今天就說說在碎片化學習和系統學習上，我們該如何選擇？很多人將碎片化學習單純理解為知識的碎片化，以現在很多人的方式為例，就是乙個相關主題的知識，我通過網際網路，查詢相應的文章，然後讀這些文章，學習知識。但是回想一下，這種方式學到的知識，可用性高嗎？換句話說，有多少知識敢用，有沒有因為這樣的方式讓你的工作困難重重？
這裡主要存在乙個概念上的誤區，碎片化學習並不是指讀一些知識點分離的文章這麼簡單。碎片化學習的前提是你對乙個主題的知識有系統的認識，知道這個主題包含的知識體系，在此基礎上，利用碎片化的時間，碎片化學習知識圖譜中的相關知識點，來補全自己的知識圖譜。與上面提到的方法的最大不同是，上面的錯誤方式並不一定構建了知識的完整圖譜，更多的是拿來主義——拿來用，能用就可以了。
這樣帶來的問題很多，首先，我們無法分辨知識分享人的知識是否正確，這免不了讓我們使用時產生問題，不斷跳坑；其次，我們無法了解到某個知識點的地位和用途，容易造成亂用的問題，經常會遇到這樣一些人，懂很多東西，你讓他用的時候他能夠完成工作，但是如果讓他去進行技術選型或者設計架構，完全是技術的堆疊，做出的東西不堪入目，根本不考慮技術的實用性和適用性；最後，難以做到觸類旁通，經常這樣學習的人，很難找到知識之間的關聯和相似之處，只是各種技能的堆疊，感覺需要學習的知識太多，進而放棄學習。
系統化學習則要求我們擁有相對寬裕的整塊時間，然後整體學習一套系統知識。系統化學習的好處是知識體系非常健全穩固，但是現今社會工作中的我們，單是寬裕的時間我們就很難得到滿足。再加上系統學習枯燥乏味，短期看不到自己的進步，容易造成與實踐脫節的問題，大部分人會中途放棄。
那麼，我們如何選擇這兩種學習方式呢？我的實踐方式證明，我們取兩種方式的優點，採取行動，選擇方法來擁抱這些優點。以我個人為例，給大家乙個建議的方法。
首先，選定乙個目標，給自己制定時間，比如要學習機器學習，我要在一年時間完成。接下來，購買一些書籍，一般至少兩本，一本是從理論角度，系統講解機器學習的相關概念以及各種演算法，比如訓練集，驗證機，測試集梯度下降，svm，決策樹，深度學習等等，這是構築知識圖譜的階段，這裡我選擇了周志華老師的《機器學習》；另外一本偏實踐的，比如**如何實現svm，決策樹，這裡我選擇的是《機器學習實戰》。我將其理解為學習知識的系統學習階段，這個階段我們構築了自己的系統知識體系，也簡單了解了這個系統體系中知識點如何在實踐中實現。
然後，進入碎片化積累階段，這個階段，我會去專門挑選系統化中的一項專門技術，比如深度學習，然後通過看書還有網際網路學習的方式，去深入了解這個領域。這個過程將會非常漫長，期間要不斷實踐，學習，再實踐，再學習。但是這個階段的好處是，你能夠知道自己為什麼而學，你知道選擇哪些學習渠道和教材，並且在實踐中不斷磨鍊自己的認識。
可能有些人會說，工作應接不暇，我哪兒有功夫走系統學習階段。我的觀點，進入乙個新領域前，我們還是要持保守的態度，不要過早表漏甚至是炫耀自己學到了什麼，不要急著應用，這個時候，你應該謙虛的說，我在了解什麼。我們學習的一項技術，需要在工作中磨鍊和應用才能發現問題並發揮其價值，但是過早的使用一項你無法掌控的技術，絕對是弊大於利，只會讓你在技術上陷入惡性迴圈——之前的專案使用了哪項你並不擅長的技術，導致之後問題不斷，你會將自己的時間更多的花費在彌補之前的技術債上，逐漸喪失自己選擇技術來學習的機會，結果就是陷入抱怨，認為自己每天應付工作已經很辛苦了，哪兒有時間學習？這和撒了乙個慌，以後不斷彌補這個謊言撒了更多的慌是乙個道理。這個時候，放棄學習可能是更多人的選擇，可實際上，這個時候恰恰說明，你需要時間來系統學習。就好比撒了謊，不如先承認我撒了謊，去針對這個謊言多付出，去彌補自己之前的過失，將好於用謊言去掩蓋謊言。技術債永遠在那裡，不學習，將永遠難以學習，相關的知識也會逐漸淡忘，結果就是再拿起書本太困難了。
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