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为何我自学大数据这么久,效果却不好呢?

[日期:2019-07-21] 来源:  作者: [字体: ]

艾叔,我是一名研究生,自学大数据一段时间了,视频和书看了很多,但总感觉效率很低,又深入不下去,该怎么呢?

以上问题,是初学者在自学过程中的常见问题。

1. 不是你不优秀

自学本身是没有问题的,但是,初学者在起步阶段,只依赖自学这一种方式的话,效果往往不好。

因此,问题并不在我们自身,并不是我们不优秀。

我在带学生时,曾有过这样的对比经历

两组零基础学生,给他们布置了相同的任务,安装Hadoop。

  • 第一组,自任务布置下去,我没有主动跟进,当然,他们也没有和我主动联系;

  • 第二组,我要求他们每周和我至少交流一次,讲一下他们完成的情况。

最后的结果对比很明显。

  • 第一组,在两个月后,终于和我联系了,告知我,Hadoop的构建有一大堆问题;

  • 第二组,仅仅交流了2次,每次不到半小时,就很顺利地构建了Hadoop。

从结果看,两组存在巨大差异,但不能据此,得出第一组不优秀的结论。

因为,导致差异的主要原因在于:自学时采用的方法不同

  • 第一组是纯粹地放养式,纯自学;

  • 第二组则是有老师的指导和干预,当然也不是手把手教。

2. 为何差异那么大呢?

道理很简单,这就如同我们要去一个陌生的地方。

  • 第一组靠问路,或者看地图,这样的做法,很难得到最新、最准确的信息,而且走错了还不一定知道,注定要走弯路,费时间;

  • 第二组则有导航软件,会为你规划最优路径,而且走错了,会及时提醒你,使之重新回到正道,自然是不会走弯路,时间快。

这样的事例,在我带团队、带学生过程中,有过很多。

无论之前的成绩是否多优秀,甚至是做过一些开发,但跨入到大数据编程这个陌生领域,依然会手足无措。

但是,一旦我介入他们的自学后,进入状态就很快,很快就能见到成效:

  • 有人很快成为了项目团队中的技术骨干;

  • 有本科生一毕业就拿到了20w以上的年薪;

  • 有本科生参加Spark编程大赛,战胜多支研究生队,拿了全国第3名,还编写了Spark编程的教材。

这些学生中,有男生、也不乏女生、还有之前学医的、学英语的学生。

3. 自学除了努力外,更需要一个好老师

自信心就是这样一点点被打磨掉的

我们自学过程中,一开始有自己的兴趣和勇气,作为动力。

但随着问题的出现,一个问题解决不了,又出现新的问题,造成打击连环。

自己不服气,要挑战自己,漫无目的地去网上搜索,一个个网上的方子尝试后。

  • 要么运气好,解决了,但始终不明不白。

  • 更多的情况,则是不但问题解决不了,还搞得更复杂,出现更多的问题,还回不到原点。

几次下来,信心和勇气消磨殆尽,还得出一个自己不适合搞这个的结论。

自学需要正反馈

学习,特别是自学,是需要及时的正向反馈的。

因为我们本来就是带着一股忐忑的心情上路的。

解决一个小问题,就会收获一点成就感,这样就会激励自己,继续学习下去。

如此往复,就会形成正向反馈,学习的兴趣、信心和动力也就越来越大。

自学不缺知识

现在的科技,使得知识如同阳光和空气,成为一种随手可得的资源。

各种教程、电子书、视频、音频应有尽有。

可以说,我们想学一门技术的话,和过去相比,条件已是相当好了。

但是,对于初学者而言,这往往不是得到更多的养分和营养。

而是会淹没在知识的海洋,无从选择。

自学中老师的作用

因此,对于自学者而言,亟需这样的一个老师,他可以帮我们:

  • 学习路径的规划

  • 学习知识的甄别

  • 学习过程中的反馈

4. 结论

因此,对于大数据编程的初学者而言,如果,你在自学的过程中,出现了学习进度慢、面对问题很难解决时。

应及时转变思路,并不是自己不优秀,而是没有找到一个使自己更优秀的导师,应将精力放在寻找这样一位好老师上,这才是解决上述问题的终极方法。


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