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人生不是做錯一個決定就毀了:如何累積你的人生?

人生是試錯、改進、成長的過程

以前在學的時候,我們經常被灌輸一個觀念:好好念書,上個好高中;好好念書;上個好大學。好像人生只要沒上好高中、好大學從此就歪了。然而,這裡需要強調的是:

人生不是做錯一個決定就毀了

生活中總是充滿著意外,無論是在感情上、工作上、或是日常生活中,我們總是做錯很多決定,有時候為此懊悔不已。

「早知道當初就多陪她一點」、「早知道當初薪水談多一點」、「早知道當初應該堅持自己的看法」…等族繁不及備載。但是我們的生命很長,就算當下無法挽回,難道未來就沒有機會?

人生就像長期投資,是一連串的選擇、運氣以及策略的堆疊。如果發現自己做錯了什麼,可以想辦法來彌補,或者在其他方面拿回優勢。真正讓我們走向絕望的,往往不是單一個錯誤決定,而是當我們認定「以後沒希望了」才是真正絕望的開始。

如何避免犯錯?

除了信念上的努力之外,我們也可以用一些其他有制度的辦法來避免鑄成大錯。例如為工作中的重要任務設下多重的檢查機制。我們可能會犯錯,但是總不可能每個方法都錯。檢查機制設計上的重點是從「不同面向」來檢視,而不是用「同一種方式做好幾次」。如果一開始的方法就不對,做一百次還是不對,因此要設計不同面向的方式來檢驗。這樣可以降低犯錯的機率,並且及早發現問題。

如何利用零碎時間?

要怎麼在日常生活中有些累積?零碎時間的運用就很重要。我又把這些零碎時間分成三五分鐘的零碎時間,以及每天下班或周末這種「較長的」零碎時間。

瑣碎的時間和資訊

剛開始拿到手機後,我也很高興總算有個東西可以隨時隨地來「殺時間」。例如等車、走路、或是等紅燈(開車騎車請專心)。但是後來卻感到相當疲憊,這種疲憊是沒有得到任何東西的疲憊。現在是個資訊爆炸的時代,隨時在網路上都有新的資訊流過,我們很容易想要追著新的資訊跑,即便這些資訊大部分都是你原本可能不會關心的(例如哪個名人又潑了冰水)。

當這些瑣碎的事件一直流入我們的眼前,我們的大腦反而沒時間過濾、消化這些太龐大的資訊(畢竟人腦要做 training 或 learning 也是需要花時間的),所以這些零碎時間下來反而徒增疲憊,又沒有得到太多東西(通常睡一晚就忘記前天到底讚了那些文章了)。

雖然現在還是有沒事就滑手機的習慣,但是還是會刻意提醒自己不用時時盯著看,或是當看到一篇有意義的文章(例如今天的引文),就暫時先不要看其他文章,好好理解並思考對這篇文章的看法,不要只是單純按個讚就過去了。

目標是每天至少記得一篇重要的文章,並透過內在對話,產生一些自我的想法和反饋,這比起走馬看花地閱讀還要好得多。

高品質的時間

再來是下班後或是假日時間。每天下班的確很累很想放空,假日可能要陪家人、小孩、朋友聚會,這些都很棒,也很有意義。但是如果你打算不是只守著現在的職位,或是想發展其他專長的話,可能就得抽些時間出來了。就算一開始分配的時間不多,但是只要持之以恆,還是能有所成長。

如何打造專業?

以下提供我進入資料科學領域的例子。剛開始工作的第一年當然就是全心放在工作上,了解工作的內容和需求,所以無論上班或下班,想得很多都是工作的事情。但是工作這種東西總會有倦怠感,後來下班就是練練 LOL、打打 OLG。真正的轉機是大約一年半以後,某個離職主管跟我說 CRM 和資料科學很有趣,我才知道原來資料分析除了問卷調查外,還有其他有趣的方式。但是因為當時身邊也沒有人在玩,所以儘管知道有這些東西,也不知道從哪開始。

後來因緣際會看到DSP資料科學計畫開辦了第一期的課程,所需時間約六個周末,費用 8000 多,為了開拓領域就咬著牙報名,才開始我和 Big Data 的緣分。當時因為剛好換工作,公司給了很多空間可以分析資料,所以也去了巨匠電腦,其實是資策會開辦的 R 語言課程,畢竟是免費的分析軟體,才有辦法在公司用,每天回家也開始 K Coursera 上的課程。後來為了抓網路資料才開始學了 Python,每天回家就是開 Codecademy,又再次繳了一筆學費給 DSP 資料科學計畫學習網路爬文。

興趣+專注+累積,打造專業

如果把這些時間和花費都算在工作中的話,時薪絕對比便利商店還低。唯一撐下去的動力就是興趣,對資料的興趣和熱情讓我有辦法投入其中,不會時時刻刻計較CP值。

所以我其實一直覺得興趣和工作可以結合,畢竟可以在上班時間做喜歡的事情(當然不是全部),或是利用休閒時還可以充實上班可能會用到的技能,相對來說也是相當划算。

要學習並熟練任何新東西都是需要很長的時間。在高中花了三年的時間才學到一些東西,更不用說進入職場後了。在工作後,我們很難像學生時代那樣花費大量時間專研某一門知識或技能。因此,除了要學會善用各種零碎時間外,更要下定決心做出時間的取捨,才能將心力集中在某一專業領域上。即使改變方向,過去的積累也不要覺得浪費,它們終將在某個時刻幫助你解決眼前的難題。

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