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程式開發

眼前搁座金山也看不见


曾经在社交网络上看到一条动态,是这么写的:

用了两天 Metabase 的感受是:如果 Excel 是 BI 的冷兵器,mb 就是核武器。绝大部分人连 excel 都不用好,但 mb 比 Excel 门槛低 10 倍,效率却高 100 倍。毫不夸张。数据分析型的”数据科学家“这个职位岌岌可危,因为现在数据分析的成本是如此的低。

我觉得这段话还是夸张了,因为作者把自己的心态、技能和场景代入了这段话里,给人的感觉是用 Metabase 做出有价值的数据分析非常容易,数据分析型的职位要失业了,人人都能做数据分析了嘛。真的是这样么?

先说一下 Metabase,这是一个免费开源的轻量级数据分析工具,数据分析人员通过建立查询 —— Metabase 定义为 Question —— 提炼数据,然后通过仪表盘展示给目标人员,比如业务人员、产品经理或者自己看。Metabase 的官方定义是:Metabase is the easy, open source way for everyone in your company to ask questions and learn from data.

你看,是不是很简单,这个软件甚至不要求你会写 SQL,对于喜欢学习和钻研的用户来说,简直就是零门槛啊。但是,门槛外的大部分人,会感觉前面就是座山,我 Excel 都用不利索,你让我用 Metabase?还要连数据库。数据库的表和字段我都分不清楚,什么是查询,什么是 Question?Metabase 还需要安装和配置吧,太麻烦了。所以,即便眼前是座金山,大部分都会选择视而不见。

前几天有位用户在部落里抱怨,说以前学完的课程现在遇到某块知识点模糊了,想再看看,却很难找到原来那篇文章了,希望能提供全文搜索的功能。

极客时间的全文搜索提供了多久呢?八个月。App 和 Web 都提供了搜索功能,所以我回复说,你只要记得那个知识点的关键字,使用只搜索已购课程的功能,就能很容易找到相关文章。结果另一个用户说,可以提供全部搜索功能啊,这样我搜到了不能看还有可能买呢。

事实上极客时间的搜索可以搜课程、文章、每日一课和用户,全部搜索是默认功能。不仅如此,为了避免用户为了某个知识点而为整个专栏付费,我们还提供了任意试读几篇的功能。可以这么说,如果不是系统学习,在极客时间搜索到的文章几乎都可以免费阅读。极客时间提供的是个线上图书馆的功能,注册用户可以随时翻阅,也可以付费系统学习。

对于大部分用户来说,这也座金山,但至少这两位用户都没发现。而这样的功能就在最显眼的地方,但凡有一点点探索精神都能找到。当然,我们可以提供更方便的专栏内搜索,文章页内搜索,但那么大的搜索入口都看不到,这样的功能有了,也只是有学习能力的人才会用到吧。

很多人机械到不愿意往前走一步,只看到自己脚下的一亩三分地,即便是这么点地方,也会懒得耕耘。

我知识星球里还有一个用户,属于另外一种类型,他从 2016 年制定了 10000 小时学习计划,准备学学人工智能,现在已经进行到了 4700 小时。他学习了数理统计,随机过程,运筹学,数值分析,复变函数等等。并学了一些博士阶段的数学课程,比如 MIT 的工程数学方法2 18.086这门课。他对学习的总结是:

像线性代数,我以为没什么难度,原来往深处学也能非常难。到后面要理解一些定理是怎么证明的,往往原文一句话要花好几小时。这就有点艰难了。学数学有点像爬山,一开始复习高中数学时,就好象一开始走的是景区的平地,很轻松。学高数,线性代数,离散数学,概率统计的时候觉得数学也没什么难的,就好象开始爬坡的台阶山路。学数学分析,抽象代数,微分方程的时候,觉得不是什么都能弄懂了,但也还行。就好象户外走山上野路。学到实变函数,数理统计,随机过程,泛函分析这些内容时,觉得这也太难了吧,很多东西一开始学不懂,需要学两三遍才能理解。这就好像要手脚并用爬陡坡,一开始觉得很难爬,爬了也还能接受。再往下学,感觉就像攀岩一样,几乎是垂直的了。每往上走一步都很费力。经常学一天也没弄懂,让人很烦躁。

这就是一个深度学习者的学习历程,同时他还制定了 2020 年的学习计划。by the way,这位读者还是个文科生。

我给他的建议是尽可能制定一个明确的目标,而不是学学人工智能这么宽泛的指代,并且争取参与到实际的项目中去,否则就有点为了学习而学习。固然朝闻道夕死可矣,但是怀里抱着金山,但不知道怎么用,也是有点可惜。

你的年度学习计划出炉了吗?希望你找到自己的金山。