致心理与行为大数据方向同学们的一封信

PBDer在学什么?

学习经验交流会

2021年在北师大的珠海校区，心理与行为大数据方向扎根建设，在这条全新的路上，师生们戮力同心，定要将这面旗帜竖好。当然作为新方向的探索者，学习的路上难免会有困惑，针对同学们在学习上的困惑，师生们组织了学习交流会，敞开心扉，畅谈了自己的经验和做法。

PBDer时间紧，任务多，压力大，怎么办？

进入心理与行为大数据方向学习，每一门课都让人消耗不少脑细胞，同时进了导师组后，导师组会有很多学习任务，学习目标要去达成，所以PBDer新人们纷纷感觉时间不够用，恨不得一天掰做25小时来过。

可是，学习压力大，学不动，怎么办？时间怎么分配？怎么高效地开展学习？

张旭和张香龙同学分别分享了他们的学习经验。

张旭同学善于提问，他认为在任何一个学习活动开始之前都要问几个问题：我是否喜欢这这件事？这件事的价值是什么？我想要什么？是否匹配？当你仔细思考这些问题之后，你就不会被表面的喜欢还是不喜欢所左右，能理性地面对这件事情。做的过程中还要继续提问：能不能静下心？是真的在做，还是只是在做？过程还是结果？同样地，当自己对自己做这些检视之后，就不会流于形式地做一件事情，而能够沉浸于一件事情之中，专心致志地做任何一件值得做的事情。而如果我们遇到了一些“任务太难不想做、焦虑结果不愿行动、不知如何下手”等困顿时，多从初心开始出发，往往能够获得前进的动力，踏踏实实，分阶段去完成一个一个的小目标，就能逐步靠拢大目标。张旭同学跟大家分享了几句他信奉的格言：“慢慢来，比较快。”

知行不一，只是未知。

我对任何唾手可得、快速、出自本能、即兴，含混的事物缺乏耐心；我相信缓慢，平和、细水长流的力量，踏实、冷静。我不相信缺乏自律精神和不自我建设，不努力可以得到个人或集体的解放。”

供大家共勉。

接下来张香龙同学分享了他的学习心得。张香龙同学曾经面临过由于疫情而中断学业的问题，在苦恼之余他没有颓废，很快调整心态，重新规划，在没有经过国内《大学英语》课程的前提下，利用自己的优势很快高分通过了英语四六级的考试，这也让他找到了学习的信心和方法。同时他自学经济学、学习编程、复习高数，尽管那时还没有入读MAP大数据方向，但已经打下了一定的技术基础，等到正式学习之后就能顺利的对接相关课程，还能打一点提前量，准备机器学习、自然语言处理等将来必修的课程。

因此，张香龙同学时间管理的第一个经验就是要提前做些准备，不要把事情堆到迫在眉睫才去处理。

第二个经验是将精力放在重要的事情上。具体来说他一天基本只做三件事，利用优质的时间、充足的精力，集中精力把三件事解决了，比如说项目的问题、作业的问题，还有自身想学的一些东西，这三项任务集中精力处理好之后，其他时间就可以自由放松的去做。

他的第三个经验是要今日事今日毕，否则事情像滚雪球一样越积越多，最后多到你无法面对。

Python太难，学不会？不存在的。

有些同学有一些编程基础，Python不太难，但是对于很多同学来说，这门课程却像一个拦路虎，挡住了去路。几位同学分享了他们学Python的经验。

王浩阳同学说他是如何学习编程的呢？首先要定好位，Python就是一个工具，应该要注重目标，会用它是我们的目标。

第二是不要死抱一本书硬啃，Python是一门实用技术，他的实际经验是就一个实际问题，最好是自己感兴趣的实际问题，去解决它。例如浩阳同学在网上学了一些人脸识别、爬虫这些自己感兴趣的技术，然后用它们去解决识别喜欢的明星，爬自己喜欢的番剧等等，在这个过程中，不知不觉就把技术掌握巩固了。

