Как выбрать, что изучать дальше и не ёбнуться?
Окей, свободное время для обучения найдено. Но что конкретно учить?
Чаще всего у меня не было с этим проблем — мне просто очень хотелось что-то освоить, и этого было достаточно для выбора.
Сначала это был английский и слепой метод печати, потом excel, sql, python, машинное обучение, статистика, веб-разработка.
Фоном всегда шли книги по саморазвитию, психологии и философии.
А также английский, но он был встроен в процесс: многие книги и видосы я читал и смотрел на английском.
Дальше был период, когда я изучал математику и физику – как гештальты висели. Даже задачи прорешивал. Много.
И потом уже и алгоритмы, которые растянулись на несколько лет и закончились грандиозным проектом.
Но что, если ты не знаешь, что учить дальше? Что, если сомневаешься?
Подписчики и студенты часто спрашивают меня о том, что учить дальше. Или: что учить – X или Y?
Обычно я отвечаю следующим образом.
В идеале вообще знать всё. Ну т.е. кто бы отказался от того, чтобы иметь в голове все знания мира?
Но это не возможно. И вместимость мозга и время на изучение ограничены. Значит, это вопрос приоритизации!
В начале года я сомневался, какой контент делать дальше. И для того, чтобы выйти из ступора, выполнил следующее упражнение.
Я взял и сделал табличку со всеми идеями, которые у меня были, и проскорил их.
Для скоринга я использовал следующие критерии:
1. Насколько мне это нравится. Получаю ли я фан? Хочу ли я это? Скорю каждую идею по шкале от 1 до 10, где 1 - вообще не нравится, 10 - супер интересно.
2. Насколько поможет моим целям на длинной дистанции. 1 - не поможет, 10 - очень поможет.
3. Выгодность в деньгах, 1 - невыгодно, 10 - выгодно.
4. Простота реализации, 1 - очень сложно, 10 - легко.
И дальше для каждой идеи я сложил все оценки и посчитал общий скор.
Затем я отсортировал таблицу по убыванию общего скора и посмотрел на результаты.
То, что получилось, мне не понравилось. Результат не был окончательным ответом на мои вопросы.
Но это упражнение, сам процесс скоринга, помог мне сдвинуться с места в моих раздумьях и принять решение.
Также в таблицу можно добавлять ещё дополнительные шкалы оценки (фичи).
Например, выгодность по деньгам в моменте, и выгодность на дальней дистанции, масштабируемость, мгновенное удовлетворение от процесса. Можно добавить столбы с размышлениями в текстовом формате.
Главное — делать шкалы так, чтобы 1 соответствовало чему-то нежелательному, а 10 - чему-то желательному.
Ещё прикольно эту табличку скормить в chatGPT и попросить разобрать ситуацию. Тоже можно интересные мысли получить.
Такой подход можно использовать и для того, чтобы выбрать, что изучать дальше.
Осознанный подход к размышлению над следующим шагом, через табличку, помогает мне сдвинуться с мёртвой точки.
И сказать: "В пизду всю эту аналитику. Кого я обманываю? Я знаю, что я на самом делеХОЧУ !" А потом пересилить страх и начать делать.
А как ты решаешь, что учить/делать дальше?
🐆
P.S. С чем могу помочь я:
1) Анализ данных и data science: курсы на Stepik и YouTube-канал
2) Мотивация, лайфхаки, вдохновение, поддержка и личные истории здесь, в постах на Telegram-канале
3) Подготовка к алгоритмическим собесам
Окей, свободное время для обучения найдено. Но что конкретно учить?
Чаще всего у меня не было с этим проблем — мне просто очень хотелось что-то освоить, и этого было достаточно для выбора.
Сначала это был английский и слепой метод печати, потом excel, sql, python, машинное обучение, статистика, веб-разработка.
Фоном всегда шли книги по саморазвитию, психологии и философии.
А также английский, но он был встроен в процесс: многие книги и видосы я читал и смотрел на английском.
Дальше был период, когда я изучал математику и физику – как гештальты висели. Даже задачи прорешивал. Много.
И потом уже и алгоритмы, которые растянулись на несколько лет и закончились грандиозным проектом.
Но что, если ты не знаешь, что учить дальше? Что, если сомневаешься?
Подписчики и студенты часто спрашивают меня о том, что учить дальше. Или: что учить – X или Y?
Обычно я отвечаю следующим образом.
В идеале вообще знать всё. Ну т.е. кто бы отказался от того, чтобы иметь в голове все знания мира?
Но это не возможно. И вместимость мозга и время на изучение ограничены. Значит, это вопрос приоритизации!
В начале года я сомневался, какой контент делать дальше. И для того, чтобы выйти из ступора, выполнил следующее упражнение.
Я взял и сделал табличку со всеми идеями, которые у меня были, и проскорил их.
Для скоринга я использовал следующие критерии:
1. Насколько мне это нравится. Получаю ли я фан? Хочу ли я это? Скорю каждую идею по шкале от 1 до 10, где 1 - вообще не нравится, 10 - супер интересно.
2. Насколько поможет моим целям на длинной дистанции. 1 - не поможет, 10 - очень поможет.
3. Выгодность в деньгах, 1 - невыгодно, 10 - выгодно.
4. Простота реализации, 1 - очень сложно, 10 - легко.
И дальше для каждой идеи я сложил все оценки и посчитал общий скор.
Затем я отсортировал таблицу по убыванию общего скора и посмотрел на результаты.
То, что получилось, мне не понравилось. Результат не был окончательным ответом на мои вопросы.
Но это упражнение, сам процесс скоринга, помог мне сдвинуться с места в моих раздумьях и принять решение.
Также в таблицу можно добавлять ещё дополнительные шкалы оценки (фичи).
Например, выгодность по деньгам в моменте, и выгодность на дальней дистанции, масштабируемость, мгновенное удовлетворение от процесса. Можно добавить столбы с размышлениями в текстовом формате.
Главное — делать шкалы так, чтобы 1 соответствовало чему-то нежелательному, а 10 - чему-то желательному.
Ещё прикольно эту табличку скормить в chatGPT и попросить разобрать ситуацию. Тоже можно интересные мысли получить.
Такой подход можно использовать и для того, чтобы выбрать, что изучать дальше.
Осознанный подход к размышлению над следующим шагом, через табличку, помогает мне сдвинуться с мёртвой точки.
И сказать: "В пизду всю эту аналитику. Кого я обманываю? Я знаю, что я на самом деле
А как ты решаешь, что учить/делать дальше?
🐆
P.S. С чем могу помочь я:
1) Анализ данных и data science: курсы на Stepik и YouTube-канал
2) Мотивация, лайфхаки, вдохновение, поддержка и личные истории здесь, в постах на Telegram-канале
3) Подготовка к алгоритмическим собесам