专栏首页ThoughtWorksTW洞见 | IT小小鸟生存指南-学习起步篇

TW洞见 | IT小小鸟生存指南-学习起步篇

文章作者来自ThoughtWorks:王健,图片来自网络。

经常跟公司的年轻人聊天(说起来好伤悲),他们大多在充满激情的同时表达出自己对于学习的迷茫。面对快速发展的技术被迷晕了双眼,不知道学什么,也不知掉怎么学,不知道从哪开始,也不知道学到何时为止。前两天也在知乎上回答了一个类似的问题(http://www.zhihu.com/question/34449620/answer/58843662),想想应该把自己的一些经历和问题以及对于这些问题自己的思考梳理一下,分享出来。

小小鸟们需要面对的第一个问题往往都是不知道该学什么?面对扑面而来的各种技术,框架,术语,各种三个字母或是四个字母的天书一样的单词,感觉一下就被淹没在浩瀚的技术海洋中。看着大牛们的各种口吐莲花,对于各种技术信手拈来,运用自如,羡慕之余也不禁畅想着自己何时才有这么一天。

为了实现心中的目标,很多人捧起了各种神书,什么设计模式,什么算法导论,什么编译原理;而有些人则搞起了各种新潮的技术,什么Angular、ReactJS、Go、Node、Swift、Spark,他们都以为自己已经拿到了通往成功的钥匙,不过看了一阵发现,该听不懂的还是听不懂,书看的进展缓慢,狗熊掰棒子一样忘的比记得还快,技术淘汰的速度超过了自己学习的速度。怎么破?我给的建议其实很简单,就是:

1. 工作用什么学什么;

2. 先上手后学习;

3. 无目标不学习,学到够用就停止

1

工作用什么学什么

为什么建议从工作入手?因为这样可以最大化的借势,达到事半功倍的学习效果。曾经有只小小鸟做着一个C#的工作,但总觉得没有搞Ruby啥的高大上,用着IDE,总觉得没有用Emacs&Vim高大上,所以就白天硬着头皮用IDE搞C#,晚上下班后风风火火用Emacs搞Ruby。一年过去,累的跟狗一样,结果工作也没有干好,自己想学的东西因为没有使用场景也总感觉停于表面。后来痛定思痛,决定集中火力专心学学C#,将自己的学习与工作的方向调整到一致(而不是像之前总是忘两个方向使力,结果都相互抵消掉了)。最后发现反而事半功倍,工作也出成绩了,对于编程语言本身的理解也深度了许多。再去看Ruby或是其他更新的语言,反而轻松了很多,对,这个小小鸟就是我。

说起来简单,但是很多人还是会很纠结,生怕站错了队伍,选错了方向,选错了语言,选错了技术,输在了起跑线,就像我当年一样。走过来我才发现,其实作为当时的自己,无论学什么的效果应该都是差不多的,所谓殊途同归,触类旁通。而对于现在的自己,我已经有能力做出对于自己正确的选择,反而不会纠结。所以做不出选择只能代表自己不够强大,也代表此时的选择可能对自己的意义也没有那么大。念念不忘必有回响,学什么都是有用的,但一个重要的前提是学习的驱动力是兴趣而不是简单的作为一个挣钱的工具,引用罗辑思维里说过的一句话:“没有兴趣你将一事无成”。所以,我的建议是:

结论:工作用什么,学什么,以点带面,顺势而为,将自己学的东西与工作契合,利用所有时间学习。

2

先上手后学习

很多计算机知识都非常抽象难于理解,什么模式、内聚、解耦、架构、分层、并发、异步、静态、动态、过程、对象、函数、逻辑,还包括各种各样的语言和原则。这些抽象的概念是很难简单的通过“学习”可以完全理解的,因为它们都是从问题中来的,都是人们为了解决某一个问题想出来的解决方案。但是就像猴子定律(http://baike.baidu.com/view/1884756.htm)中的猴子们一样,我们已经慢慢忘了最开始不能去拿香蕉的原因,已经忘了问题,而将解决方案视为圣典,而后来的猴子们(小小鸟)在完全脱离了问题的前提下,单单去学习这些解决方案自然会觉得很抽象也很痛苦。

所以,作为勇敢的小小鸟,应该多问几个为什么(参考5why分析法:http://baike.baidu.com/link?url=Xz6k1-uoIy_BYxLAPy7XgJSRs3EZzapYkTuCqUu-5N8qNIqiO0wTGpqORR8ltFWgN9UfVNKQXVY7DLziQebphK),甚至勇敢的去摘一次那只香蕉,就当自私一点为了自己,知其然也要知其所以然。记住,那些“约定俗成”、“就应该这么干”、“大家都是这么做的”、“我们一直都是这么做的”都是狗屎,除非能说出问题给出原因,否则任何脱离问题给出的解决方案都是耍流氓。

结论:直接上手实践,遇到问题,先尝试自己解决,再带着问题去学习,这样的学习才会更有效率,理解也才会更深刻。

3

学到何时为止?

