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再多的学习,都不如一次深深的打脸领悟得深刻 【剽悍读书营】学习

再多的学习,都不如一次深深的打脸领悟得深刻 【剽悍读书营】学习

作者: 牛牛的Annie | 来源:发表于2018-03-29 13:34 被阅读126次

内容相关:

《清单革命》

《重新认识你自己》

日报小组收集组聊天

在行行家约见

俱乐部演讲

心得:

001 最开心的事

今天最开心的事情,是心心念念的礼物,居然如愿在期待的一天到达。哇哇哇,真的要相信有愿力的存在呀。

也许虽有期待但是又出乎意料之外,才更加高兴到不行吧。我想,我愿,天为我实现。简直不要太完美!

002 我的CC2讲稿 & 分享

准备了几个版本的分享稿,自己也通过录音试讲不断调整。可是,依旧担心上场会遗忘重要细节。

正发愁如何解决,突然想到自己的演讲主题《清单让生活更简单》,既然我担心自己忘记,那么,有木有什么办法可以解决呢?

当然是列清单呀。于是,按照设定的逻辑顺序,我老老实实地把各个部分的关键词写了下来,又在脑子里按照记忆宫殿的方法,把各个环节的场景过了一遍,终于,心定了一些。

做完了这些,我终于有信心可以做到至少满足自己的预期来分享内容。也就时间可以把本来需要放到晚上回家才开始整理的一天复盘做初步的整理。

分享时限于时间,只是说了清单的简单、高效和重点突出的原则,至于权力下放、以人为本和定期更新没有说。

结果,因为种种原因,晚上俱乐部的日程表和安排恰恰出了问题,让我对于清单的体会更为深刻。

003 在行行家

昨天在在行上约了2位行家,今天中午,就见了一位。地点,在北京的金融街。

按照地图提示的时间提前了1刻钟左右出门,可是,我忘了自己对方向和地图无感,出了地铁以后,对着地图开始抓瞎,转了一阵子,果断抓住过路的一个人,开始用3寸不烂之舌问路。

路人看着我手机里的地图,又看了看我,感觉得出内心叹了一口气,还是耐心地给我指了路。

俺一溜小跑,终于在约定的时间前3分钟到了约见的咖啡馆。对方知道我已经到达,马上下楼。

就这样,见到了跟网上显示照片基本不像但是更加帅气的专家(我关注的重点好像不对,哈哈)

专家给我和他自己各买了一杯咖啡。然后,开始了讲述。

接下来,是近2个小时关于风险控制,结合AI如何让计算机给出的结果做风险评估和后续事宜操作的讲述。

统计学早已还给老师的我,在数据统计学、AI和风险评估、对预测的预测的讲述中,各种晕菜。

那些我即使强记下来也说不清楚的东西,比如说,深度学习、回馈分析法、资产负债率、集群、中医和AI、建模、算法、有监督学习、无监督学习咱就不说了——主要是我的半吊子说不明白。

说一说几点对我而言比较深的体会:

原始的数据和规范化很重要,早期的数据清洗,是为了后期少做十倍百倍的工作。定期多系统核查,才好及时发现问题。

数据和技术都是中性的,懂得用好的那个人很吃香,当然,如果技术和业务你都懂的话,绝对是香饽饽。说人话,就是要跨界。

有时候,为了一定的目的(比如快速响应)需要简化数据,但是,更多的时候,不能为了数据好看而忽略关键的业务指标。

对于数据的应用要未雨绸缪,提前设计算法计算一些统计数据,而不是关键时候苦等计算机运行。

机器学习其实蛮好玩的,虽然我们只是要一个结果,可是,如果能够知道机器学习的过程,就像我们知道大脑是如何工作的,情况又会如何呢?

在未来,你的信用,很值钱。

很多时候我们是要为自己的判断买单的。

服务大客户有的时候可能更多讲究的是细节和及时反馈,你的一句提醒,可能帮助对方免于进入征信系统的不良记录,进入这个系统的后果,很严重。

取样、研究方法和划定的范围都很重要。放在实验里,其实看的是你的实验设计是否科学合理,考虑周全,然后再去看结论是否可靠具有参考价值。

有些东西,除了经济因素,还有社会因素要考虑;有的事情,远比看到的复杂。

统计学和概率论都可以好好学习,在不确定的未来中提高更多的胜算。

总的说来,只抱着认识新朋友的态度去看待专家,你会收获更多的惊喜。其他的复盘,留给自己和专家进一步交流,哈哈。

补充一下,他们大楼对外承包的食堂做的饭很不错。

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