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如何在三年内快速成长为一名技术专家

2017-11-14 10:00:31  来源:21CTO

摘要:工作前三年是职业生涯中成长最快的几年,在这段时间里你会充满激情,做事专注,也容易养成良好的习惯。在我们公司有些同学在前三年中就快速成为某一个领域的技术专家,有些同学也可能止步不前。
关键词: 技术专家
  掌握良好的学习心态

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  空杯心态
 
  首先要有空杯的学习心态,而不是傲娇自满,故步自封,空杯子才可以装下更多的东西。首先要学会取百家之长,带着欣赏的眼光看团队的同事或学校的同学,欣赏每位同事或同学的优点,然后吸取他们的优点,每个同事都有其擅长的能力,比如有的同事技术能力强,那么可以观察下他如何学习的(或者找他请教学习方法),有的同学擅长解决线上问题,那么观察他是如何解决线上问题的,解决思路是什么?如果他解决不了时,他是如何寻求帮助。有的同学擅长使用IDE或MAC的快捷键,那么可以向他学习提高工作效率。有的同学能快速理解业务知识,观察他是如何做到的,自己如何达到他的程度。沟通能力,解决问题能力以及规划能力都可以向同事学习。
 
  挑战权威
 
  从书上看到一个知识点,或者从别人那里听到一个知识点,一定要去挑战和质疑这个知识点的正确性,否则学到的知识点可能是错误的。先用逻辑思维推测下,再实战检测下,一定要记住实践是检验真理的唯一标准。比如同事说这个SQL加这个索引是最快的,首先要思考同事的结论是如何得出的,是靠历史经验还是测试过,如果我们没有经验,就加上这个索引跑下SQL,看看执行计划和执行时间,再换下其他索引试试会不会更快。依次类推,并发一定比串行快吗?无锁一定比加锁快吗? 很多结论都是在特定的场景下才会产生的,一定要自己亲手实践验证下。
 
  坚持学习
 
  有的同学可能工作了五年,但是学习的时间可能一年都不到。学技术不能急于求成,只要学习方法正确,量变一定会引起质变。我在大学刚学JAVA时,怎么都学不会,但是坚持学习了几个月,每天看张老师的JAVA视频教学,买书按照书里的代码一行一行的敲代码,白天睡觉,晚上学习和写代码,写到宿舍关灯时就去避风塘呆一晚上,早上6点钟回宿舍睡觉,学到一定时间后,突然恍然大悟,才入了门。
 
  在工作中,我曾经花了一个月的时间学习AOP的实现原理,学习了各种方式来实现AOP的原理,并写了几种实现方式的代码,虽然花的时间很多,但是到现在仍记忆犹新,对于排查问题和学习其他知识都非常有帮助。
 
  要做到坚持学习,学习的环境非常重要。如果你想学,但是又不在学习状态,可以考虑换个学习环境,我经常会去星巴克看书和学习。我听说有的同事会周末抽一天去大学教室上自习。
 
  把事做精
 
  对自己要求越高,进步越快。要有强烈的把事情做完美的心态,我刚开始工作的时候,总是快而不精,做事做的不够细致,总希望快速拿出结果证明自己,但是反而证明不了什么,技术能力也得不到提升,缺少技术亮点,在团队中也没什么影响力,后面就开始锻炼一次就把事情做对的心态和方法。我观察过,很多人都擅长快速做事情,但是把事情做好做精致的人会比较少,但是结果却是**在精益求精的路上才会快速提高自己的能力**。比如用100行代码实现的功能,思考下是否可以用10行来实现,以便于降低运维成本,提高下次的编码效率。引用GUAVA等类库,提取公共方法,和使用JDK8新特性等。系统的方法压测过后,单机只能承受1700QPS,可以思考和实践能否优化下程序提高QPS,减少服务器数量。
 
  把事情做精,一定是要强迫自己多花心思多花时间在这件事情上。有位技术牛人给我分享了一个心得,我觉得说的非常好,老板给你布置了一个任务,**你要花百分之150的精力做到100分,这样在老板那里你就能拿到80分或者60分**。
 
  掌握系统化的学习方法
 
  如果学习到的知识不成体系,那么遇到问题时就会非常难解决。有些同学会出现这些情况,比如编码时遇到问题百度搜索,如果百度上找不到答案,这个问题就解决不了。再比如,在开发中要用到某个技术点,就学习下API,程序调通后就不再深入研究,浅尝辄止,如果程序遇到其他问题也不知道如何解决。
 
  以上情况我认为叫**点状学习**。遇到一个问题,解决一个问题,需要一项技术,学习一项技术。那么如何由点到面,由面到体,形成系统化学习呢。
 
  首先要确定学习的知识领域,需要达成的学习目标,针对目标制定学习计划,就像你要写一本书一样,先把目录写出来,然后根据目录上的知识点逐步去学习,最后把这些知识点关联起来,形成一个系统化的知识体系。学习的时候,可以制定一个计划,以周为单位,比如第一周学什么,第二周学什么。
 
  比如我最近在学习人工智能,学习步骤是:
 
