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编程问答

工作以后如何有效学习

發布時間:2025/3/21 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 工作以后如何有效学习 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

工作后怎么學習?


有個小妹子問:非常渴望成長,雖然已經工作了,仍然不敢中斷學習。但是,在工作中學吧,好像學不深;想學習工作之外的東西,又不知道如何入手。到底應該如何學?


有這樣問題的朋友不少。尤其是在好學、努力、有成長意愿和激情的年輕人中,這一問題相當典型。


畢竟,以前在學校里,學習是主業,每天至少花8小時專注學習。該學什么學校都給規定好了,具體的內容老師也會教。等到工作以后,每天的主業變成了完成工作任務,學習已經成了業余時間的“奢侈品”。


以前學了就去考試,好歹有個及格的底限或者爭取優秀的目標在那里。現在每天自己學,又不能學完做個卷子拿去找老板升職加薪。雖然知道應該學習,可是,動力好像不那么強了。


怎么才能把自己有限的業余時間和精力投入到有用、有效的學習上去呢?


按區域區分學習內容


相對于在學校里,工作后學習有一個很大的優勢:我們可以很容易找到什么“有用”!(雖然有點功利,但不得不承認,“有用”與否是大多數人產生驅動力的重要所在。)


我們可以以職業發展為基準進行學習,從而避免漫無目,東一下,西一下的“亂學”。


千里之行,始于足下。無論未來的發展如何規劃,都是從當下的工作開始起步的。


那么,我們就以當前工作為核心,把工作后的學習內容大致分為如下三個區域:核心區、擴展區和外延區。




三個區域


  • 核心區:指在工作中直接使用到的知識和技能。例如:用Java語言編程,用Excel算賬,用PPT做宣傳材料等。


    這部分非學不可,不然現在工作不保。


  • 擴展區:指與當前或未來工作(有轉崗轉行需求)有關,但并不會立刻就用到的知識技能。


    如果學了這部分內容,很可能對自己未來的職業發展有支持作用。


  • 外延區:包羅萬象,所有沒有納入前兩個區域的內容都可以歸屬此區。


  • 重點困擾區域


    核心區的學習對于一般合格的員工都不成問題。不學就要失業,自然動力十足。而且學了馬上就能實踐,非常利于掌握。


    外延區原本就是Just Have A Try,不必投入太多時間精力,以體驗和了解為主。大不了根本不學。


    真正困擾大家的是擴展區的內容。


    擴展區的學習可以分為軟硬兩個方面的技能。(從這個角度劃分的話,而外延區也可分為軟硬兩個部分。不過,核心區僅包括硬技能。)


    擴展區的軟技能


    軟技能:指管理能力、交流能力、表達能力等soft skills。


    軟技能無論工作生活,每天都用得上,不過往往沒有現成文檔指令,只要照著做就能達到某種效果。


    這類技能,一般不太可能有速成的培訓班,需要長期的揣摩和積累,才有可能進步。


    掌握這類技能,最好的辦法就是處處留心,經常性的回顧和總結,也就是俗話說的琢磨。


    相關的書籍,講授如何管理,如何寫作之類的有不少,可以作為輔助。不過只有和應用結合,在實踐中驗證理論,才可能有效果。


    擴展區的硬技能


    硬技能:指具體的技術和知識(多為科技方面)。


    這部分更接近于課本知識,對邏輯思維要求較高,在一定程度上,可以靠集中突擊來掌握。


    擴展區的硬技能,實際是提出這個問題的同學們最關注的部分。這種關注,是由這部分內容的性質決定的。


    擴展區硬技能的性質


    【必要性】


    核心區的知識技能一般是用到什么學什么,比較零碎,不成體系,而且很多時候,也深入不下去。想要真的在業務領域達到一定的深度廣度,就需要擴展區來補充。


    【可行性】


    擴展區一般不必被工作單位或老板指定,也因此享有了較大的自由度,可以自行安排學習內容和時間。


    【消耗性】


    擴展區的學習,和工作相關又不能占用工作時間。因此只能使用自己的業余時間來學,同時要學得深入,還得投入大量精力。很容易打成一場消耗戰。


    學習的困境


    如今,有那么多熱門技術(例如:數據分析、機器學習等等),每一種都充斥著各種各樣或免費或費用很低的資料、課件、分享、培訓。從理論到實踐都有講解。


    許多同學自己也制訂了詳細的學習計劃,把計劃全部業余時間都用到了吸收各種新的知識技術上。


    可是,很多人花費了大量時間,最后卻好像沒學到什么。這又是為什么呢?


