当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。

这个路径是1个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。

当我确定好学习python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：

python基础知识爬虫基本知识+sqlnumpypandasmatplotlibsklearn统计学与概率论

以能用起来，解决问题为指导原则

在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。

举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。

当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。

4、没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。

“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。

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