你天天努力的碎片化学习,为什么还在每天挤地铁?
2017-08-24 12:19
465 查看
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/b8b7e7eb253df50fc9dc917828dbc80a)
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/256263b207f2073382339cf205e846ab)
我的一个朋友一天是这样度过的:
叮咚——早晨闹钟响起。他眼一睁,立马抓过手机,打开“得到”看5个专栏的内容。地铁上,听着喜马拉雅的音频节目。
中午吃饭与午休的时间,他又点开了“在行”,抓紧学习了《10天读100本书》。
下班路上,他又开始坚持日更并在社群打卡。
虽然至今已经写了30万字,但是粉丝或阅读量却停滞不前。
虽然,看了很多书,碎片化学习了很多知识,也能和人聊天侃侃而谈几个新时髦的词汇。
但是,工资却还是没有涨薪,工作技能也没有提高,想转行,却又没有更好的出路。
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/b372e138395f1efdd75125da91558a8f)
是碎片化学习的知识没用吗?
当然,碎片化知识也有用,但不能成为你的“主菜”,顶多碎片化知识算你的“配菜”。
决定你价值的还是你工作中专业技能的熟练程度。
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/93cf3f2cf2463a0904f19332cc60925e)
碎片化学习虽然会让你样样都懂点,但你却还是没有自己精通的技能。要知道,你的工作升职,最重要的就是你的技能熟悉程度。
而碎片化的缺点就是不能让你系统化学习一个知识。现在很多人都焦虑,什么都想学,最后什么都学不会,也不精通。
解决办法其实只有一个:
用大部分的时间去系统性的学习一个领域知识,
用持续的长期时间成为这个领域的专家。
如何系统的学习一个领域知识呢?
下面以统计概率思维社群会员王承顺写的一个实践计划,作为案例参考。
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/d01542c011f776132151250cb0f3f5ba)
1
有目的的去学习
虽然在学校里不止一次的学习过统计概率,但是从来都是草草应付了事,最多为了考个好成绩考试前认真看看相关知识点。
就算在研究生期间做科研的时候,才开始觉得统计概率不仅在工作中非常有用,而且在生活中也是常常用到的。最典型的就是有统计概率思维的人可以避免成为“韭菜”。
虽然研究生期间感到统计概率思维的强大,但当时还是too young too simple,居然想当然的认为没有必要沉下心来系统的把这门学科好好研究下。(现在,想想都后悔)
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/802a8f55f9d3a91fc06a96d97976214d)
后来参加工作了,一直做一线技术改进的工作。
有一次一个工艺参数拖了很久都不能确定下来,所有技术人员的意见都不一致。领导也不敢拍板,甚至请来了高校的教授。但最终还是不能确定这个参数,甚至有同志都想不要管这个参数。
这个参数到底有什么问题呢?
这个参数大家都知道很重要,但是不能确定一个控制范围,因为现场反馈这个指标的值相互之间偏差太大,以至于都让人觉得没有限定它的必要性了。也就是说我们控制不住一个大家都知道的很重要的指标。
从那件事之后我悟出两个道理:
1. 参数之间相关性的重要程度已经开始超过因果性的重要的程度。我们应该花大力气研究相关性。
2. 数据里面藏着秘密。但是一定要对数据进行科学有效的处理后(这就是特征工程),这个秘密才能被挖掘出来。
不过,也许只有作为一个搞现场工艺的人来说,才能明白上述两点到底意味着什么吧。
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/3d71952bc46256f4030318693a638efe)
2
给系统学习一个长期的实践计划
很多人喜欢速成,以为10天读完100本书就变成大牛了,以为7周就成成为数据分析师了。
如果有点统计概率常识的人就会认识到,这都是那些搞营销的人出来扯淡,收割你这样的韭菜的。
试着想想,如果人人都能这么快速学会,为何大牛那么少呢?
学完不等于你学会,学会不等于你会用。所以,着急干啥呢,一点点啃,作为普通人,慢点没关系。你学习的目的不是多快学会,而是最终能会用。
学完就忘,那岂不是浪费时间?
好了,那我打算怎么学习呢?
由于以前学过的、或者用的统计概率的一些知识只是零散的存在在脑子里。这次我想系统的把这些知识梳理成知识树,归类到我大脑的知识构架中。
重点参考《商务与经济这本书》,下面是这本书的基本的一个构架,我会系统的把每个模块进行实践。
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/202004/04/0929b5d5f160db351e78211346b202ec)
同时,系统学习统计概率思维社群的课程,目前已经完成了前面2次课程的学习:
第1关课程:学习统计概率思维对你人生的重要意义是什么?
学会了以下知识内容:
1.如何判断信息的可信度,并抓住关键信息的赚钱机会?
2.人生中的关键时刻,如何考虑到不同的可能性,并做出最好的选择?
3.如果40岁失业,你该怎么办?
4.统计概率在投资、买房、看病等日常生活中的应用案例
5.如何有趣的学习统计概率?
