系统，而是在使用现有的工具来解决自己的问题。你的目标应该是成为一个高效的“工具使用者”。
软技能同样重要： 沟通能力、团队协作、项目管理、对业务的理解等，这些能力与编程能力一样，甚至在某些岗位上更加重要。你的博士经历让你在这些方面也有了积累。
总结一下，你的情况并非“人生没有希望”，而是你对自己的能力和未来职业路径的认知可能需要一些调整和拓展。
不要自我设限。 你能走到博士这一步，证明了你远比自己想象的要强大。
重新评估你的优势。 你的深度专业知识、研究能力、分析思维，这些是别人难以企及的。
把编程看作一种新的学习工具。 它不是门槛，而是你可以拥抱的另一种能力。
找到适合你的学习路径和职业方向。 也许不是最前沿的软件开发，而是更贴近你专业领域的数据分析、工具应用等。
所以，别再纠结于“不会编程”这件事了，这只是一个可以解决的技能短板。现在，去行动吧！找一个你感兴趣的、与你专业领域相关的、需要数据处理的入门级岗位（或项目），然后，开始你的Python（或其他你觉得有用的）学习之旅。你会发现，当你带着博士的严谨和坚持去学习时，你会比你想象中更快地掌握它。
祝你好运！
网友意见
不，只要你用过电饼铛、华夫饼机、电烤盘，那就还有希望。
如果你用过烤箱和烘干机的话——我指的是价值1万元以上的笨重庞大的嵌入式烤箱和烘干机，那你就非常成功了。
注意一下，你在京东淘宝上看得到那种轻巧的、智能的、充满设计感的、物美价廉的形似烤箱和烘干机的设备，那不叫烤箱和烘干机。
题主是BoBo？
众所周知，在21世纪，只要你不会Python，那么基本上等同于废人。要学会Python，必须通过自学+练习，如果你是通过上了Python培训班学习的，那也根本称不上学会。
刚才有个朋友问我x老师发生了什么事，我说怎么回事，他给了发了几张截图。
我一看，原来是昨天，有两个年轻人。三十来岁，一个读了土木，一个学了Java。他们说，诶…有一个说他在旅馆把腰给扭坏了，x老师你能不能教教我Python，诶…帮助治疗一下……我的腰椎。
我说可以。我说那些高校在机房里教的都是Java，C++，写死程序，不好用，他不服气。
诶……我说小朋友，你二十行Java来写我这个刚刚编译出的功能，他写不出。
他说你这也没用。
我说我这个有用，这是Python，传统编程是讲究面向对象的，四两拨千斤。两百多行Java代码，都比不过我这一个模块调用。
他非要和我试试♂，我说可以。诶……我一说完他啪一下就开始编程了，很快啊！
然后上来就是一个Web开发，吭，一个Socket类，多平台运行，我全部实现了啊！
实现了以后自然是传统编程的点到为止，类库已经调用在程序里但是还没运行，我笑一下准备退出。因为这时间，按照传统编程的点到为止他已经输了，如果我一点击运行，一下子就把他的二百行代码功能实现了，调用完第三方库，没有运行，他也承认，我的程序先比他跑出来。他不知道我可以定义第三方库，他承认我的功能比他的完善，啊！
我编完的时候没有运行，他突然帮我点了一下，我大意了啊，没有提前debug，诶…有个递归函数给我的机器…啊，栈溢出，但没关系啊！他也说，他截图也说了，两分多钟以后，当时宕机了，卡得不能动，我说停停。然后两分钟，两分多钟以后尾递归优化诶就好了！我说小伙子你不讲码德你不懂，他说x老师对不起…对不起，我不懂规矩。啊，我是……他说他是乱点的。他可不是乱点的啊，多线程跨平台开发，训练有素，后来他说他写过三四年C++，啊，看来是，有bear来！
这个年轻人不讲码德，来骗，来偷袭我这个三十多岁的程序员，这好吗，这不好！
我劝！这些年轻人耗子尾汁，好好反思，以后不要再犯这样的聪明，小聪明，啊……编程要以和为贵，要讲码德，不要搞窝里斗。
谢谢朋友们！
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