為什麼要費力不討好的寫專欄

寫在前面：

這篇文章沒有任何代碼，沒有任何數據分析。作者只是想試圖理清以下幾個問題：

1. 為什麼要開始寫專欄/博客？
2. 為什麼商校臨畢業前要去再去自虐一樣的讀個工程師學校？

1. 為啥要在開始寫專欄/博客？

熊本君開博客/寫專欄的想法可以追溯到在帝都讀大學期間，偶然讀到劉未鵬的《暗時間》。這本書中有一篇文章名為《為什麼你應該（從現在開始就）寫博客》，主要觀點如下：

1. 能夠交到很多志同道合的朋友。
2. 書寫是為了更好的思考。
3. 「教」是最好的「學」。
4. 討論是絕佳的反思。
5. 激勵你去持續學習和思考。
6. 學會持之以恆地做一件事情。
7. 一個長期的價值博客是一份很好的簡歷。

《暗時間》全書都很棒，甚至讓我有一種碼農們文字功底都非常好的感覺。強烈建議大家閱讀。

但我這裡只想談談自己的想法：

• 有趣的項目：任務為導向的學習效率更高

與其說熊本君在寫一篇篇文章，我認為更像是完成一項項有趣的項目。用數據來解讀一下，我好奇的各種東西。

無論是當年學習法語，第一個偏金融的Master，到現在死磕的Data Science，沒有具體的任務，筆者上課絕對是混吃等死的典範，完全提不起興趣。

然而，一旦接到任務，或者自己發現了一些很有趣的點，熊本君就會雞血滿滿的死磕下去。

而專欄或公眾號對於我的意義就在於，當我好奇心驅使想去完成某個自認為很有趣的工作時，因為知道最後要呈現成具有可讀性的文章。這就反向逼迫我反覆縷清思路，盡量深挖，而不能淺嘗輒止，甩個微博/朋友圈，提個觀點就跑。

• 公眾平台：「說人話」是項很難培養的技能

談及這個點，不得不提，在工程師學校的一門完全不technical的課上，老師提及story telling在數據領域其實是一項非常重要的技能時，小夥伴們全部都露出了不屑和不可思議的表情。

但在大金融機構實習後，尤其在美帝一所排名很高的商學院做MBA交換了半年後，熊本君不得不承認story telling其實可能是最重要的一項技能。

在基金和美帝商校遇到的各類行業大佬，無論在闡述什麼高深的理論時都能像講故事一樣娓娓道來，如同偵探小說中的探長一樣，為你逐步揭開事實真相的面紗，環環相扣，引人入勝。

而反過來，任何高級的演算法，複雜的項目，如果連客戶，領導甚至同事都無法說服，就只能……

畢竟曾經出身於商校（which means that I can bullshit forever...），熊本君立志盡量說「人話」，能用圖，絕不用公式，能用公式的絕不直接甩code。

• 知識總結：記憶索引圖

知識註定都會被遺忘，更令人絕望的是，熊本君發現，即使當年花了很長時間理解的概念，當真正在實戰用到的時候還是會忘得一乾二淨（經常被諷刺為「少年痴呆症」）。

而自己總結的圖表、思維導圖能讓我更迅速的重拾起塵封在記憶深處的知識點。

• 有趣的項目 = 認識有趣的人

無論在學校還是工作後，總會有人迫不得已（迫於生計）或莫名其妙就學了某專業或從事了某項工作。因為興趣點不在一起，合作起來真的很難互相學習（真的要吐槽在巴黎某商校的各種小組作業嗎？）。

而這種純是因為興趣而做的項目，更大概率上會遇到更多有趣的小夥伴。

2. 為什麼又讀了個碩士？

這一年遇到的最多的問題就是「你一個學法語的，為什麼現在要當碼農？」

首先，專業其實是Data Science啦，編程只不過是實現各種想法的手段。我更願意用公司財務和Excel技能來類比。會計，估值等理論才是公司財務的基礎，Excel只是實現估值和定價的手段。

另外，每當我在猶豫是否要花相對比較久的時間學習一項技能的時候，都會想起蔡康永舉的例子：

15歲覺得游泳難，放棄游泳，到18歲遇到一個你喜歡的人約你去游泳，你只好說「我不會耶」。18歲覺得英文難，放棄英文，28歲出現一個很棒但要會英文的工作，你只好說「我不會耶」。人生前期越嫌麻煩，越懶得學，後來就越可能錯過讓你動心的人和事，錯過新風景。

法語，編程，金融，甚至推廣至數學，統計，機器學習，這些技能/知識或許可以短時間能突擊，但是要達到能運用的程度，需要大量的練習和不斷的重複。而這些技能又並不隨著你社會閱歷的提高而自然增長（對比所謂「說話之道」）。

正如上次回帝都找幾個碼農聊天，發現制約他們變得更牛一些的掣肘居然是英語！這上哪兒說理去……實戰大神卡在英語關，偏偏短時間內很難暴力突擊。

最後，

如果你手裡有一把鎚子，所有東西看上去都像釘子。

岔開一句，這句諺語不是查理芒格原創，只是他在《窮查理寶典》中提了一句。他的原意是鼓勵大家有「多元思維模型」：

永遠不要用一種定性思維去思考，會陷入死胡同。畢竟在一個手裡拿著鎚子的人眼中，全世界都是釘子。

但我更願意理解為，你在手握鎚子（或熟練掌握鎚子使用方法）前，根本不知道這個世界上有鎚子這種工具。

Too young, too simple的你以為拿起一塊石頭用力砸下去已經是最優解。

（腦海中浮現起在巴黎某銀行實習時遇到的50+老大爺手動輸Bloomberg機的數據）

這樣的人在現在應該是那些天天用Excel表格，卻居然不熟悉vlookup, index, match等一系列函數的所謂「白領」，在未來可能就是只會用Excel卻完全不知道在python, R中可以更高效處理數據的「我們」。

清洗數據，特徵工程，看著一個項目從到有，看著一個一個功能的實現，短時間內就能有反饋（模型好不好）。我甚至還跟立志於繼續從事傳統金融的小夥伴開玩笑說，這行太有意思了，不給錢我都願意干。

結果，

一語成讖，

這些項目的確也沒給我帶來一分錢收入……

As promised, 沒有代碼，沒有數據，沒有表情包，只有熊本君的碎碎念，感謝大家願意看到結尾。

就這些了，最後：

Life is short, you need Python!

閃了~