第2关课程:如何读懂数据,并找到属于你的机会?
学会了以下知识内容:
1. 新闻中的数据集是如何被描述的?
2. 你的工资为何被平均了?
3. 如何从数据中识别出异常值?
4. 如何衡量股票的风险?
5. 你家孩子考试成绩真的进步了吗?
第3关课程:投资赚钱与概率
[b]学会了以下知识内容:[/b]
1.啥是概率,对你有什么用?
2.如何计算概率?
3.概率给我们的4个人生智慧:
1)赌徒谬论
2)相信大数定律
3)用知识投资
4)预防那些足以毁掉你生活的风险
4.如何投资赚钱最多
1)投资中2个最重要的常识是什么?
2)投资基金,黄金,股票等哪个收益最大?
3)如何预测股票?
4)买哪些股票赚钱的概率最大?
5.如何预防风险
1)风险的本质是什么?为什么要预防风险?
2)预防哪些风险?
3)如何预防风险?
要想系统的学习一个领域知识,我就要踏踏实实的一步一步来。反正,我到今天没看到几个人可以快速成为专家的。
此时,我想起了一个段子:
“如果你每天还在看耶鲁公开课,上3W咖啡听创业讲座,
知乎果壳关注无数,36氪每日必读,
对马云的创业史了如指掌,对张小龙的贪嗔痴如数家珍,
喜欢罗振宇胜过乔布斯,逢人便谈互联网思维……
那你应该还在每天挤地铁。”
所以,让那种10天读完100本书,7周成为数据分析师这种骗人的话,都滚蛋吧。
我就是要在这个焦虑的知识年代,慢慢学习,一步一个脚印学会为止。
当然,能有这么多战友陪伴一起学习,相信会为学习的过程增添不少欢乐。预祝我学有所成。
我的一个朋友一天是这样度过的:
叮咚——早晨闹钟响起。他眼一睁,立马抓过手机,打开“得到”看5个专栏的内容。地铁上,听着喜马拉雅的音频节目。
中午吃饭与午休的时间,他又点开了“在行”,抓紧学习了《10天读100本书》。
下班路上,他又开始坚持日更并在社群打卡。
虽然至今已经写了30万字,但是粉丝或阅读量却停滞不前。
虽然,看了很多书,碎片化学习了很多知识,也能和人聊天侃侃而谈几个新时髦的词汇。
但是,工资却还是没有涨薪,工作技能也没有提高,想转行,却又没有更好的出路。
是碎片化学习的知识没用吗?
当然,碎片化知识也有用,但不能成为你的“主菜”,顶多碎片化知识算你的“配菜”。
决定你价值的还是你工作中专业技能的熟练程度。
碎片化学习虽然会让你样样都懂点,但你却还是没有自己精通的技能。要知道,你的工作升职,最重要的就是你的技能熟悉程度。
而碎片化的缺点就是不能让你系统化学习一个知识。现在很多人都焦虑,什么都想学,最后什么都学不会,也不精通。
解决办法其实只有一个:
用大部分的时间去系统性的学习一个领域知识,
用持续的长期时间成为这个领域的专家。
如何系统的学习一个领域知识呢?
下面以统计概率思维社群会员王承顺写的一个实践计划,作为案例参考。
1
有目的的去学习
虽然在学校里不止一次的学习过统计概率,但是从来都是草草应付了事,最多为了考个好成绩考试前认真看看相关知识点。
就算在研究生期间做科研的时候,才开始觉得统计概率不仅在工作中非常有用,而且在生活中也是常常用到的。最典型的就是有统计概率思维的人可以避免成为“韭菜”。
虽然研究生期间感到统计概率思维的强大,但当时还是too young too simple,居然想当然的认为没有必要沉下心来系统的把这门学科好好研究下。(现在,想想都后悔)
后来参加工作了,一直做一线技术改进的工作。
有一次一个工艺参数拖了很久都不能确定下来,所有技术人员的意见都不一致。领导也不敢拍板,甚至请来了高校的教授。但最终还是不能确定这个参数,甚至有同志都想不要管这个参数。
这个参数到底有什么问题呢?
这个参数大家都知道很重要,但是不能确定一个控制范围,因为现场反馈这个指标的值相互之间偏差太大,以至于都让人觉得没有限定它的必要性了。也就是说我们控制不住一个大家都知道的很重要的指标。
从那件事之后我悟出两个道理:
1. 参数之间相关性的重要程度已经开始超过因果性的重要的程度。我们应该花大力气研究相关性。
2. 数据里面藏着秘密。但是一定要对数据进行科学有效的处理后(这就是特征工程),这个秘密才能被挖掘出来。
不过,也许只有作为一个搞现场工艺的人来说,才能明白上述两点到底意味着什么吧。
2
给系统学习一个长期的实践计划
很多人喜欢速成,以为10天读完100本书就变成大牛了,以为7周就成成为数据分析师了。
如果有点统计概率常识的人就会认识到,这都是那些搞营销的人出来扯淡,收割你这样的韭菜的。
试着想想,如果人人都能这么快速学会,为何大牛那么少呢?
