How to Grow Yourself into a success life  

  RSS
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

พยายามเท่าไรแต่ไม่เก่งสักที โจทย์ในการพัฒนาตนเอง

ThaiKeras and Kaggle และเพจเรียนออนไลน์ก็เก่งได้ - 27 มีนาคม 2021

 

เคยสัมผัสประสบการณ์ไหมว่า ทำไมพยายามเท่าไรแต่รู้สึกไม่เก่งสักที หรือไม่ถึงจุดมุ่งหมายสักที

หลายๆ คนรวมทั้งตัวผู้เขียนในอดีตก็ได้ผ่านความรู้สึกนี้มาเป็นเวลานานหลายปี จนได้เจอแนวคิดที่เป็นคำตอบทำให้พัฒนาตัวเองได้จริงจัง และต่อเนื่อง ถึงแม้ไม่ได้เก่งกาจอะไรแต่ก็อยากแชร์แนวคิดดีๆ นี้เผื่อเป็นแนวทางให้เพื่อนๆ ครับ

สวัสดีครับเพื่อนๆ บทความนี้ บทความนี้เป็นการเขียนร่วมกันระหว่าง ThaiKeras ( https://fb.me/thaikeras ) กับเพจ "เรียนออนไลน์ก็เก่งได้" ( https://fb.me/onlinecourseth )  เพื่อแชร์แนวทางในการก้าวข้ามขีดจำกัด (ที่ไม่มีจริง) ของตัวเอง

เราลองเสนอแนวทางการพัฒนาฝีมือให้กับน้องๆ รุ่นใหม่ๆ  ที่อาจยังไม่สามารถ "พัฒนาตัวเอง" ได้เต็ม "ศักยภาพ"

ในภาพใหญ่ การพัฒนา "ศักยภาพ" ที่ว่านี้ หมายรวมถึงทุกทักษะอะไรก็ตามที่เราหลงใหล

เนื่องจากเขียนร่วมกับทีม ThaiKeras จะมีกรณีศึกษาเป็นเนื้อหาในฝั่ง IT โดยเฉพาะ Data Science เสริม แต่ก็สามารถปรับใชัได้กับทุกทักษะครับผม

เข้าเรื่องกันเลย

"ทำไมไปไม่ถึง?" จากที่ได้คุยกับน้องหลายคน อุปสรรคที่ได้รับฟังมาที่ทำให้พวกเราส่วนใหญ่ไม่สามารถพัฒนาตัวเองได้เท่าที่ควรมีอยู่ 4 ประเด็นหลักๆ คือ

  1. ไม่มีเวลา
  2. ไม่มีเงิน
  3. ไม่เก่งภาษา
  4. ไม่มีแนวทางที่ถูกต้อง

 

ในการจะสู้กับอุปสรรคทั้ง 4 นี้ก่อนอื่นให้เรายืนยันกับตัวเองว่า มีความชอบและหลงไหลทักษะที่เราอยากพัฒนา และจิตใจแน่วแน่ พร้อมที่จะให้ "ความสำคัญ" กับการพัฒนาทักษะนี้

เพราะการพัฒนา ต้องทำต่อเนื่องหลายสัปดาห์ หลายเดือน หรือกระทั่งหลายปี ถ้าไม่ชอบหรือไม่แน่วแน่ ก็จะทำให้เลิกกลางคันได้ครับ

.

 

ขอเริ่มจาก B. ซึ่งน่าจะแก้ง่ายที่สุดครับ

 

 

อุปสรรคข้อ B. เรื่องเงินไม่น่าใช่ปัญหาในยุคนี้

ในมุมมองของผม ในโลกออนไลน์ปัจจุบันที่เรามีแหล่งเรียนรู้ออนไลน์ดีดีมากมาย ทั้งภาษาไทยทั้งภาษาอังกฤษ โดยคอร์สดีๆ ส่วนมากสามารถเรียนได้ฟรีหรือราคาถูกมากๆ โดยสำหรับลูกเพจ ThaiKeras ตัวอย่างคอร์สด้าน AI หรือ Data Science ฟรีหรือถูกๆ มากมายดูที่ https://thaikeras.com/2019/onlinecourses/

