一位30歲的高分子化學博士，工作兩年半，要轉行大資料，其實於我看來根本不存在現實不現實的問題。我想說一下我的看法，供你參考。
首先，你能讀到博士畢業已經說明了你的學習和研究能力是極為優秀的了。高分子化學領域能夠博士畢業，已經絕對是這個領域的專家級別的人了，這是很難得的事情，並不是每個人都能達到這樣的水準的。想放棄本專業轉行大資料，不知道是什麼原因，是因為覺得大資料行業熱門還是學了這麼多年化學，突然發現大資料更好玩呢？不管什麼原因，想轉行離開原來深耕的行業，你肯定有說服自己的理由，我在這裡只是再次說出來一提醒你一定要冷靜三思而後行。
其次，剛才說了一位博士畢業生，我們絕不懷疑你的研究和學習能力，而且你只有30歲，正是開始有所建樹的黃金年齡，如果你下定決心轉行大資料，我想以從事這方面的工作的人給你一點小建議，僅供參考。大資料行業的確是一個朝陽產業，也是未來社會基礎性產業，目前來說主要依託一些知名的開源軟體工具來構建相關的環境平臺，利用統計學和計量分析數學來構建資料處理模型，用以處理各行各業的實際問題，這些內容對於一個高分子化學博士來說，其實沒有什麼門檻，高分子化學需要的數學技能完全能夠滿足常規的大資料演算法需要。你的綜合素質決定了你轉行大資料不管從事大資料工具研究，還是大資料應用，亦或是資料探勘演算法研究，應該都沒有太大問題，也就是說你以一個貨真價實的高分子博士從事大資料，是絕對可以實現的。
最後，我還是想跟你說，你可能留在高分子化學領域，你的價值更大，畢竟你是經過多年學習和積累才成就瞭如此好的基礎，如果不用於高分子領域研究實在有些可惜，而且現在高分子技術領域是未來各行業來說都至關重要的基礎領域，至少未來各式各樣的新材料離不開它的發展，會有太多的方向可以去研究突破，過程可能艱苦漫長點，但是如果成功，其結果收穫是絕對可期的。 如果說你讀高分子化學博士只是玩玩，大資料才是你的真愛，那另當別論！
如果你實在想轉，我建議你可以結合你的專業領域，將大資料作為你的研究工具，研究透過大資料手段來輔助高分子研究，類似這樣的方向。比如透過自己學習大資料搭建一些高分子化學研究的資料平臺，透過大資料來做一些模型研究，以及模擬實驗方面的內容，最終透過大資料來幫助你的專業研究。畢竟，高分子化學博士不會像大資料工程師那樣隨處可見。
總之，我一個外行不好評價你的高分子化學領域的狀況，但是我知道大資料行業的大致情況，大資料只是工具或者手段，真正目的還是要為各行各業服務的，放棄博士專業的不少沒有，好多華爾街的市場分析員都是常春藤名校的物理或者數學博士，他們在華爾街玩的就是數學模型＋大資料設計金融衍生品收益模型，所以，轉行是完全現實的。
轉行沒那麼容易啊，博士實在不行找個二本三本教書也行。
轉行大資料，你根本沒有任何優勢，除非你有基礎。否則很痛苦。
唉，純屬個人見解，祝好！
一位30歲的高分子化學博士，工作兩年半，要轉行大資料，其實於我看來根本不存在現實不現實的問題。我想說一下我的看法，供你參考。
首先，你能讀到博士畢業已經說明了你的學習和研究能力是極為優秀的了。高分子化學領域能夠博士畢業，已經絕對是這個領域的專家級別的人了，這是很難得的事情，並不是每個人都能達到這樣的水準的。想放棄本專業轉行大資料，不知道是什麼原因，是因為覺得大資料行業熱門還是學了這麼多年化學，突然發現大資料更好玩呢？不管什麼原因，想轉行離開原來深耕的行業，你肯定有說服自己的理由，我在這裡只是再次說出來一提醒你一定要冷靜三思而後行。
其次，剛才說了一位博士畢業生，我們絕不懷疑你的研究和學習能力，而且你只有30歲，正是開始有所建樹的黃金年齡，如果你下定決心轉行大資料，我想以從事這方面的工作的人給你一點小建議，僅供參考。大資料行業的確是一個朝陽產業，也是未來社會基礎性產業，目前來說主要依託一些知名的開源軟體工具來構建相關的環境平臺，利用統計學和計量分析數學來構建資料處理模型，用以處理各行各業的實際問題，這些內容對於一個高分子化學博士來說，其實沒有什麼門檻，高分子化學需要的數學技能完全能夠滿足常規的大資料演算法需要。你的綜合素質決定了你轉行大資料不管從事大資料工具研究，還是大資料應用，亦或是資料探勘演算法研究，應該都沒有太大問題，也就是說你以一個貨真價實的高分子博士從事大資料，是絕對可以實現的。
最後，我還是想跟你說，你可能留在高分子化學領域，你的價值更大，畢竟你是經過多年學習和積累才成就瞭如此好的基礎，如果不用於高分子領域研究實在有些可惜，而且現在高分子技術領域是未來各行業來說都至關重要的基礎領域，至少未來各式各樣的新材料離不開它的發展，會有太多的方向可以去研究突破，過程可能艱苦漫長點，但是如果成功，其結果收穫是絕對可期的。 如果說你讀高分子化學博士只是玩玩，大資料才是你的真愛，那另當別論！
如果你實在想轉，我建議你可以結合你的專業領域，將大資料作為你的研究工具，研究透過大資料手段來輔助高分子研究，類似這樣的方向。比如透過自己學習大資料搭建一些高分子化學研究的資料平臺，透過大資料來做一些模型研究，以及模擬實驗方面的內容，最終透過大資料來幫助你的專業研究。畢竟，高分子化學博士不會像大資料工程師那樣隨處可見。
總之，我一個外行不好評價你的高分子化學領域的狀況，但是我知道大資料行業的大致情況，大資料只是工具或者手段，真正目的還是要為各行各業服務的，放棄博士專業的不少沒有，好多華爾街的市場分析員都是常春藤名校的物理或者數學博士，他們在華爾街玩的就是數學模型＋大資料設計金融衍生品收益模型，所以，轉行是完全現實的。