Reading Notes on the book Soft Skills
前言
在之前的Blog中提到，我正在听Soft Skills这本书的有声读物。在上周末的时候我听完了全文，准备在此好好着墨，总结一下这本书的takeaway。这本书分成了7个sections，我的读书笔记也会按照这7个sections进行总结。
Chapter 1: Career
Chapter 2: Marketing yourself
Chapter 3: Learning
在这一章里面，最重要的就是作者提出的10-step process。作者认为，通读一本书在学习层面上效率并不是很高，一本书更适合作为reference而不是用来实际学习。当我们准备学习一项新技术的时候，首先我们需要回答这三个问题：
- 如何开始学习？哪些是我需要知道的最基础的东西，可以立刻上手？
- 研究问题的深度：我学习的东西有多大，我可以如何利用？我不一定需要知道所有的细节然后再开始，但是如果我有一个好的overview在我能做什么和我可以做什么，我可以随后再关注细节。
- 基本环节：在开始之前，哪些是最基础的use cases，哪些是最常见的事情？哪些是最重要的20%我可以学习到的，能够cover 80%的日常使用？
回答完这些问题之后就是作者提出的10-step system.
Step 1. Get the big picture
Step 2: Determine scope
Step 3: Define success
Step 4: Find resources
Step 5: Create a learning plan
Step 6: Filter resources
以上的六步是一次性的，在学习某个topic的时候只用做一次。下面的四步是需要在module里面不断重复不断迭代，在过程中慢慢提高。
Step 7: Learn enough to get started
Step 8: Play around
Step 9: Learn enough to do something useful
Step 10: Teach
以上的四步是在每一个module都要重复一遍，通过学习，实践，继续学习和去教授完成整个学习过程，从而不光知其然，也能知其所以然。这一点在我之前统计的学习中领悟的十分深刻：从大二开始，我在Oberlin担任了两年半的Introduction to Statistics的grader和tutor，帮助过Kevin, Bob等人。在判作业的过程中自己的基础知识也不断的巩固，而且能够更加清楚的了解学生们的问题出在哪里。有些时候我发现教授在回答问题的时候不能很好的领会学生的问题，我认为教授很难把自己代入到学生的角度上，用学生的思维去考虑问题出在哪里。担任tutor的时候，我教了不少non-math major的学生，他们的思维方式和学理科的人的思维方式存在很大的不同。我也是摸索了很久才找到如何能够让他们理解统计学的一些基本概念，比如用他们熟悉了解的事情去解答。之前自己曾经教过一个篮球队的大中锋如何理解mean和median之间的不同。我用NBA的数据举例：NBA里面有很多巨星，他们可能每场球都能得到20分，30分甚至更多，但是大部分球员每场球可能只能得7，8分。