สำหรับเพื่อนๆ ที่สนใจทักษะอื่นที่ไม่ใช่สาย IT อยากให้เพื่อนๆ ลองดู masterclass.com ที่มีสอนหลากหลายทักษะ เช่น การเขียน การทำหนัง การถ่ายภาพ การทำอาหาร ร้องเพลง ดนตรี ศิลปะ กีฬาต่างๆ ทั้งบาสเกตบอล เทนนิส เสก็ตบอร์ด

สอนโดยมืออาชีพระดับท้อป ตำนานที่ยังมีชีวิตของทักษะแต่ละด้าน!!

ค่าเรียนตลอดปี เหมาจ่ายกว่าร้อยคอร์ส อยู่แค่ราวๆ ห้าพันกว่าบาท ซึ่งน่าจะราคาถูกกว่าโทรศัพท์มือถือที่พวกเราใช้  (ยิ่งช่วงนี้มีโปรซื้อ 1 แถม 1 สามารถนำไปแชร์กับเพื่อนๆ  คนอื่นๆ เหลือแค่ไม่ถึงสามพันบาทต่อปีเท่านั้น)

ส่วนในสายวิชาการ คงไม่มีอะไรดีไปกว่า Khanacademy และ Coursera.org ที่เราเรียนจากมหาวิทยาลัยระดับโลกได้ฟรีๆ  ในแทบทุกวิชาทั้งสายวิทย์และสายศิลป์

คนที่อยากเจาะลึกด้าน AI และ Data Science ก็แน่นอนเพจเราแนะนำ Kaggle ที่ไม่เพียงให้เรียนรู้ฟรี ยังมีแถมเครื่องคอมพิวเตอร์ระดับสูงและสร้างโปรไฟล์การสมัครงานเจ๋งๆ ให้กับเราอีกด้วย

ไม่ว่าจะเป็นทักษะใดๆ ผมมั่นใจว่าในโลกออนไลน์มีแหล่งเรียนรู้ดีๆ ไม่แพง ให้เพื่อนๆ น้องๆ แน่นอน ถ้าใครมีทักษะที่ตนเองอยากพัฒนาแต่หาแหล่งเรียนรู้คุณภาพไม่เจอ ลองโพสต์เล่ากันได้นะครับ ผมจะช่วยหาครูดีๆ ออนไลน์ให้

กล่าวโดยสรุป ข้อจำกัดข้อ B. น่าจะตัดทิ้งไปได้เลยในยุคปัจจุบัน  

เราลองมาดูอุปสรรคข้ออื่นๆ กันต่อ

 

.

อุปสรรค C. ไม่เก่งภาษา --> ตั้งเป้าเรียนภาษาแบบพอฟังได้ และพัฒนาด้วยแหล่งเรียนรู้ภาษาไทยไปพลางๆ

แหล่งเรียนรู้ที่แนะนำไปในหัวข้อก่อนๆ ล้วนเป็นภาษาอังกฤษ ทั้งนี้เพราะภาษาอังกฤษเป็นภาษาที่คนทั่วโลกใช้เป็นสื่อกลาง จึงมีแหล่งเรียนรู้ดีดีๆ มากมาย

ดีแบบ "ทำไมเราไม่เรียนแบบนี้มานานแล้ว *ะ" 😀

ในระยะยาวอุปสรรคด้านภาษา สำหรับน้องๆ หรือเพื่อนๆ ที่คิดว่าตัวเองไม่เก่งภาษา ผมอยากแนะนำให้ "ตั้งเป้า" พัฒนาทักษะด้านนีั้ "จริงจัง" ครับ

ตั้งเป้าให้ภาษาอังกฤษเราฟังครูรู้เรื่องก็โอเค ยังไม่ต้องถึงขั้นพูดเป็นไฟแลบกับฝรั่ง (แต่แน่นอน ถ้าเราพัฒนาไปเรื่อยๆ เราก็พูดไฟแลบได้)