    困境的原因


    直接原因:精力分散,不夠專注,各個方向都有涉獵,但卻都僅限于略知皮毛。


    深層原因:驅動力不足以讓自己專注。


    根本原因:沒有足夠渴望的目標,無法調動自身能量形成驅動力。


    有效學習的驅動力


    有效學習的核心


    其實,無論哪個區域的內容,最為有效的學習都無外乎:帶著問題學習


    我有一個問題,迫切的想要找到答案。我在讀的書、在聽的課、在看的代碼里就有這個問題的答案,或者至少能幫我找到解決它的思路——在這樣的背景之下去學,自然能夠專注得起來,深入的下去。


    有效學習的驅動力


    很顯然,擴展區的學習,如果和核心區目標一致,能夠迅速將學習成果應用到本職工作上去,那想必能達到事半功倍的效果,至少能夠持續獲得學習的動力。


    如果對現在的工作并沒有很大興趣,非常想要投身進入其他領域,那么不妨參照這個成功轉行的例子,考慮一下脫產學習。這樣一來精力集中,二來也是背水一戰,逼一下自己。


    如果既和工作無關,又沒有熱愛到足夠為它辭職,恐怕就需要極大的毅力和自制力才能有效的學習了。


    行文到此,之前的部分,是提示你去挖掘自己學習的驅動力;后面的部分,是講能夠使學習過程更有效的具體方法。


    但是,所有的理論、方法、工具、提示,都只有在驅動力具備的情況下才能夠生效


    學習的驅動力的問題,是他人無論如何無法代替或幫助你產生的,必須要靠你自己解決。找到自己足夠渴望的目標,以目標實現的前景為激勵來促使自己產生驅動力——這是你只能自己一個人完成的任務。


    有效學習的方法


    要點和過程


    有效學習有三個要點目標明確系統性強足夠深入。三者缺一不可。


    新的技術知識那么多,如果今天學點這個,明天學點那個,搞成狗熊掰棒子肯定收獲甚微。選定目標是最重要的。


    學習之初,首先要有一個明確的scope——我要學習哪個領域里面的哪些內容。同時得清楚,學了這個東西,要用來干什么,最終會把它用到什么事情上去。


    明確了要學什么,學了用來干什么,也就可以確定一個知識體系(至少是其中一個結構分明的分支)。并進一步確定,對這個體系中的內容需要了解到什么深度,這就有了一個深度目標。


    有了體系和深度,進而可以列舉出所需要掌握的各個知識模塊。


    在此基礎上,再去指定具體的課表和學習計劃。


    總結一下


    i)明確知識范疇和應用目的;

    ii)劃定知識體系并確定深度目標;

    iii)填充知識模塊;

    iv)制定針對具體模塊各個擊破的學習計劃;

    v)執行學習計劃。


    其中的 i)- iii)可以借鑒做作文列提綱的辦法:在勾勒出輪廓之后,先把知識結構的骨干勾勒出來,分為篇章,列出大標題,再在其中填注小標題。


    舉例說明


    目標:筆者要學習基于機器學習的自然語言處理,具體的應用是開發聊天機器人的語言理解模塊。


    調研:通過 i) 向有類似經驗的同事請教; ii) 到網上搜索綜述性文章; iii) 查找實踐類的文章、類似開源項目……等一系列手段。筆者了解到,最起碼有兩件事情必須要做:意圖分類和實體提取。


    構建體系:為了用機器學習實現這兩件事,就需要用到分類和seq2seq預測模型。進一步,為了獲取意圖,可能還需要做文本聚類。


    確定深度:再通過進一步查詢資料得知,要了解這些模型的運行原理,就得讀公式,那么就需要求導、求微分、求積分、矩陣運算、概率統計等方面的知識。


    填充內容:同時為了在現實的數據上應用這些模型,需要掌握將文本轉化為向量空間模型的能力,評測模型質量的能力,和數據清洗整理的能力。


    所有這些能力又都是以編碼能力為支撐的。


    制定提綱:有了上面這些,就可以構建如下這個提綱。


    為了開發聊天機器人語言理解模塊學習機器學習的內容提綱


    A. 數學

    a. 數學分析:求導、微分、積分

    b. 線性代數:向量基本運算,矩陣基本運算,矩陣分解,多種矩陣的性質

    c. 概率統計:古典概率模型,貝葉斯公式,常見概率分布及其公式和特點


    B.?數據處理和向量模型空間的構建

    ????????a. 文本標注

    ????????b. Bagging & Boosting

    c. 中文分詞方法及原理

    d. n-gram模型原理

    e. bi-gram文本特征提取

    f. 計算文檔tf-idf 及其信息熵

    ? ??

