我好像明白了一点Linux的哲学：一切皆文件。就是非常的容易管理，所有东西都受你所控制，因为他们都是以计算机最开始的方式展现给你的，而不是通过图像化，图像化虽然直观，但是却让我们难以洞察到最底层的原理。有得必有失，就像我之前学习的柯西定理，由于是两个函数作为坐标系，所以你一定要画图来理解的话，就会失去一定的数学描绘的准确性。妙啊妙啊。
今天整了点鸡汤喝，在一个领域成功的要求是，有明确的目标+系统化的学习
我目前的目标就是先做一个支持业务的数据分析，然后学习机器学习、算法以及数据库运维，在数据口深耕，而系统化就要掏出那张经典的三饼图了
首先是计算机能力，可以是爬虫（在没数据的情况下）可我们也可以选择Kaggle或者自己公司提供的数据，然后就是一些处理能力，python java hadoop linux
其次是数学和统计学，这里应该是结合产生机器学习的地方
?最后也是最重要的，业务经验，我想做的也是一个to B端的业务
某乎用户总结：需要关注产业链和公司所处行业的位置，了解甲方、需求方的 背后诉求，关注信息化、结构化和流程化，让产品足够高效（to B 产品就是剥去了华丽外衣的 to C 产品，只关注最实际的价值），有强大的逻辑分析和描述能力（to B 产品经常有复杂的数据结构和逻辑关系），要比 to C 的产品经理有更好的项目推进能力（甲方都有 deadline 而用户没有）
而这样一条路我想对我一个没有人教完全自学摸石头过河的人来说，只能采用黑格尔式的螺旋上升，先做偏技术一些的常规调查，然后慢慢进入机器学习的领域。
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