ในการ ฟัง พูด อ่าน เขียน สำหรับการเรียนรู้ภาษาในเบื้องต้น อาจเน้นแค่ ฟัง กับ อ่านเป็นหลักไปก่อน และเอาแค่พอฟังผู้สอนรู้เรื่องก็พอ ไม่ต้องรอให้หูเทพมากๆ แบบฟังหนังฝรั่งรู้เรื่อง

ในคอร์สออนไลน์ที่กล่าวมาในหัวข้อที่แล้ว คุณภาพเสียงและความชัดของผู้สอนจะดีมากๆ ทำให้จริงๆ แล้วเราสามารถฟังภาษาอังกฤษเหล่านี้ได้ไม่ยากเลย "ง่าย" กว่าการดูหนังฝรั่ง sound track มากๆ ครับ 

ขอแค่เราค่อยๆ ไปทีละเสต็ป

โดยการพัฒนาภาษาอังกฤษ ผมคิดว่าใน youtube มี channels สอนภาษาดีๆ เยอะมากๆ  ตรงนี้ไม่น่าเป็นอุปสรรค รวมทั้ง app ฟรีต่างๆ เช่น duolingo หรือ mondly ก็มีสอนภาษาอังกฤษในรูปแบบภาษาไทย ก็ช่วยได้อีกด้านนึง

ดู app ภาษาอังกฤษดีๆ อีกมากมายที่นี่ครับ https://www.macthai.com/2016/08/23/8-apps-podcast-for-learning-english-on-iphone-ipad/

อย่างไรก็ดี ในระหว่างพัฒนาภาษาอังกฤษ ก็หาคนไทยเก่งๆ ในทักษะที่เราสนใจมาศึกษาประกอบไปด้วย คนไทยเราเก่งมากๆ ในหลายๆ ด้านและปัจจุบันก็น่าจะมี youtube channel ดีๆ ที่สอนทักษะแต่ละด้านเป็นภาษาไทย น่าจะครบแทบทุกทักษะ

เมื่อเราเริ่มเก่งภาษาอังกฤษแล้ว เราจึงสามารถต่อยอดความรู้ด้วยแหล่งเรียนรู้ภาษาอังกฤษได้ทันที

ตัวอย่างแหล่งเรียนรู้ภาษาไทยดีๆ ด้านวิชาการทั่วไป สำหรับน้องๆ ที่ยังเรียนอยู่และอยากพัฒนาเกรดให้ดี มีงบน้อยก็อาจลองดู startdee.com ที่มีติวเตอร์ชั้นเยี่ยมระดับประเทศในบ้านเรามาติวให้ทุกวิชา ในรูปแบบสมัยใหม่ เรียนสนุก เหมาจ่ายทุกวิชาตั้งแต่ป.4 ถึงม.6 ตกเดือนละไม่กี่ร้อยเท่านั้น

สำหรับสายเทคฯ หรือ IT การฝึก programming ตั้งแต่เบื้องต้น จนถึงงานด้านวิศวกรรม และ web programming ต่างๆ ฯลฯ ลองดูที่เพจ "ลุงวิศวกรสอนคำนวณ" หรือใน youtube ช่อง uncle engineer ซึ่งเป็นเพจที่สอนความรู้ดีๆ ให้พวกเราอยู่เสมอครับ

 

**หมายเหตุ ผมไม่ได้ค่า commission ใดๆ เลยนะครับ 😀

.

 

อุปสรรค A. ไม่มีเวลา --> สู้ด้วยแนวคิด "ก้าวเล็กๆ ที่สม่ำเสมอทุกวัน คือระยะทางที่ยิ่งใหญ่"

บิ้กบอสที่แท้จริงของเจ้า A B C น่าจะเป็นเรื่อง "เวลา" นี่แหละครับ

การแก้โจทย์นี้ เคล็ดลับคือการปรับแนวคิดใหม่ ไม่มองว่าต้องมีเวลาหลายชั่วโมงต่อวันถึงจะพัฒนาทักษะได้

แต่ให้เน้นความ "สม่ำเสมอ" ฝึกหรือศึกษา "ทุกวัน" (consistency)

