2、怎么学习技术?
6、怎么学技术?
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学习技术可以考虑一下:
学习技术可以先从自己的兴趣爱好来考虑,毕竟这与读书是有区别的,学了技术一定程度上决定着今后你的工作类别,如果你有一门技术,那就往擅长的哪方面去发展,这样上手快,相对应的工资也会好一点点。当然,如果你没有特别明显的技术或者长处,那就先培养技术。
2.首先,考虑好自己的爱好,喜欢做什么类型的工作,那份工作需要什么技能,然后去学习,去培养。
3.考虑今后几年或者5年的发展趋势,往热门行业(西点师),雷军说站在风口,猪都能飞起来,我同意这句话的,乘风可以破浪,热门行业和新行业在未来几年都会有人才短缺的现象。
4.慎重考虑,有始有终,持之以恒,祝你成功。
学习互联网行业技术可以从以下几个方面着手准备:
1、可以去参加社会上的培训班编程一般学习4~6个月,学费2万左右(不同的技术方向学费和周期会不一样)。
2、找家愿意带实习生的公司、有一些不要求专业基础,比如运营,市场相关,是不一定要相关技能,可能会需要相关经验,把心态放低,从实习,助理开始干,从实践中学习。
3、自学,查看技术文档、视频(这个需要有强大的自律)
互联网行业技术会是不错的选择,现在设计类,软件开发类和电商类都是社会追求的人才。目前国内互联网公司从人员配置上来说工种还是很多,比如程序、产品、运营等。每个人有每个人不同的技术方向的选择,可以从自己的兴趣爱好出发,想清楚自己将来想干嘛,然后去学需要用到的技能。
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当今社会竞争日益激烈,大家都在不断的充实自己提升自己,让自己在激烈的竞争下能获得更多机会。而提升自己最快的莫过于掌握一门技术,而想要快速掌握一门技能却另很多人感到很困难。其实只要 *** 对,也不是不可能的。
*** /步骤
人们常说,兴趣是更好的老师。所以,想快速掌握一项技能,更好的选择当然是找一项自己感兴趣的。感兴趣就会有学习动力,有学习动力自然能学的快。
当然也有可能是工作需要或是生活所迫,没有办法只能被动的去学习一项技能。那我们的 *** 自然就要变一变了。比如学一门外语,我们可以先从了解认识开始,比如这门外语主要的使用地区,以及使用地区的人文和经济,还有当地的历史文化,还有在历史中有没有发生过改变等等,总而言之就是要有充分的了解。
在充分了解之后。我们就可以开始从这项技能的基础开始着手,开始学习。还是用学外语举例。一门语言最基本的当然是文字的组成,拼写,音调。只有把这些最基本的知识学习透彻之后,才能为之后的学习打下牢固的基础,才能在后边的学习中手到擒来。就像盖房子一样,基础才是重中之重。
当你能把基础知识牢固的掌握时,就开启了你快速学习这项技能的大门了,你会发现在学习的过程中会很轻松,基本都是固定的模式套路,只要将你之前学习的基础知识带入进去就行。
而当你能感觉很轻松的学习新知识点时,你的信心也会随之提升,而信心的提升也就直接对你的学习提供了一个积极的动力。
最后,因为前边的努力,还有初见成效得来的信心,会使得你对学习这项技能不再那么抵触,而只要不抵触,慢慢你就会习惯,也许还会发展成你的一个兴趣爱好,这样就回到了之一步,兴趣是更好的老师,你会自觉自律自发,主动的去学习,而这也是更高效的学习方式,只要这样,相信不管是什么技能,你都能很轻松很快速很愉悦的学会的。
普通人快速习得技能的10个 ***
“我发现空手道不是掌握那4000个动作就能学好的。想要学好它,关键在于你能不能把那些基本动作不断反复地操练4000遍。”
——查特·贺姆斯,《终极营销机器》(The Ultimate Sales MaChine)作者
之前我们谈了什么是技能习得,那么怎样才能快速习得技能呢?这一章主要和大家分享快速习得技能的10个 *** ,它们适用于任何一项技能。
这些 *** 会让我们不知不觉地对某个技能产生“临时的痴迷”。也就是说,当我们对某项技能感到特别好奇时,只要掌握了 *** ,你就会自然而然地去学习,并乐此不疲。或许你目前还有别的事情要做,但是此刻,你的确已将它们抛之脑后,至少暂时不会去想它们。这些 *** 还可以帮助我们判断某项技能到底值不值得我们为之执着,哪怕是暂时性的执着。当我们执着于某项技能时,我们便可以心无杂念地专注学习。
下面分别介绍快速习得技能的10个 *** 。
一、选择方向
卡尔·波普是近代最有影响力的哲学家之一。他最广为人知的研究是提出以理论的可证伪性作为科学与非科学理论之间的分界标准。通俗地讲,就是说,如果你通过观察和实验找不到某个理论的反例,那么这条理论实际上是不科学的。
卡尔·波普提出过很多有见解的观点。其中,我认为这句话说得最聪明:“人世间最幸福的事情莫过于发现问题,爱上问题,设法解决问题,直至下一个更有意思的问题出现。”假如你追求的是一种模式化的生活(这种模式可以保证你过得充实而满足),那么你将无法体会“出差错”的幸福。要想习得技能,必须得有兴趣点的存在,也就是说,我们必须去发现问题,同时你又有很大的兴趣去解决它们。因为你越有兴趣,你学得就越快。
