有個小夥伴想學習python,讓我給他推薦書籍,閒來無事就給他推薦了書籍,並告訴他先學哪本後學哪本,甚至連哪幾章不用看,哪裏是重點,看的時候需要補充哪些知識都說的很詳細.
過了幾天他又找我,於是就有了下面的對話:
小夥伴: "我現在看flask web ,完全看不懂,怎麼辦?"
我: "你基礎都沒看呢,怎麼看起flask web來了"
小夥伴:"那我該看什麼?"
我: "先看python基礎"
小夥伴: "那有相關的書或者視頻推薦嗎?"
我: 黑人問號, "上次不是給你推薦了書和學習路線了嗎"
類似的場景還有:
我該怎麼學習linux?
我該如何選擇培訓班?
我這個年齡學python還來得及嗎?
在很多人眼裏,似乎只要找到了方法,就能滿血復活,掃除橫在職業道路上的一切妖魔鬼怪. 很多人看到的小說裏往往是:
1. 要想成功,必先自宮.
2.要想成功,必先跳崖,崖底需有水,水沒膝蓋即可,有洞最好,或者可以偶遇神仙姐姐,求得祕籍.
武俠小說裏往往會省略掉他們自宮或者跳崖後所付出的勤學苦練的過程,但是這個過程至關重要,如果不經歷這個過程,你依然無法成爲高手,反而成爲了太監或者殘廢.
見過很多人,找了十幾年方法,卻依舊沒有學會. 於是得出一個自己不適合幹這行的結論,就從此變成了憤青,誰要跟他提能學好,他跟誰急,因爲他有的是理由說服自己學不好.
培訓也是一樣,現在市面上琳琅滿目的培訓班,動輒培訓完月薪過萬,甚至培訓完月薪20K ,28k, 這樣的宣傳,真的很打動這些天天找方法 的人,彷彿勝任CEO,贏取白富美,就只差一個報班.
曾經有個朋友,他要去達內報名學大數據,我說你都30多了,有這想法是好事,但是建議你作爲興趣,畢竟你所在的城市是三線城市,而且年齡也大了,現在做的會計也與大數據沒有一點關係,去學等於白花錢,找點視頻看看就行了.
結果他跟他們招生老師說了我的觀點,他們老師認爲我比較迂腐,跟不上世界發展早晚會被淘汰,建議他拉黑我,防止被我這種人拖後腿. 我就呵呵了,防止影響你這位正義凜然的大銷售招生纔是真的.
方法就跟時鐘一樣,有一個的時候,只要你用,不管怎樣他都是有效的, 當你有了三個時鐘,每個時鐘上的時間不一樣,很快你自己就迷失了方向,不知道該參照哪個了.
現在的很多培訓機構,只是爲了完成教學任務而已,你會不會,與他無關.一個真正有用的培訓,不僅要培(講課),還需要訓(大量練習),練會了課上那兩個例子之後還要自己再找其他的例子進行練手.
學習沒有捷徑,必須要有大量的練習,而方法和培訓知識帶你走進這個領域的一扇窗戶,培訓結束後,學習過程纔剛剛開始.
就跟開車一樣,你拿到駕照的那一刻,並不代表你會開車了,甚至你上路還是膽戰心驚,只有在自己真正練習一段時間之後,才能遊刃有餘.
開車如此,技術的學習也是如此,練習沒有捷徑,必須進行大量重複的訓練.
那麼最有效的學習方法是什麼呢?
練習, 比如你照着書把Django搭建博客的過程,寫了一遍.花了4個小時.第二天試試照着書的代碼能不能三個小時搞定, 第三天兩個小時能不能搞定呢,第四天不看書兩個小時能不能搞定呢, 還能不能在縮短時間呢? 把每一次練習都當成一次有意義的挑戰,反覆的挑戰自己的極限. 結果你會發現,你寫代碼的速度提高了,遇到複雜的代碼也能理解了.
如果覺得現在你兩個小時搞定已經到了極限了去挑戰另外一個項目,挑戰完回來再試試能不能在縮短時間把這個博客搭建出來.
雖然我們討厭題海戰術,但是你都加上戰術倆字了,說明他並不簡單,實在沒辦法的時候,這個題海戰術就是最好的辦法. 所以你只要能夠確定哪裏的技能需要加強,對那塊需要加強的技能開展題海戰術就可以了.說到底,還是練習.
那麼對於已經會的是否還需要練習,其實這個問題是我離開培訓行業的一個原因,我把我會的東西講一萬遍對我自己來說除了口頭表達能力外,沒有其他任何的提升.
回到我們上次的話題,人工智能值得學嗎,如果要學習該學哪些知識?
對於AI的學習,需要有數學基礎,比如概率論,線性代數及矩陣等基礎,需要懂算法,需要懂編程語言,,如果你還在大學,學歷比較高,建議你從現在開始學習,如果你學歷比較低,數學也不好,不推薦學習.
今日話題:
在自動化運維方向,你最想學習哪些技能?