Pythoneer 如何科學的增殖同類

2021-09-24 07:21:01 字數 2838 閱讀 1866

juejin.im 程式猿節日專題約稿要求:

...一篇python相關的技術乾貨,字數最低在1000-2000字。無上限,包括但不限於python爬蟲、資料視覺化、web開發相關...

俺認為具體技術問題的分析解答, 其實對技術社群生態的促進很有限, 遠沒有乙個好問題帶出更多嗯哼來的有意思, 有用, 有種;

所以, 俺丟個命題, 並嘗試回答一下:

畢竟乙個技術領域是否有吸引力, 還得看社群人口否足夠大, 成功的專案案例是否多, 有多少大廠在積極折騰…

否則,走街上一說 php 旁人只道是 "拍黃片" 的, 多尷尬.

俺在專注吐糟35年後, 找到了真愛....

不是, 俺想說的是:在 pycon asia pacific 2010 , 8 年前, 私下代表中國, 去新加坡參加第2屆亞太 python 大會時, 分享的是有關在被畢業大環境下, 中國專業教育出來的學生很少有能打的, 如何能通過靠譜的培訓, 快速將具有一定知識背景, 又對 python 有好奇心的學生快速轉變為一名基本合格的程式猿?

可惜, 到現在學校方面的情況並沒有變好…

作為 python 老司機, 也感受到新語言(類似 golang) 在公司裡話語權的快速增長.

2018.3 教育部將python納入全國計算機等級考試科目,

這一政策是在以 google 為首的大資料廠商, 聯合宣傳 ai 系列概念/服務/產品時環境壓力下, 並發現所有人工智慧/機械學習/深度學習/...框架都以 python 為主要程式設計介面,

因為 python 從一開始, 設計思想就是面向非專業使用者, 導致資料科學這個領域, 早年折騰的那些數學/經濟/社會學/…等等學科專家們使用的都是 python 生態作品.

比如:

獲得 2018 年度諾貝爾經濟學獎的 paul romer 就是一位 python 程式語言的使用者, 在對比了各種資料分析平台後, 大力宣揚 jupyter 平台的開放和便利... --> jupyter, mathematica, and the future of the research ***** – paul romer

等等, 各種成功故事, 都將 python 的名望在推高.

但是, 對應的國內學校教育根本來不及反應, 畢竟譚浩強不會 python 哪.

所以, 這一市場就被敏銳的生意人們發現了:

對應技術社群的反應...嗯哼, 幾乎沒有對應的足夠呼應:

為什麼?

從各種青鳥們出來的學員, python 依然不夠用.

正是因為, 即便環境上 python 突然變熱, 但是, 真正的 pythonista 並沒有對應增長, 導致技術社群沒有受到足夠的觸發.

環境變好了, 為了社群以及自身生存環境的改善, 趁機多多發展愛好者, 擴大社群影響力不是正解嘛?

問題在, 自學程式設計, 和教授他人程式設計是完全兩個技術桟哪, 不通用的.

俺認識的大小專家, 其實都有講課/諮詢/培訓的經歷, 無論是自己組課, 被邀請去講課/培訓, 回想起來, 效果都不明顯, 並沒有那個課程, 能堅持3年以上, 並逐步變成 python 技術學習首選什麼的傾向.

為什麼? 課程效果不佳?

所以, pythoneer :

所以, 這一促生過程, 就是最科學的增殖姿態

問題是:

什麼是"課"?

小篆的"課"字是個形聲兼會意字. 左邊的言字旁是形符,表示這個字與講話發言有關. 右邊的"果"是讀音.

按照規定的內容和分量,教授和學習稱之為"課"

按照規定的教學內容,教學時間所設定的教學科目,也稱之為"課"

"課"也用來表示教學單位

結合以往持續自學各種技術知識的過程, 綜合出自己心目中的課:

只是, 向先生闡述的,是之前,約定的課題/問題/疑題/試題....

只有這樣,每個人,才是真正用自個兒最有效的方式在正確的方向上積累智慧型

以往,所謂 "上課" 其實變成了:

回想一下,可怕嘛?! 挺可怕的,但是,我們也十幾年熬過來了

可是,為什麼又主動要求, 再來"享受"這種無謂的灌輸呢?!斯德哥爾摩綜合症?

綜上, 科學的促生儀式/課程巨集觀設計應該是: 教學反轉

最終,學員在自身的驅動力下, 完美的將 6個月 前的自己打造為心目中當前的人物

以上,收功!

通常, 這種模擬現實工程師在崗位上高速自學新技術的過程, 形成的網路課程中, 學員通常會報怨:

我是真不知道每天應該幹什麼...

這不是"課"麼,

為什麼完全是自力更生的感覺...

沒有教學,沒有資料,最多的就是"可以到***中搜尋***"...

複製**

合理解釋和引導就好, 千萬別按照那些從來不動手實踐, 卻習慣大聲反對學員的要求,

因為, 現在是 2018 了,不是10多年前, 除了官方文件,幾乎沒有其它完備的資料,

而掌握 python 基本開發能力, 對於任何初學者來說, 關鍵是不是記憶足夠多的知識點, 而是相反:

習慣根據編譯器報錯, 判定**問題

習慣用完備簡潔又認真的問題在合理的場所中提問

...導師全程答疑, 在所有反工程行為節點上, 就地引入故事/文件/案例/建議/工具/...激發學員的自學樂趣

只要, 熬過不適期, 體驗到創造的樂趣時:

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