兴趣点实际上是因人而异的,每个人的需求是不一样的。比如,就我而言,目前学习中文不是我特别急需的。当然,如果有一天我决定去中国工作了,那么学习中文会是我的兴趣点。
最近,我对中国围棋特别着迷。围棋有3000多年的历史了,是世界上最古老的战略性棋类游戏之一。多年前,我无意中看到别人下围棋,觉得非常有意思,当时就下决心要好好学习学习。围棋规则很简单,但难就难在要在黑白棋交替过程中,清醒地判断强弱的转换、势力与实地的转换,从大局上把握全盘进程。人和计算机比赛下围棋已经实现很多年了,即使是最聪明的计算机也敌不过技艺更精湛的玩家。
人们对于自己在意的事情,往往学得很快。先学中文,还是先下棋?目前,我特别在意下好围棋这回事,那么我就先学下棋,把学中文的事先搁一搁。总而言之,如果你优先学习你感兴趣的事,那么你肯定花不了多少时间就能学成。
二、集中精力
巴不得一口气可以学很多技能,这是初学技能时最容易犯的错误之一。其实,学习技能的关键之一在于能否把时间和精力集中在某一项技能的学习上。假设你每天只有一个或两个小时的时间学习,你又把这一两个小时平均分配到20个不同的技能上,那么单个技能的学习效果会如何呢?我想应该没有明显进步,因为每项技能都没有得到充分的练习。这是十分简单的数学道理。
想快速习得技能,就该把精力放在一门技能的学习上。然而,有一类人可能比常人更难认同这一点,我想我从头到尾就属于这类人吧。我们这类人是“文艺复兴人”,是 *** 澎湃的“博”学家。无论何时、无论何地,我们想学的东西总是多得数不清。但凡自己发现或者听别人说起有新玩意儿可以学习,不论多少,我们总怀有巨大的热情,也很难从内心拒绝它们。
可是,当我想一口气学习所有技能时,我才发现其实什么也没学到。我浪费了太多时间穿梭于不同技能之间。没有进展,没有欣喜,也没能从一而终,这样的学习将注定我无法快速掌握技能。
选择一个你心仪已久的技能,记住,“有且只有”这一个。把你闲暇的时间和精力都投入到这项技能的学习上,至于别的技能,暂时惦记着就好,不一定当下就要去完成。戴维·艾伦在自己的著作《搞定:无压工作的艺术》(Getting Things Done)一书中推荐读者朋友学会列出一种叫“将来某时/也许”的清单,你可以把涌上心头的各种想法统统塞到这个清单中去。也许你并不急于现在就去做清单上的事,但或许在将来的某一天你会将之完成。随着你慢慢地、一项项地增添清单上的内容,你的创造力也在无形中被激发出来,直到某一天你真的能够为之付诸行动。
“集中精力,只学一门”对快速习得技能的重要性是不言而喻的。当然,这并不意味着你把其他技能拒之门外,只是你暂时将之搁置,等待未来重拾。
三、制定目标
学习目标的制定有利于我们对预期目标做到心中有数,有利于我们最终学得足够优秀。
这个目标,说得简单一些就是学完这门技能后你要求自己达到什么样的水平?在日常生活中拥有这样的技能,你到底又能做些什么?目标越细,学得越好。
制定学习目标让我们有机会去想象我们学成以后会是什么样子。一旦未来努力的方向定下来,就更容易达到目标。查尔斯·凯特林是电动自动起动装置的发明者,他曾经说过:“问题一旦很好地陈述出来,也就解决了一半。”这里的“问题”其实就是他给自己制定的“目标”,也是他努力的方向。
那么,如何制定目标呢?这个问题的答案与你为何优先选择这项技能有关。如果你的初衷只是玩玩而已,没有任何要求,那么从一开始你就不会感到失望,并且会很享受训练的过程。然而,如果从一开始你就想学真本事,那么首先就应当明确并接受这门技能的更低要求。一旦你实现了最初目标,如果你愿意,你仍然可以继续努力,朝新的目标迈进。制定目标时要有分寸,既不能“唾手可得”,也不能“好高骛远”。只要把这个度把握好,就能制定出最棒的目标。
一般说来,你的目标制定得越轻松,掌握相关技能的速度就越快。学习之初,如果你不以世界大师级的标准要求自己,就能快速制胜,你相信吗?听起来可能你不信,但事实上,这才是我们真正要做的——降低标准。快速习得技能的目的并不是要尽善尽美,成为世界级大师,而是要在兼顾能力和效率的同时,快速提高技能。
值得注意的是,对于某些技能,一定要把“安全注意事项”作为学习的目标之一,防止意外发生。如果在训练中“受了伤”或“丧了命”,那么再怎么谈快速习得技能也没有什么实际意义了。
四、分解技能
我们学习的大部分技能都需要细化步骤。当定下想学习的技能后,就该把这项技能细化为若干步骤。比如打高尔夫,非常讲究步骤。之一步就要选择合适的俱乐部。然后分别学习如何挥杆发球、如何对付掩体、如何送球入洞,等等。
分步骤学习技能,有助于我们在众多步骤中判断出至关重要的那一步。如果先努力把至关重要的步骤学到手,我想剩下的几步也会学得比较轻松顺利。此外,分步骤学习技能有助于我们专注学习。这样,非但不会手足无措,反而能达到意想不到的效果。
细化步骤以后,我们会发现有些步骤对初学者来说是十分重要的,而有些步骤却不是。这就要求我们在初学技能时,学会对步骤进行筛选。把关键的步骤先找出来,再集中时间和精力去学习。
