作为一个互联网工作者，我虽然不是真材实料的工程师，但也是离工程师最近的工种了——PM，最近刚好有时间，所以大概花了一个月左右的时间，拿到了UdacityFullStak的degree和吴恩达目前所有的AI课程。觉得过程挺有趣，对一些同学应该也有借鉴意义，于是来写写一下心得体会：一、先回答一个问题：都说产品/运营不一定要懂技术，你怎么看。这是要一直存在的一种看法，就是，「产品经理不用了解技术细节」，于是网上才有了这个段子：我自己不是技术科班出生，所以这种观点天然对我有吸引力。但是随着工作的深入，我的观点发生了一些变化和反复。目前我对这一系列问题的基本看法如下：1、产品和运营不需要是技术专家。2、产品和运营需要知道技术的可能性，和边界。只有这样，才能提出切实又切中要害的功能点。了解技术的边界，并不是多看看虎嗅，36Kr就能知道的。最近AI大行其道，在一些产品看来，似乎变成了万金油，做产品规划时，随便臆想，但是不了解代价和收益，就无法做出合理的计划。3、技术问题有时候比狭义的产品问题更基础。比如你的应用或者网站，访问慢，又老挂掉，这时候，产品使再大的劲儿也无济于事。最近发现很典型的是Airbnb，他们的网站在我家的网络访问下，永远慢的出奇。所以如果你是一个广义的产品或者产品运营，就应该了解哪些问题更基础更重要，在做规划时候，应该留出空间，让大家解决这类型的问题，而不是一味的加功能，做活动。我反对技术人员告诫产品「你不用了解技术」，某种意义上，这是对自己安全领域的戒备，另一方面，也并不利于未来产品和技术双方的更融洽的沟通。所以跟我说这个的同学，我内心都会报以一个礼貌而不失尴尬的微笑：二、再来说说这段旅程的切实收获1、当然是获得了两个degree，倒没有什么实际的好处，但是从自信心上，有被暗示，自己已经qualify了。这对我这种一直比较紧张的人，是不错的鼓励。2、更深刻的理解了技术人员的痛苦，以及理解了「好技术」的价值。在这之前，总在神秘化技术和简单化技术两个极端内游走，并且无法体会，好工程师的真正价值。3、能够真的动手做一些小工具，提高工作效率。比如我之前写每日商品精选的时候，排版和抓图/信息，就是自己写的python脚本完成的，之前自己排版很痛苦，要2个小时，现在基本上2分钟搞定，自己只用找到url就好。三、这次旅程的路径。在开始前，并没有严格的规划。但在中后期，我开始对自己要学什么，有一些思考过的规划。尽量完整全面的让我对自己工作中遇到的各个技术工作，有个细致的了解。Udacity（计算机导论）——Udacity（Python入门）——Udacity（FullStackDegree）——Cousera吴恩达AI系列课程。分别来说：Udacity的计算机导论，非常好，满分推荐。整个课程下来，有对计算机历史的回顾（比我们中小学课本里讲的有意思多了），涉及到历史上很多重大机器的发明，其中还包括图灵的密码机。整门课程是用python讲解，最后用python把搜索引擎和一点点基础的排序索引算法很浅显的在讲讲课，做做题中完成了。UdacityPython入门，一般好。主要是Python的一些基本语法介绍，其中会让你用Python做一个小没有样式的网站，但是我最喜欢的还是用Turtle工具画画，反复训练了各种循环。Udacity的FullStack，一般好。付费，大概是一个月吧。课程内容比较老，但是胜在全面，让你对前后端服务器有比较基础的认识，每一课都有一个作业，从HTML,CSS，到数据库，JS。大作业是让你用Flask做一个增删改查的Catalog，以及用Knockoutjs做一个定制化的google地图。用Flask好评，但是Knockoutjs有点太过时了，资料不多。付费的好处是，你的作业会被很认真的review，还有codereview哦，老师会说你这个地方写的不够好，不够优雅，对你写得好的地方，也会给赞。Cousera吴恩达的AI，整体来说，我觉得非常赞。吴恩达讲的浅显易懂，作业用的JupterNotebook，而且作业里会对项目的要求和原理做讲解，重在让人理解过程，而不在于让人去进行繁琐的计算。目前这系列课程的第一门，讲的是DeepLearning的基本概念和算法，包括逻辑回归，一层训练，和多层训练。第二门，讲的是针对算法调优，涉及结果调优，以及效率调优。第三门，针对算法的系统框架设计，所以作业也是给出了具体的Case让你分析，而不是写算法。四、这次学习的一些个人化心得。1、有一个原初的项目动力很重要。很多时候，成年后不继续学习的主要原因是，学习没有即时生效的好处。学生时代有考试等着你，某种意义上，促使了人按部就班的完成课程，但是工作后，掌握了技能A，B，C，D似乎都很难让人短时间内升职加薪当上总经理，于是基本就耗费掉了。我也一样，不过唯一不同的是，我之前坚持写一个
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