    C. 模型原理及公式

    a. Linear Regression(最小二乘法)

    b. Logestic Regression(極大似然估計)

    c. Naive Bayes

    d. Decision Tree(ID3, C4.5)

    e. SVM

    f. CRF

    g. KMeans

    h. Spectral Clustering

    i. LDA


    D. 模型的構建和驗證

    ????????a. Binary-Classification vs Multi-Classification

    ????????b. Normalization & Regularization

    c. Validation & Test

    d. Cross Validation Methods

    e. Precesion, Recall, F1Score

    f. ROC, AUC


    E.?工具及語言

    ? ? ? ?a. Python,Java,C#類比及對比

    ? ? ? ?b. Python 庫,Java 庫,C# 庫

    ? ? ?? c. 分詞工具(jieba分詞)和詞庫

    ? ? ? ?d. word2vec? ? ????


    F.?實踐


    如上只是第一個版本,可以先依據它制定一個為期兩到三個月的學習計劃。在執行過程中,根據新的認識和具體需要可隨時調整提綱和計劃。


    關于培訓

    ?

    對于自己完全不了解的領域,很多人會選擇參加培訓。

    ?

    籠統而言,用自己金錢和時間換取他人的知識和經驗當然沒問題,甚至可能是更高效的辦法。但前提是對方得真的有知識和經驗(不是忽悠),而且TA所提供的是你所需要的。否則,不過是浪費錢和時間而已。

    ?

    要正確判斷一門培訓課程的質量,除了常識和閱歷,還一定要對所學內容有所了解。一無所知,就看廣告報個班,即使有幸碰到了好的老師和課程,能吸收的恐怕也非常有限。

    ?

    所以,筆者對于有償培訓的建議是:慎重,了解后再選擇


    最好是能夠自己列出上面那樣的課程提綱后,再去對照提綱尋找滿足內容需求的課程。就算不能列出小節名,至少對于需要哪幾個部分的知識要有所了解。

    ?

    對于全新領域,要制作這么一份提綱的確有一定困難。不過,現在的各種資源那么豐富,有各式各樣的書籍、文章、論壇、微信/QQ群、免費講座和分享等可以利用。


    只要是有心人,善于利用資源,肯投入進去研究,總還是能夠先對自己的目標領域勾勒一個輪廓和大致框架出來的。


    有效學習的幾點提示

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    分享幾個筆者認為行之有效的日常學習Tips。

    ?

    關聯


    把新學到的東西和日常的工作、生活聯系起來,進行思考。比如:將理論代入現實,不同領域間事物的類比,相似內容的對比等。


    以身邊的實例來檢測理論。不僅能夠加深理論知識的理解,而且有助于改進日常事物的處理方法。

    ?

    記錄

    ?

    準備一個筆記本,紙的或者電子的。有什么發現、感想、疑問、經驗等等,全都記下來。


    如果是對某個話題、題目有比較完整的想法,最好能夠及時整理成文,至少記錄下要點。


    隔一段時間后把筆記整理一下,把分散的點滴整理成塊,一點點填充自己的“思維地圖”。

    ?

    分享


    知識技能這種東西,學了,就得“得瑟”——把學習到的新知識、理論、方法,分享給更多的人。如此一來,倒逼自己整理體系、記憶要點,堪稱與人方便自己方便的最佳實例。


    把自己的感想、體會、經驗分享出來也是同理,還多出了鍛煉自己邏輯思維能力和歸納總結能力。一舉多得,何樂而不為?


    外延區的意義


    外延區的內容完全可以和自己的工作、專業沒有任何關系。


    可以肆無忌憚讀任何自己想讀的書,享受與前輩精英分享思維成果的樂趣。


    除了學術類的內容,烹飪、烘培、音樂、美術、插畫、煮咖啡……什么都可以嘗試一下。


    筆者建議大家嘗試一下這些完全沒有接觸過的領域。


    一則,可以調劑一下,放松身心,作為休閑的一種方式。


    二則,可以從更廣泛的角度去理解“學習”這件事。


    三則,也可以稍許體會一下“斜杠”的難度。


    現在,鼓勵大家成為斜杠中青年也漸漸成了勵志類自媒體的一種風氣。斜杠真的那么容易嗎?


    反正,自從我學了幾次裁縫之后,真心覺得:這些東西,用來玩很有意思,用來賺錢可比當碼農難多了累多了,還是把本職工作干好吧。


    from:?http://mp.weixin.qq.com/s/66qYsf5w-8KfvIO_EeYKHw

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的工作以后如何有效学习的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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