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大数据学习经验
【来源】远知网    【时间】2016-07-05 19:17:28    【阅读量】1230次

  说出的大部分的句子,她并不知道每个词的具体含义,但她知道这个句子的模糊的意思,而且从大人的反应中,她能知道她理解的意思是否正确,就这样,一次又一次模仿,试错,获得反馈,不断地累积自己直接能用的「知识」。

  这是实用主义者的学习方法:绕过障碍,直奔主题,专注那些你马上需要学的。几年前,我在开始学某样东西前,会上网搜罗几乎所有能找到的从入门到进阶再到专家的书籍,在看了一大堆各式各样的评论后,心满意足地筛选出所谓的「精品」购买回家,然后把他们垒在书桌前,仿佛这是学习之前必要的仪式。但这样的做法仅仅是成就了豆瓣和亚马逊,堆积的图书往往在我豪气万丈地看到第一本的第X章(X<=5)后便被束之高阁。后来我发现,我被所谓的「学习要先系统地打下扎实的基本功」坑了 —— 我不断地陷入「基础知识」的泥沼,越陷越深,越学越苦,只能苦苦挣扎。这挣扎的结果,80%的情况变成了放弃。

  其实我大可不必去担心这些「基础知识」,把它们先放在一边,用到多少,便学多少。比如说,我要学rails,那就直接从rails开始,遇到有关ruby的语法障碍,回过头来看看ruby文档中相关的内容,扫清障碍立刻回到rails本身,而不是先从ruby啃起。要知道,rails里用到的ruby特性,可能占ruby总体语言和类库特性的20%都不到!从ruby学起,便是走了岔路。

  软件开发是个手艺活,它的学习不是各种可能很少用到的知识一股脑的堆积,我们没法在一切理论知识准备就绪以后再开始学习。scala的作者批评java的低效时曾经说过,java把写程序变成了做仪式,因此毫无乐趣可言。那么,当我们在桌前堆满了从入门到专家的各种书籍,是不是也把学习变成了一场盛大庄重的仪式?重要的不是堆砌了多少知识,而是学以致用。

  仅仅专注并直奔主题还远远不够。学习过程中你需要大量练习和获得反馈。 婴儿并没有在累计了3000个词汇之后才开口说话,而是当身体和大脑准备好后的第一天就张口说话了,并且,尽管说得错误百出,他们依然越挫越勇,屡败屡战。同样的道理,当你学习python而不使用ipython在REPL环境下尝试各种使用技巧,当你学习django而没有从搭建一个可运行的web项目开始,那学习效率肯定不高,效果也必然马马虎虎。在健身房里,就算观摩教练的动作一百遍而不是自己亲自尝试,并接受对方的纠正建议,你还是无法掌握正确的动作要领。我见过有人把书中的例子一个个敲到编辑器中,全部运行正确,然后就心满意足地认为自己「掌握」这门技术了。殊不知,这种「练习」并非有价值的练习。我们需要试错,就像婴儿学步那样,模仿,迈步,摔倒,爬起来,再迈步。犯错是学习的一部分,当你看完教程掌握了里面所述的内容后,可以自己构思某个应用或者某个使用场景,然后从头写起。你会发现很多问题,也会加深对教程的理解。自己无法回答的问题,可以寻求社区的帮助,大部分和开发有关的问题都能在stackoverflow上得到解决。这样不断地练习和获取反馈,你的开发功底会很快提升。很多非系统的知识和能力(甚至洞见)就是这样通过不断练习和试错在下意识间学到的 —— 它们来得如此悄无声息,以至于除你之外,别人都将其视为你的一种天赋。

  那么,什么时候需要系统地学习呢?当你有了实战所需的技术和经验,需要宏观上对自己所学的内容做一个升华时,或者当你的实战能力遭遇到了瓶颈的时候。有句话说得好:你不需要成为一个优秀的ruby工程师才能用好rails,但如果你想成为一个优秀的rails工程师,则你必须很好地掌握ruby。遗憾地是,很多初学者的问题是:想对一门技术快速入门,却使用了系统学习的方法,还未入门,便倒在了艰苦修行的路上。

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