五、获取工具
大部分技能的学习都离不开必要的工具。想打网球,没拍子怎么行?想开飞机,没飞机怎么行?在投入时间和精力学习一门技能之前,你一定要想方设法弄清楚一些问题。诸如,学习这门技能需要什么样的条件?要使用什么样的学习用具?你能不能弄到这些学习用具?或者说,你买不买得起它们?因为对于某些技能而言,只有获得了必备工具,我们才可能更大限度地利用时间充分学习。
六、扫除障碍
某些因素会对训练过程造成障碍,这无疑增加了技能习得的难度。这些因素可能来自以下方面。
●训练前的准备工作。例如,训练前找不到工具放哪儿了;训练前还没有选到合适的工具;忽略训练的必要条件。
●使用临时训练工具。例如,借别人的装备,也就是说,你使用的器材是有时间限制的,随时会被要求归还。
●环境干扰。例如,开着的电视;突然响起的 *** ;刚刚收到的电子邮件。
●情绪障碍。例如,害怕;怀疑;害羞。
以上每一个因素都会使训练难以开展,所以,技能习得的速度会随之降低。
靠意志力去克服这些障碍不见得是明智的做法。尽管我们每天都能随意支配我们强大的意志力,但是,我们必须聪明地利用意志力去解决问题,去改变我们面对的不利因素,从而扫除训练中的障碍。这样,技能训练就不再困难,技能习得也不再缓慢。
七、腾出时间
我们必须抽出专门的时间习得新技能。但遗憾的是,我们往往一边习得新技能,一边兼顾别的感兴趣的事,如看电视、玩视频游戏等。我们常常嘀咕着:“等我找到时间再说。”事实上,去“找”时间这个说法是一个谬误。我们总是出乎意料地发现自己在某个时候突然多出来一些时间,就像无意中从大衣口袋里翻出一张20元钞票那样,很偶然。从这个意义上来讲,没有人愿意为任何事情刻意去“找”专门的时间。
如果你指望“找到”时间再去做某件事,那么这件事将永远不可能完成。想“找到”时间,先得“腾出”时间。
一天有24小时,刚好1440分钟,再没有更多的时间。如果你用8小时睡觉,剩下的16小时自由支配,一部分时间用来照顾自己和心爱的人,另一部分用来工作。
不管你还剩下多少时间,这些时间都可以用来习得技能。如果想尽快提高技能,那么需要你腾出更多专门学习的时间,这样效果会更好。
为技能习得腾出时间的更佳 *** 是筛选出低效时间,将之淘汰。你要做的就是准备好一个笔记本,试着把一连几天的时间安排做一个简单的记录。
记录的结果会让你吃惊不小:如果你肯淘汰掉很多低效时间的话(尽管这对你来说有点艰难),你会拥有更多的时间用于习得技能。因为如果每天你花在其他事情的时间越多,你用于技能习得的时间就越少。我认为把那些低效时间淘汰后,每天至少能腾出90分钟来。
另外,建议你下决心保证20小时的训练量。一旦训练开始,就别停下来。如果中途卡住了,一定要坚持住,直到达到20小时这个初级训练目标。如果你没有毅力投入20小时,那么请你放弃。我为什么这么说呢?道理很简单,技能习得初期非常艰难。在这个时期,人们往往面临很多令人疑惑或难以预料的问题和障碍。如果你遇到了这样的麻烦,必须咬牙坚持,直到第20个小时结束。历尽艰辛之后,面对未来的训练亦会更加从容。
你可以把这个 *** 看作对意志的磨炼,不要让这些愚蠢的小麻烦成为训练过程中的绊脚石。要么迎头大胆去解决这些恼人的问题或者疑惑,要么埋头咬牙把这20小时坚持过去。从这一点上来讲,你更好选择坚持。因为学习初期,恼人的麻烦会越来越多,靠自身能力也不一定能解决。
八、及时反馈
“及时反馈”是指尽可能快地准确了解你在技能习得中的表现。如果长时间都没能得到反馈,那么也谈不上快速技能习得了。以奶酪 *** 工艺为例,鲜奶需经过数月甚至数年之久的微妙化学反应(发酵)才可以变成优质奶酪。时间花得不够,美味就无法品尝。如果你需要6个月才能判断出这个奶酪是否会做得香甜可口,那么这种延迟的反馈将导致你不能快速习得奶酪的 *** 工艺。
快速反馈有助于快速习得技能。如果反馈及时或只有一点点延迟,我们会更容易把实际操作情况和目前所获得的结果联系起来加以分析,再做出适当的调整。
“及时”反馈是更好的反馈。以计算机编程为例,当你及时对所编程序做出修改后,不一会儿,计算机就告诉你程序能否顺利运行。如果计算机还是无法运行,死机了,你可以继续修改程序,再试着运行。这就是为什么学计算机编程这样的技能会越学越上瘾。
我们还可以通过很多有效途径获取反馈。阿图·葛文德是一位经验丰富的外科医生,也是一名业余网球队员。他在《纽约客》杂志上发过一篇文章,文章提到:“有经验的教练和老师可以就你当前的表现做出及时反馈,并给予必要的建议。”
此外,摄影机这样的视频捕获设备也可以帮忙检查学习效果并给予及时反馈。当然还包括一些辅助工具,像计算机程序、训练器等这些设备可以在你出错的之一时间做出反馈。
总之,在技能训练中,获取快速反馈的途径越多,技能习得的速度就越快。
九、计时训练
人脑天生具备良好的学习能力,如观察、模仿和预测。然而,精确计时却是人脑办不到的。大脑无法帮你预测做一件事情需要花费的精确时间,无法精确告知你手头正在做的事已经花去多少时间。