ครึ่งชั่วโมง "ทุกวัน" ดีกว่า วันเดียว 8-10 ชั่วโมง แล้วก็เหนื่อย เลิก ดังนั้นให้วางแผนทำสล็อตเวลาอย่างน้อยครึ่งชั่วโมงในการพัฒนาทักษะทุกๆ วัน

ถ้าหาเวลาไม่ได้ต้องตื่นเช้ากว่าเดิมครึ่งชั่วโมง หรือนอนดึกกว่าเดิมครึ่งชั่วโมง ก็ยังอยู่ในขอบข่ายที่ไม่ฝืนมากจนเกินไป

โดยถ้าวันไหนยุ่งมาก หรืองานด่วนเข้าจริงๆ อาจจะขอแค่ดูคลิปหรืออ่านหนังสือ "5 นาที" ก็ยังถือว่าโอเค

ใช้หลัก "ก้าวเล็กๆ ที่สม่ำเสมอทุกวัน คือระยะทางที่ยิ่งใหญ่" ปรมาจารย์หลายท่านได้กล่าวไว้

วันที่ติดธุระสุดๆ ก็ให้แอบไปศึกษาดูคลิปพัฒนาทักษะตอน "เข้าห้องน้ำ" สัก 5 นาที ทุกคนมีเวลาแน่นอนครับ 😀

และในวันปกติ ให้ "ความสำคัญ" กับเรื่องพัฒนาทักษะนี้อยู่ใน "ระดับสูงสุด" (maximum priority) แบ่งเวลาให้ชัดเจน ใครถนัดตอนเช้าก็ฝึกตอนเช้า ใครหาเวลาได้ตอนค่ำก็ฝึกตอนค่ำ หลักสำคัญคือ อย่ายอมให้เรื่องอื่นๆ มาเบียดบังเวลาตรงนี้ไปได้

จุดสำคัญระหว่างคนที่ประสบความสำเร็จสุดๆ น่าจะเป็นเรื่อง การ "ให้ความสำคัญสูงสุด" แบ่งเวลาพัฒนาที่ทักษะที่สนใจอย่าง "สม่ำเสมอ" นั่นคือ Prioritizing กับ consistency นี้ครับ

คำว่า "สม่ำเสมอ" คือ ทุกวัน ไม่ว่าจะเป็นวันหยุด วันเกิด วันสงกรานต์ ปีใหม่ หรือแม้กระทั่งวันที่เราป่วยก็ตาม (ถ้าป่วยมากก็เอาแค่ 5 นาที)

ฝึกฝนและทำจนฝังอยู่ในสายเลือด พอเวลาผ่านไปสัก 1-2 ปี เราจะรู้สึกว่าเราพัฒนามากขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อ 

หลักเดียวกับหนังสือชื่อดัง Outlier ของ Malcolm Gladwell ที่ว่าถ้าเราใช้เวลาฝึกทักษะเป็นเวลา 10,000 ชั่วโมงเราจะกลายตะลึงกับการพัฒนาของตัวเราเอง โดยจริงๆ เราจะสังเกตการพัฒนาของตัวเราเองได้ไม่ต้องรอถึงหมื่นชั่วโมงครับ

คนเก่งๆ บางคนอาจใช้เวลาไม่กี่เดือน แต่อย่าไปเปรียบเทียบกับคนอื่นครับ พวกเราทุกคนถ้ามีความอดทนฝึกฝนสม่ำเสมอ "ทุกวัน" เราจะเก่งขึ้นมากๆ และพัฒนาไปเรื่อยๆ

คนที่ควรเปรียบเทียบมีคนเดียว คือ ตัวเราเอง "เมื่อวาน" หรือ "สัปดาห์ก่อน" ให้เราเก่งกว่าเดิมสักนิดหน่อยก็ยังดี

.