大牛们经常会指点我们学什么,但是一般不会告诉我们学到何时为止。而面对一本本厚厚的书,和外面各种新技术新框架的诱惑,我们不禁自问,这得学到什么时候啊。我们知道在设计上有种说法叫过度设计,那如何避免过度学习呢?过度设计是指去设计那些现在用不到的功能或结构,而过度学习则是指去学习那些现在掌握运用不了的知识。

TDD(测试驱动开发)是一种可以一定程度上避免过度设计的实践,追求刚刚好的实现和设计,无测试不开发,无味道不重构。而对于学习,为了避免过度学习,追求刚刚好的学习,可不可以引用TDD的思路,无目标不学习,一旦目标实现,这次学习就停止了,这个时候可以对这段时间的学习进行归纳整理,然后再制定下一个目标,由此持续的学习。 测试驱动开发:写一个测试 => 实现让测试通过 => 重构优化 (不断重复这个过程形成环路) 目标驱动学习:定一个目标 => 学习让目标实现 => 整理总结 (不断重复这个过程形成环路)

结论:无目标不学习,学到够用就停止。

最后

其实大牛们也是从小小鸟成长来的,自然也曾面对过同样的问题。但他们凭借对于技术的兴趣和热爱,禁得起诱惑,耐得住寂寞,守得住自我,日积月累自然就成就了自己。所以地球是圆的,技术也是圆的,无论那个方向,都会走到你想要的那个点,只要你在不停地一直往前走,正所谓可以十日不将军,不可一日不拱卒。

准备的很多内容其实还有很多问题没有展开,比如学习的深度与广度如何协调提高;如何面对层出不穷忽上忽下的新技术;时间如何管理规划;知识如何整理沉淀;要不要做计划,怎么做计划;如何走向大牛之路。一篇肯定写不完了,所以准备来个系列,慢慢写吧,欲速则不达,第一篇就算是学习起步篇,希望能有所帮助,未完待续……

本文分享自微信公众号 - 思特沃克(ThoughtWorks),作者:王健

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2015-08-18

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 我选择,我喜欢|TW洞见

    罗晓琳 ThoughtWorks “你有男朋友吗?” “你男朋友同意你做这个吗?” “连续加班一个月你受得了吗?” 2014年10月份初,我离开大连,踏入北京,...

    ThoughtWorks
  • 三大技术要素为互联网金融2.0保驾护航 | TW洞见

    今日洞见 文章作者来自 ThoughtWorks中国区交付业务总监:施韵涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有...

    ThoughtWorks
  • 写给自学者的入门指南

    在IT工程师和培训机构多如牛毛的时代,拜师学艺并不难。但自学编程对于毫无基础的同学来说却可能是个问题,相信有过类似经历的朋友都有一把辛酸泪和一肚不吐不快的体会。...

    ThoughtWorks
  • 走进机器学习

    机器学习(Machine Learning, ML),顾名思义就是要让机器能像人一样去学习。这是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂...

    磐创AI
  • 元学习 – Meta learning

    深度学习:深度学习相比机器学习来说,在复杂问题上的效果更好,但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了,智能处理一对一的映射问题;

    easyAI
  • 机器学习--机器学习的分类

    在监督学习中,给定一组数据,我们知道正确的输出结果应该是什么样子,并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去...

    风骨散人Chiam
  • 《元学习meta learning)》2020综述论文大全!

    近年来,元学习领域,或者说“学会学习的学习”,引起了人们极大的兴趣。与传统的人工智能方法(使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务)不同,元学习的目的是改进学习...

    深度学习技术前沿公众号博主
  • 【经验】普通程序员如何转做人工智能

    小编邀请您,先思考: 1 您擅长那种编程语言? 2 您了解深度学习,机器学习和人工智能吗? 我曾经也只是一个只懂 ACM 竞赛相关算法的普通程序员,误打误撞接触...

    陆勤_数据人网
  • 普通程序员如何转向AI方向

    原文地址:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/6240151.html 眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程...

    Albert陈凯
  • 干货 | 普通程序员如何转向 AI 方向?

    眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。拥有编程基础、具备数学思维的普通程序员在这波AI浪潮中占据了得天独厚的转行优势,相比其他基础薄弱的转行人员,程序员只需...

    AI研习社

作者介绍

精选专题

活动推荐

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券