学习技术可以先从自己的兴趣爱好来考虑,毕竟这与读书是有区别的,学了技术一定程度上决定着今后你的工作类别,如果你有一门技术,那就往擅长的哪方面去发展,这样上手快,相对应的工资也会好一点点。当然,如果你没有特别明显的技术或者长处,那就先培养技术。
2.首先,考虑好自己的爱好,喜欢做什么类型的工作,那份工作需要什么技能,然后去学习,去培养。
3.考虑今后几年或者5年的发展趋势,往热门行业(西点师),雷军说站在风口,猪都能飞起来,我同意这句话的,乘风可以破浪,热门行业和新行业在未来几年都会有人才短缺的现象。
1、掌握基本功
要想学好一门技术,首先要把专业知识和专业理论都学好,接着还要搞好实验实习等实际操作技能培训,把基本功练好,这也是掌握实际操作技能的很关键的一点。
2、耐心专注
学技术最重要的还要有耐心,学习过程要认真仔细,慢慢努力把它学好,因为没有一蹴而就的技术,所以必须要脚踏实地从基础做起。
3、实践运用
把学好的技术与理论实践相结合起来,可以在日常的生活中运用它,平时多动手多加以练习,要注重实操技能,还要学会举一反三。
4、培养兴趣
学好技术兴趣也是很重要的,如果不是自己感兴趣的专业去学习,那么也很难学好,所以首先要找到自己的兴趣,或者从专业中去发现自己的爱好,最后把技术学好,又可以找到自己感兴趣的事情。
想要自学it,得明白以下几点
1. 应该选择什么编程语言
可能困扰编程新手最多的一个问题是【我应该学什么编程语言】或者【我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app】,很多人一直纠结这个问题,陷入了东学一点、西看一点的死循环,到头来啥也没学好,这会很浪费时间。
刚上大一的时候,我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人,网上各种查资料,但所能得到的答案都很片面,多数对这个问题答非所问,总是回答说“某某编程语言难”,“某某编程语言性能好”。其实作为初学者,我们对计算机体系都不了解,就不要过多地去纠结性能,或者难易等因素,原因我等下再说。
如果你有明确的方向,那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向,那么python是更好的选择。如果你想做web开发,java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作,那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是,很多人都没怎么接触过计算机行业,特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说,各个编程语言就只是个名字,除了叫法不一样,你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了,我替你选一个吧。
如果你是在校大学生,那么你有大把连续的时间,就先学习c,然后再学c++。我个人是学c入门的,也许很多人不理解我为什么推荐学c,因为c和c++都很难、很复杂,看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言,而是学习一个计算机生态,即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系,就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的,向下可以帮助你更容易地理解操作系统、编译原理、计算机 *** 、计算机组成原理,为什么呢?因为较为底层的东西很多都是用c实现的,和系统的贴合度极高,很多教材源码甚至教程,在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上,c++面向对象的机制,也可以做出一些应用,譬如五子棋游戏等,也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++,之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。
如果你是一个上班族,但是刚刚学习编程,可能学c和c++对你来说有些复杂和困难,因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间,而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好,所以可以先学一些【更容易见效】的编程语言,从python入手吧,至少能快速做出一些小应用,不至于丢失了兴趣,但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍,这样才能更深层次地去编程,譬如【深入理解计算机系统】这一本书可以读很多遍,这本书把整个计算机系统给串起来了。
2.学习编程,我需要学习哪些课程?
我要学哪些课程?我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程?
