《软技能》书评

这是一本写给码农，却没有代码的个人发展类书籍，分为：职业，自我营销，学习，生产力，理财，健身，精神。这七个部分（前四个类还是干货十足的）

这本书适合应届毕业生（相信混迹职场多年的人大多熟稔书中的方法），无论什么专业背景，本书虽然以IT为背景，但如果你是一名护理学生，法语学生等，都可以把这个背景替换成自己的熟悉的一面。本书不仅告诉你是什么，还能够教你怎么做，但我认为本书所提的一些的方法还是得具体问题具体分析，大多是很不错的引子，我们更应该擅长从这些方法中触类旁通。

学习

既然更适合应届毕业生，学习应该放在第一位。有很多学生只是一味的看书(练习题都懒得做)，不断琢磨书中对一些概念的定义（例如：管理，是指管理主体组织并利用其各个要素（人、财、物、信息和时空），借助管理手段，完成该组织目标的过程。），然而看反复看很多遍在考场上仍然得不了好的分数，更不谈应用。然而很多实践性很强的课，却能得到高分，如计算机绘图软件UG，Autocad，Pro.e等等，很多学生几乎不用在考试前复习，直接上考场就能得到90+的分数。对比系统的理论学习，和实践后再反观理论，后者更为迅速。在本书中也强调了实践的重要性。

十步学习法：

1.了解全局  

这个说法有点“先见森林，再见树木”意思，比如我想学习Python，那么我应该了解这是干嘛的？有哪些方向？比较同领域，这个东西的优缺点？这个东西能够创造出什么？能为我的生活带来什么好处？

2.确定范围

编程人员有很多方向，有做网站的，有做游戏的，有做系统的，有做数据科学的，一个学科覆盖面很广，我们不能面面俱到，选择一个适合自己的方向，最重要的是能够给自己带来安全感。

3.定义目标

选择好自己要学的范围，就要给自己定义目标了，是业余爱好者，还是以此为生，还是成为行业大牛，目标要明确，而不是说要做一个编程能力很好的人员（“很好？”）

4.寻找资源

上述准备工作都好了后就要开始动手了，书籍，论文，重要会议，老师，网课，同学讨论都是很好的资源，书籍，论文，重要会议和老师讨论是拓宽自己学术眼界的最佳方式

5.创建学习计划

自己的出发点是小白，目的地是行业大牛，那么就应该规划一下自己的成长道路了，我比较偏向倒序方式规划，例如：我要成为一名数据分析师，我得掌握数据分析的理论，方法，技术，就技术这方面而言我得学会计算机编程语言，如Python，R等，要学习Python的数据分析方面，我得掌握Python的基本知识，以及如何收集数据，整理数据，数据可视化等，如此逐渐回推，学习路线自然明了。

6.筛选资源

有一些书内容太水，扔了；有些好书写的很详细，反复钻研。（至于书的内容如何，在于自己的喜好了），有些网课内容太简单，跳过，有些网课列出的信息很有价值，收藏。

7.开始学习，浅尝辄止

假想自己已经成为目标的那类人，是的，我现在就是一名数据分析师，我要可视化2016年中国各地区的降雨量，有了降雨量数据，我该怎么可视化？我得先学习如何导入数据，以及学会使用一些Python可视化模块如pandas，matplotlib。我去，怎么调用matplotlib？怎么定义变量？追根溯源，来到了知识的底层，从底层开始，我们学习Python的数据类型，如何定义函数，如何面向对象等等。

8.动手操作，边学边玩

学习一些皮毛后，我们又得回到目标的身份。作为一名职业的数据分析师，我应该把这些数据以折线图的方式可视化出来。这时我们查阅相关书籍，开始用手输入书籍中现成的代码，然后自行改变现成代码中变量的赋值，达到自娱自乐的效果。

9.全面掌握，学以致用

好啦，通过多次玩耍，我已掌握如何用程序做出我想要的东西了，我应该做一些更有意思，更具有挑战性的项目！

10.乐为人师，融会贯通

现在自己已是一名非常出色的职业数据分析师，我应该把自己会的教授给别人。这是一个检验自己所学的东西是否真正掌握的阶段，乐为人师，面临他人的提问都能够一一解答，在还不知道自己成为高手的时候，在别人的心中已是行业大牛了。