学完不等于你学会,学会不等于你会用。所以,着急干啥呢,一点点啃,作为普通人,慢点没关系。你学习的目的不是多快学会,而是最终能会用。
学完就忘,那岂不是浪费时间?
好了,那我打算怎么学习呢?
由于以前学过的、或者用的统计概率的一些知识只是零散的存在在脑子里。这次我想系统的把这些知识梳理成知识树,归类到我大脑的知识构架中。
重点参考《商务与经济这本书》,下面是这本书的基本的一个构架,我会系统的把每个模块进行实践。
同时,系统学习统计概率思维社群的课程,目前已经完成了前面2次课程的学习:
第1关课程:学习统计概率思维对你人生的重要意义是什么?
学会了以下知识内容:
1.如何判断信息的可信度,并抓住关键信息的赚钱机会?
2.人生中的关键时刻,如何考虑到不同的可能性,并做出最好的选择?
3.如果40岁失业,你该怎么办?
4.统计概率在投资、买房、看病等日常生活中的应用案例
5.如何有趣的学习统计概率?
第2关课程:如何读懂数据,并找到属于你的机会?
学会了以下知识内容:
1. 新闻中的数据集是如何被描述的?
2. 你的工资为何被平均了?
3. 如何从数据中识别出异常值?
4. 如何衡量股票的风险?
5. 你家孩子考试成绩真的进步了吗?
第3关课程:投资赚钱与概率
[b]学会了以下知识内容:[/b]
1.啥是概率,对你有什么用?
2.如何计算概率?
3.概率给我们的4个人生智慧:
1)赌徒谬论
2)相信大数定律
3)用知识投资
4)预防那些足以毁掉你生活的风险
4.如何投资赚钱最多
1)投资中2个最重要的常识是什么?
2)投资基金,黄金,股票等哪个收益最大?
3)如何预测股票?
4)买哪些股票赚钱的概率最大?
5.如何预防风险
1)风险的本质是什么?为什么要预防风险?
2)预防哪些风险?
3)如何预防风险?
要想系统的学习一个领域知识,我就要踏踏实实的一步一步来。反正,我到今天没看到几个人可以快速成为专家的。
此时,我想起了一个段子:
“如果你每天还在看耶鲁公开课,上3W咖啡听创业讲座,
知乎果壳关注无数,36氪每日必读,
对马云的创业史了如指掌,对张小龙的贪嗔痴如数家珍,
喜欢罗振宇胜过乔布斯,逢人便谈互联网思维……
那你应该还在每天挤地铁。”
所以,让那种10天读完100本书,7周成为数据分析师这种骗人的话,都滚蛋吧。
我就是要在这个焦虑的知识年代,慢慢学习,一步一个脚印学会为止。
当然,能有这么多战友陪伴一起学习,相信会为学习的过程增添不少欢乐。预祝我学有所成。
相关文章推荐
- 为什么越学反而越蠢?碎片化学习是个骗局
- 为什么高效的学习,是每天学一个概念?
- 为什么每天都在学习,生活还是没有任何改善?
- 工作8年对技术学习过程的一些 总结 与 感悟 为什么有时迷茫、无奈 学习编程语言的最高境界最重要的是编程思想 T 字发展 学技术忌讳”什么都会“ 每天进步一点等式图 时间管理矩阵
- 为什么我现在还在学习ant?
- 为什么每天都在学习,生活还是没有任何改善?
- 抓紧时间,努力提高自己。每天敲4个小时代码,然后学习。!!!!
- 技术层面的东西永远无法弥补为人处事之道的能力。 他妈的,为什么我从小就没好好掌握后者,光是知道努力学习,努力学习。 他妈的,努力学习,一辈子就去当科学家,工程师,技术员,虽然不是鄙视这些职位,只是,深
- 理论上每天有8.5到11.5小时的学习时间,可是为什么只有最多4小时是有效的?如何改善?
- 2007努力学习,天天保持最优状态!!
- duang!努力学习,每天一更。
- 为什么越学反而越蠢?碎片化学习是个骗局
- 为什么每天都在学习,生活还是没有任何改善?(你每天只有24个小时,能把两件事做到专家的级别就已经是人中龙凤了)
- JAVA 学习日志 测试抽象类的程序,每天进步/退步一点点,变化很大哦,努力!
- 寒假还在每天不停的学习,为了什么?
- 为什么越学反而越蠢?——碎片化学习是个骗局
- 一心想去今日头条,看看现在的招聘,警醒自己,每天不能太放纵,要想提高就得不断学习,拼命努力
- 为什么每天都在学习,生活还是没有任何改善?
- 为什么高效的学习,是每天学一个概念?
- 为什么要在下班后努力学习?