这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了,对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程,很好解释,做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程,所以会比较好理解。对在校生而言,学校开设的很多课程我们不知道为什么要学,我们很疑惑,不知道学它有什么用,这个时候我们就会很纠结,还会产生抵触情绪。这很正常,因为我们学习得不够深入,自然不能理解它们的用处。
在我看来,大学本科课程更多的是面向“面”的教学,即什么课程都教给你一些,但是又讲得不那么深入;而工作或者读研,更多的则是面向“点”的学习,用到的知识更专。本科时,学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发,甚至去搞硬件,所以学校需要你学很多课程,至少有个了解。对学生来说,一方面可以从中选择自己感兴趣的点;一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程,虽然之后可能用不着,但是你也要学,并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件,但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识,比如cpu中的逻辑器件。
如果你在大一的时候就有一个明确的定位,知道自己今后想从事哪方面的工作,课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理,这种课程确实是对编程没有帮助,但是像我前面所说的,大学教育更注重广度,大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。
其实,大学教育的问题是普遍存在的,我认为我们学习一项技能的时候,应该采取的是项目驱动式学习,即需要用到什么东西时不会了再去学,而不是先填鸭式的都填进脑子,并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的,等之后用到了,甚至不记得自己学过,反而查资料才会想起:哦,原来我之前学的xx科目是这个用处啊,可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校,他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以,在经过比较多的编程和项目实践后,我认为一个比较好的学习方式是,改良版的项目驱动学习法。即:
学习一段时间,做个小项目,将做项目遇到的问题记下来,针对性地学习相关知识,然后再实践,再学一段时间理论,让知识成网状发射状地变大。当然,项目驱动式学习有一个弊端,就是每次学习的知识都是项目所需要的,很零碎、不成体系,所以需要改良,即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书,或者一个相关问题的完整介绍,这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来,慢慢的,你就知道我们为什么要学那么多科目,学这些科目能干什么。
谈到数据获取,可能最容易想到的是爬虫,爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题,所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单,为什么呢,因为有现成的框架,所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候(比如我之前抓取了知乎500万用户的数据,在下班的时间、用自己家里普通的pc,计算机性能并不是那么好,比不上服务器,又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据,然后对数据进行清洗,最后还要可视化展示),使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且,我需要抓很多数据源,并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统,即在现有的框架下进行二次开发,搭建一个属于自己的爬虫系统,并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件,直到现在,它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。
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