工作后,我们该如何学习提高自己

当我们离开学校,常常会因为工作需要,需要继续学习提高自己,或是遇到新的兴趣点,想通过学习进入一个新的领域。

例如工作后,才发现英语是如此重要,想重新开始再学习,可是每次都坚持不了几天,就半途而废。


随着技术的快速发展,我们对新技术有兴趣,但总抽不出整块时间,只能利用碎片时间,零碎在网上看几篇文章,翻读几本书,似乎学了很多,但总是限于表面,知道一些知识点,无法有效串联起来,理解不够深入。

工作后,我们不像在学校一样有大块的时间去学习,有上课、作业和考试,来督促我们认真学习达到学习的效果。

工作后,我们该如何有效的学习,才能真正提高自己呢?

工作前面几年,我也遇到了相同的问题,学习总是不能坚持,半途而废,偶尔学习也是投机取巧速成,看似学会了很多,也能应用,但是真正遇到深入的问题时就束手无策了。

直到六年前加入这家创业公司后,我的创业伙伴经常对我说系统学习,有几次我们在遇到技术难题无法攻克,虽然代码不是他写的,但他总是可以第一时间从现象发现问题出在哪里,我们在工程上克服这个问题,因为他通过系统学习掌握了基本原理,而我们却只会应用。

自己认真回顾一下真正影响我至今的知识点,几乎都是通过系统学习,扎扎实实一步一步得来的。

从那以后开始,我改变了急于求成的学习方法,开始了系统学习之旅,短短几年真正掌握许多新的知识。

总结这几年的学习历程,有以下三点体会:

首先,学习的内容一定要基于自己的兴趣和热爱,不要看别人学什么,我就学什么,或是什么热门学什么。

其次,要给自己的学习设定SMART的目标,例如什么时候获得什么证书。

最后,实践学到的知识,并通过分享输出,让自己理解更加深刻。

1. 学习是基于热爱

学生时代的我们,大部分人读书的目的就是为了考试,考上一个好的大学,拿到毕业证书找个好的工作。

这样学习了十多年,学习的乐趣都被这样的应试教育磨灭了,其实学习本身就是就是一件快乐的事情,通过学习可以满足好奇心,而满足好奇心就是人类的天性。

所以我们再学习时,需要转变学习思路,我们选择学习内容一定要是自己内心真正追求的,自己最感兴趣的。而不是仅仅别人或是社会的外在的要求,例如为了更好的工作,更高的薪水,更好的发展。当然如果能够保持一致结合最好,如果不能保持一致,还是选择自己热爱。

因为只有自己真正热爱,才可以真正触发自己主动学习,才会体会到学习的本身带来的快乐,带来自己真正的提高。工作了,不再会有升学,毕业的压力,我们可以为自己选择一下。

2018年,谷歌的阿法狗打败李世石,开启了新的一波AI热潮,作为一名热爱写代码的程序员非常好奇机器学习是怎么运作的。我花了一年时间系统学习了机器学习相关知识,中间遇到非常多障碍,例如大学数学(微积分,线性代数)忘光了,我重新学这些数学知识。一年后,自己明白了机器学习的原理,理解了最热的视觉识别,语音识别的原理。平时工作很忙,每天花一个小时通勤时间手机上上网课,周末花七八个小时写代码。

这就是热爱带来了巨大的动力,而且通过这次学习,不仅仅明白了机器学习和神经网络的原理。而且这次学习让我理解了很多关于学习本身的本质。

所以当你选择学习的目标时,一定要选择自己真正热爱的东西。


2. 明确清晰的学习目标

工作后,我们不像学生时代有大量整块时间学习,我们可以利用碎片时间学习,但不能碎片化学习知识,对于一门新知识,我们需要系统学习,才可以真正深入理解,走得更远。

什么是系统学习呢?我认为是从基础知识开始,脚踏实地一步一个脚印学习。这样看起来很慢,但这才是效率最高的方法,才能真正掌握这个这个知识,走得更远。而不是看几天快速入门书,或是仅仅在网上搜索一些资料看。

没有大段时间后,我们该如何系统学习呢?我觉得最有效的办法就是基于你要学习的内容去拿一个证书。考证书的目的不是证书本身,而是给你一个学习有一个明确的目标,有三个好处:

1. 明确的目标会给我们带来方向感。

可以让你可以持续坚持,不容易半途而费,考证书往往都需要交钱,这也给你带来适当的压力。
例如想学好英语,你可以考TOFEL或雅思,想学项目管理,可以去考一个PMP。

2. 为了获取证书,会倒逼我们系统学习

要通过一个考试,需要准备很多基础的理论知识,短期看起来没有什么用,但是正是这些基础知识让我们走得更远。

3. 准备过程的习题、测验和考试可以检验学习的成果

准备拿证书过程中的习题可以检验学习的知识点是否真正掌握。在学习的过程中,读完书或看完视频,好像觉得自己都懂了,但往往是做一下练习才发现其实没有真正明白。通过练习不但可以发现自己哪些知识点没有掌握好,回头再去学,还可以巩固对知识点的理解。

分享你的知识,是最好的学习

3. 应用并分享知识

完成学习后要变成自己的知识,要找机会应用所学的知识。

我学完了吴恩达的《神经网络》课程后,在没有使用第三方框架,仅仅使用NumPy写了一个英文OCR程序。

向你们朋友或同事分享你学习的知识是非常好的方法,这也是费曼学习法的核心点。

学完《神经网络》后,我在公司做了一系列培训,在准备培训时才发现虽然我觉得学会了,也完成了作业,通过了考试,但是要讲得让别人明白,还是有很大差距,于是又花时间学习直到可以讲清楚为止。

总结:

工作后要想继续学习,最好的办法是找一个你最感兴趣的内容,去拿一个证书,甚至是去拿一个学位。

在学习的过程中全情投入,熟悉每一个知识点,用心完成每一个作业,完成每一次考试,把作业和考试当成检验自己学习的结果。

然后同步去实践去分享。体验学习本身带来的乐趣,满足自己对未知世界的好奇。

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