 

อุปสรรค D. ไม่มีแนวทางที่ถูกต้อง --> ต้องหาอาจารย์ (mentor) และทำการบ้าน "ภาพใหญ่" จากนั้นให้ความสำคัญกับการเข้าใจ "เป้าหมาย" ที่แท้จริงและออกแบบเส้นทางใน “แต่ละขั้นตอน” ให้ชัดเจน

การ "ตั้งเป้าหมายที่แท้จริง" และมอง "ภาพใหญ่" ของทักษะที่เราต้องการพัฒนาให้ถึงจุดสูงสุดมีความสำคัญมากในการกำหนด "แนวทางที่ถูกต้อง" ซึ่งจะตัดสินเราได้เลยว่าจะทำสำเร็จหรือไม่  ในหัวข้อนี้จึงขอขยายความยาวหน่อยนะครับ

ก่อนอื่นเราต้องรู้ว่าเป้าหมายของเราในการพัฒนาทักษะคืออะไรกันแน่ และภาพรวมประกอบไปด้วยกี่ "ทักษะย่อย" ที่ต้องพัฒนา

ตัวอย่างเช่น การจะพัฒนาภาษาอังกฤษ ตอบตัวเองให้ได้ชัดๆ ว่าตั้งเป้าแบบไหน พัฒนาเพื่ออะไรกันแน่ อาทิ เช่น

  • เตรียมตัวไปเรียนต่อและใช้ชีวิตในต่างประเทศ (ฟัง พูด อ่าน เขียน)
  • คุยกับเพื่อนฝรั่งแถวบ้าน (พูด ฟัง)
  • ฟัง lecture ภาษาอังกฤษจากแหล่งเรียนรู้ออนไลน์ให้รู้เรื่อง (ฟังและอ่านเป็นหลัก)
  • อยากอ่านนิยายในเวอร์ชั่นภาษาอังกฤษได้คล่อง (อ่านเป็นหลัก)

 

จะเห็นว่า ในการบรรลุแต่ละเป้าหมายจะมีการพัฒนาทักษะที่อาจไม่เหมือนกัน และยากง่ายต่างกันไป โดยการเตรียมตัวไปเรียนต่อและใช้ชีวิตในต่างประเทศ ต้องพัฒนาทั้ง ฟัง พูด อ่าน เขียน ในระดับที่ค่อนข้างสูง  ในขณะที่การอ่านนิยายเรื่องโปรดอาจเน้นแค่ทักษะการอ่าน โดย เน้นจำคำศัพท์ และเข้าใจไวยากรณ์ภาษา แต่ไม่ต้องเน้นฟังและพูด

เมื่อได้เป้าหมายและภาพใหญ่แล้วก็ศึกษา "เส้นทาง" หรือ Roadmap จากความสามารถเราในปัจจุบันไปสู่ ความสามารถที่เราต้องการเป็น   โดยจะเป็นภารเจาะลึกทักษะย่อยที่จำเป็นให้ย่อยลงไปอีก ให้เรารู้ว่าเราจะพัฒนาตัวเองทีละขั้นได้อย่างไร

ตัวอย่างการเพิ่ม skill การอ่านนิยายข้างต้น อาจสามารถออกแบบ Roadmap ได้โดยดูจาก https://www.penguinreaders.co.uk/books/ ที่ได้แบ่ง skill การอ่านไว้เป็น 8 ระดับตั้งแต่ level 0 (ศัพท์ไม่กี่ร้อย) ถึง level 7 (ศัพท์หลายพัน) 

โดยเราสามารถประเมิน level ปัจจุบันของเราได้ว่า หนังสือใน level ไหน ที่เราสามารถอ่านได้อย่างไม่ติดขัด แล้วค่อยวางแผนไต่ระดับไปจนถึง level สูงๆ ก่อนที่จะไปสู่วรรณกรรมต้นฉบับ เป็นต้น 

โดยเราสามารถออกแบบได้เลยว่าใน 1 ปี เราควรอ่านได้กี่เล่ม level ใดบ้าง (ศึกษาจำนวนหน้าและจำนวนคำในแต่ละ level ก่อนออกแบบ) และออกแบบการอ่านแต่ละเดือน แต่ละสัปดาห์ จนถึงแต่ละวัน เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย

ตัวอย่างข้างต้นเป็นตัวอย่างง่ายๆ ในการซอยภาพใหญ่เป็นภาพเล็ก และออกแบบ Roadmap ไปจนถึงสิ่งที่เราต้องทำในแต่ละวัน