第三是当有些任务逼着你去做的时候不要回避，虽然压力大，但是成长也很多。比如他为了完成组里面的一个地图背景的任务，为了完成这张要求很高的地图，在截取代码的过程中学习了很多库，在书里面啃的那些lumpy什么的在这里就用上了，还有不懂的就上网上去搜，知乎啊，CSDN、UIDC这些论坛上有各式各样的问题，总有高人会解答，如果实在搜不出来，自己再去学学再想就行了，基本所有代码，都是能解决的对。短短一个月他就学了六个库，而且里边儿的大部分知识，都可以比较灵活地运用了，做完这个之后，浩阳同学直接同组的同学做了一个gui工具，他只要往这个往这个里边儿输参数，然后按那个按钮，就能自动截取拼接。

说到这儿班主任徐静老师介绍她的学习经验，同样也是在实际工作中，由于工作任务的要求，强压着必须学，必须写，正是在这样的压力下，不断地学习，不断地一行一行写代码，修正代码，随着问题的解决，写代码的能力不知不觉提高了。

接下来陈鹏同学介绍了他的《我是怎么学Python》。主要是有三个阶段，第一个阶段就是在B站上看视频，加上自己动手敲，一定要自己动手敲。第二个阶段就是看书加动手，第一个阶段打了一些基础，对产品有一个基本的了解之后，然后第二个阶段就是去看一些具体的东西，比如说咱们用的最多的三个库Pandas、Lumpy这些，还有一些实操书，跟着他一步一步去操作、去实现。第三个阶段就是学数学加动手，陈鹏认为编程后面也是数学原理在支撑，因此我们最好要学好高数，现在陈鹏就在学习课程之余，自己在加班自学高数，感觉对编程的帮助很大。陈鹏总结，虽然Python比较难学，但是只要多操作，多和电脑人机互动，耐得住寂寞，花时间去琢磨代码，一点一点实现目标，在这个过程中培养兴趣，拿下Python不是难题。

下一位和大家分享Python学习经验的是蒋嘉浩同学。

蒋嘉浩同学一上来就提出自己观点：不能完全将Python看成一个工具，只要会用就行，得跟自己的项目或者需求结合起来。例如他和马英博所在组，只会写代码是根本完成不了任务的，因为那个项目的根本目的就是要去改变算法，因此只是生搬硬套是不能完成任务的，所以还得深入理解原理。蒋嘉浩同学认为有编程思维非常重要，他带大家走一遍他眼中的编程思维：发现问题、分析理解问题、解决问题、总结问题规律，建立此类问题的模型。他通过煎鸡蛋这个生动的案例向大家展示了编程思维的细节，同学们听得津津有味。在蒋嘉浩同学看来，第二步，分析理解问题，拆分小步骤，特别重要。

PBDer只见数据不见人？那不行。

对于心理与行为大数据的同学来说，掌握数据科学，掌握编程语言的确非常重要，大家围绕怎么学好编程做了很多探讨，但是一定别忘了我们是心理与行为大数据方向，具备心理学的视野，掌握科学的心理学研究范式依然是非常重要的。我们有请张佳乐同学来说说她是如何在学习过程中保持心理学敏感的。

佳乐同学一直记着老师的叮嘱：心理学的同学一定要有心理学的视角，这个问题在她临近毕业时想明白了一些，例如在一个有趣的师生对话中，有同学敏锐地看出了“汉语的隐喻认知”，而佳乐同学秒懂了这个解读中的心理学思维，顿时觉得将理论和实践联系起来是一件非常有趣的事情。又想到生活中处处都可以用心理学的理论来解释的现象，例如最近很火的网易云的测试，只用八道题，看清人格以及有多少人喜欢你这种测试，不是那么科学，但又有那么多人热衷于它，其中就可以用巴拉姆效应或者暗示效应来解释。

佳乐觉得当我们敏锐地用心理学的思维来剖析生活中的各种事件的时候，就会觉得非常有趣，因此保持心理学的视角，开拓心理学的眼界，对我们的思维和研究都非常有益。总之，佳乐同学觉得我们学大数据是想要把机器变得越来越像人，但我们的思维不能越来越像机器，我们除了会联系生活，会解构原因，同时要从心理学的角度提出问题，分析问题，去解决问题。这，应该是大数据与心理学相结合的正确的打开方式。

拓展阅读：

PBD方向小可爱们的学习之旅：

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