  1: 高数基础知识:线性代数,微积分和统计学。最近在打德州扑克时,我也会用统计学里的知识计算下输赢的概率。
 
  2: 人工智能基础:买几本书人工智能的基础书籍,如《机器学习基础教程》《Python机器学习》。
 
  3: 框架:TensorFlow等。
 
  4: 实战:在工作中找到一个应用场景,把学到的知识运用进去。
 
  知识如何内化成能力
 
  作家格拉德威尔在《异类》一书中指出,1万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件。1万小时有多久?每天学习10小时,需要大约三年。但是很多人都工作了五年甚至更长,但是为什么成为世界级大师的却非常少。读者可以先自己思考下这个问题。接下来谈谈我的看法。
 
  成长必须经历一个步骤,就是把知识内化成能力。**知识是用脑记住的,能力是用手练习出来的**。在工作的几年里,我们可能看过很多书,听过很多技术讲座和视频,但是通过听和看只是让你能记住这些知识,这些知识还不能转换成你的能力。
 
  听和看只是第一步,更重要的是实践,通过刻意练习把听到和看到的知识内化成你的能力。
 
  刻意练习,就是有目的的练习,先规划好,再去练习。首先给自己定一个目标,目标可以有效的引导你学习,然后使用3F练习法:
 
  1: 专注(Focus),专注在眼前的任务上,在学习过程中保持专注,可以尝试使用番茄工作法。
 
  2: 反馈(Feedback),意识到自己的不足,学习完之后进行反思,思考下自己哪些方面不足,为什么不足。
 
  3: 修正(Fix),改进自己的不足。
 
  不停的练习和思考可以改变大脑结构,大脑像肌肉一样,挑战越大,影响越大,学习更高效,并且也会产生突破性。
 
  广度和深度的选择
 
  技术人员的学习路径有两个维度,深度和广度。很多程序员都有这个疑问,是先深后广,还是先广后深呢?
 
  通过这么多年的学习和思考,我的建议先深后广,因为当技术学到一定深度后,就会有触类旁通的能力,自己掌握的广度也自然有了深度。但是在实际学习过程中,深度和广度相互穿插着学习,比如学习并发编程时,首先学习JDK源码,然后学进去之后,开始看JVM源码,最后看CPU架构,在技术点逐渐深度研究的过程中,广度也得到了完善。
 
  所以无论哪种学习方式,学习态度才是最重要的,在广度学习的时候有深入研究的态度就能达到一定的深度,在深度学习的时候,主动学习相关的技术点,广度也得到拓宽。
 
  你需要学会的编码习惯
 
  程序员应该学会通过技术的手段来提高效率。几个常用的手段是使用工具,快捷键和编写脚本。
 
  1. 使用各种工具
 
  技术人员电脑尽量用MAC,使用命令行效率一定比在1024*1024像素中找一个10*10像素的按钮更快。IDE用IDEA,比Eclipse更智能。命令行工具用iTerm和IDEA里的Terminal。写文章用MAC的客户端工具MacDown,左边编写,右边展示,比Word等工具方便快速很多。有时候我还会用按键精灵里配置脚本需要解决工作问题,比如通过点击我们的系统,来执行任务。这样的工具很多,只要能提高工作效率的工具,大家都可以尝试使用。
 
  2. 使用快捷键
 
  MAC,IDEA和Eclipse有很多快捷键都要学会使用,比如在MAC命令行中通过idea .快速打开工程,通过open . 快速的打开文件夹,把IDEA里通过快捷键把一段代码抽成一个单独的方法,快速生成getter setter方法。
 
  3. 用脚本写工具
 
  当我们用人工的方式做一件重复性很强的事情,首先要考虑使用工具来帮我们自动完成,如果没有类似工具,可以自己写个脚本来实现,这样除了能快速解决问题,还能提高自己的技术能力。
 
  比如,我经常要在两个maven仓库发布jar包,我就写了个脚本来实现jar包的发布,deploy.sh代码如下:
 
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  在业务团队做开发如何成长
 
  我一直在业务团队中做开发,在业务团队最主要的提高的能力是业务抽象和架构能力,通过业务场景,不断思考如何通过合理的架构和业务抽象能快速支持业务,降低运维成本。同时在这个过程中锻炼技术能力,比如写一些技术框架来快速支持业务,做到技术驱动业务。
 
  可配置化的方式支持业务
 
  设计业务的领域模型,把不随着业务逻辑变化的领域模型做成系统能力,把随着业务逻辑变化功能,做成可配置化,上一个新业务,通过配置的方式或少量开发就能支持。
 
  在做客户后台功能时,由于需要展示的数据种类非常多,每种数据展示可能需要花费几天的时间,所以设计了一个通用的技术框架,实现了通过配置化的方式展示各种数据。
 
  写框架解决业务问题
 
  我在上家公司经常做一些CRUD的业务功能,我就自己开发了一个快速做CRUD的框架jdbcutil,通过配置实体生成SQL语句,实现了子类只要继承父类,就自动拥有CRUD的能力。后面还写过生成CRUD页面代码的程序。
 
  目前我们团队在做的TITAN框架通过模块化开发的方式,解决易变的业务系统在多人开发时遇到的问题。
 
  技术驱动业务
 
  在业务团队,一定要不断的思考如何利用技术来支持快速支持业务,配置化是一种思路,但是有些功能配置复杂度比较高,配置加验证的工作量,可能需要一个星期的时间,那么能不能减少人工配置,实现系统自动化配置,于是可以研究下人工智能,通过人工智能的方式实现,系统告诉人需要配置哪些东西,然后交给人来进行确认,这样可以大大减少人工成本,更快的支持业务。
责编:pingxiaoli
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