กรณีที่เราไม่เห็นภาพใหญ่ หรือมอง Roadmap ไม่ออก จุดนี้เราต้องหาผู้เชี่ยวชาญมาแนะนำ นั่นคือหา mentor ที่ยินดีแนะนำเรานั่นเองครับ

ในกรณีส่วนใหญ่เราสามารถหา Roadmap สำหรับเป้าหมายด้านต่างๆ ผ่าน Google ได้ไม่ยากนัก หรือหา Facebook Group ที่มีกลุ่มคนและผู้เชี่ยวชาญที่สนใจเรื่องเดียวกัน เรื่องเดียวกันกับเราก็ได้ครับ

อนึ่ง ผมเพิ่งเข้าใจความสำคัญเรื่องนี้จริงจังก็ นู่น ตอนอายุเกือบ 30 (ควรจะรู้ตั้งแต่ 10 ขวบ) เมื่อมีโอกาสได้ไปทำงานที่ธนาคารใหญ่แห่งหนึ่งในบ้านเรา และหัวหน้าเป็นคนที่เก่งเรื่องนี้มาก ทำให้ได้เรียนรู้มุมมองที่พลาดมาตลอด

การแตกภาพใหญ๋ออกเป็นทักษะย่อยที่จำเป็นนั้น ชี้เป็นชี้ตายในเป้าหมายของเรา

เพราะว่าต่อให้เราวางแผนพัฒนาทุกวัน แต่ถ้าทักษะนั้นในภาพใหญ่ต้องการ ทักษะย่อย 10 ด้าน แต่เราวางแผนฝึกแค่ 5 ด้าน เพราะมองภาพใหญ่ไม่ครบ ฝึกทุกวัน ยังไงก็ไปไม่ถึงจุดหมาย

.

 

====กรณีศึกษา AI & DataScience===

ถ้าเราตั้งเป้าว่าจะพัฒนาทักษะโปรแกรมมิ่งในกรอบเวลา 1 ปี

เราต้องตั้งเป้าให้ชัดว่า "เรามีความสามารถอะไร เมื่อจบ 1 ปี" โดยเป็นเป้าที่เราควบคุมได้ ไม่มีปัจจัยภายนอกมาเกี่ยวข้อง

ไม่ควรตั้งเป้าหมายในทำนองเปรียบเทียบกับคนอื่นๆ เพราะเป็นปัจจัยภายนอกที่เราคุมไม่ได้

เช่น ตั้งเป้าชนะเลิศรายการ Hackathon ซึ่งต้องแข่งขันกับคนอื่น เราไม่สามารถควบคุมให้คนอื่นฝึกฝนน้อยกว่าเราได้

ตัวอย่างเป้าหมายที่ชัดและเราควบคุมได้ ขอยกเป้าด้าน Deep Learning เป็นกรณีศึกษา เช่นตั้งเป้าว่า

"ภายในสิ้นปีนี้ สามารถเขียนโปรแกรม "แปลภาษา" ด้วย Transformer โดยใช้ Tensorflow และต้องเข้าใจทุกบรรทัด"

จากนั้นออกแบบว่าถ้าจะทำตามเป้าได้ ต้องเข้าใจด้านไหนบ้าง แตกเป็นเป้าย่อย ในกรณีนี้ สามารถแบ่งเป้าได้ดังนี้

1) เข้าใจทฤษฎีและสมการคณิตศาสตร์ของ Transformers ทั้งหมด  2) พื้นการเขียนโปรแกรมด้วย Tensorflow ต้องแน่น 3) ศึกษา data pipeline ที่มาตรฐานที่สุดสำหรับงานแปลภาษา

จากนั้นเราสามารถซอยสองเป้าข้างบนให้ย่อยลงไปอีกได้ โดยแผนย่อยขึ้นอยู่กับแต่ละคนว่าทักษะด้านไหนที่ตนยังขาดอยู่

เช่น การจะเข้าใจทฤษฎีของ Transformers อาจต้องตั้งเป้าเรียนพื้นฐาน Deep Learning ก่อน ดังนั้นตั้งเป้าย่อยให้จบคอร์สของ deeplearning.ai ใน coursera ภายใน x เดือน 

อีกสองเป้าทีเหลือก็พิจารณาทำนองเดียวกันว่าต้องแตกขั้นตอนย่อยต่อไปอีกหรือไม่ เช่นจะเข้าใจ Tensorflow ก็ต้องมีพื้นฐาน Numpy ที่ดีมาก่อน เป็นต้น

เป้านี้อาจโยงไปสู่ปัญหาด้านไม่เก่งภาษา  คนที่ไม่มั่นใจภาษาอังกฤษอาจตั้งเป้าพัฒนาทักษะการฟังก่อน โดย Andrew Ng ผู้สอนคอร์สดังกล่าวเป็นคนที่พูดภาษาอังกฤษช้าและเข้าใจง่ายมากๆ ดังนั้นหาแนวทางฝึกการฟังสัก 1 เดือนก็น่าจะพอ โดยสามารถฝึกจากสื่อภาษาอังกฤษที่คนสอนพูดไทยได้ หรือมี subtitle เป็นต้น

ถัดไป เราจะได้แผนจากรายปี เป็นรายเดือน แตกรายเดือน เป็นรายสัปดาห์ จนถึงรายวัน เราจะรู้ว่าในแต่ละวันเราต้องทำอะไรบ้าง ซึ่งแนวคิด Roadmap นี้ก็จะสอดคล้องกับแนวคิด "การให้ความสำคัญสูงสุด" (Prioritizing) และ "ความสม่ำเสมอ" (consistency) ที่อธิบายในข้อ A. ด้วย

และเพื่อให้ผลลัพธ์วัดผลหรือจับต้องได้จริง อาจตั้งเป้าว่าผลลัพธ์สุดท้ายต้องอยู่ในรูป open source ที่ทุกคนสามารถเอาไปใช้ได้ อย่างนี้ก็ได้

 

.

 

==ทำไงดี พัฒนาจริง แต่ไม่ถึงเป้าหมาย==

ไม่เป็นไรครับ!

ถ้าเราได้ทำตามแผนทุกวันแล้ว แต่ไม่บรรลุเป้าหมาย 100% ก็ไม่ต้องเสียใจ  (เช่น งานอาจยากกว่าที่ออกแบบไว้ หรือติดธุระด่วยหลายวัน ทำให้ช่วงนั้นใช้เวลาได้ฝีกฝนได้แค่ไม่กี่นาทีในแต่ละวัน)

บรรลุเป้าหมายช้าไปนิดจาก 1 ปี เป็น 1 ปีครึ่ง หรือ 2 ปี ชีวิตเราก็ไม่ได้แย่อะไร  

มีแต่ดีขึ้นอย่างเดียวเพราะอย่างไรเราก็ก้าวหน้า

โดยถ้าเราทำสม่ำเสมอเราต้องบรรลุแน่นอนแม้จะช้าไปหน่อย

 

.

 

===แนะนำ แนวคิดดีๆ ===

สาเหตุที่แท้จริงของอุปสรรคในข้อ A และ D นี้น่าจะเป็นเรื่องของ "แนวคิดที่ถูกต้อง"

ถ้ามี "อาจารย์ (mentor) ที่ให้คำแนะนำในการพัฒนาตัวเองได้อย่างถูกต้อง" เราจะยิ่งฝึกฝนได้ดีขึ้น ในหัวข้อนี้เลยอยากแชร์หนังสือและคลิปเกี่ยวกับเรื่อง "แนวคิด" ที่่ถือได้ว่าเป็นแนวคิด "เปลี่ยนชีวิต" ทีเดียวครับ

 

  • 7-Habits of Highly Effective People โดย Steven R. Covey หนังสือในตำนานที่ทุกคนรู้จัก ส่วนตัว แนะนำอ่านเวอร์ชั่นวัยรุ่น ซึ่งอ่านง่ายกว่ามาก คือ 7-Habits of Highly Effective Teens โดย Sean Covey ลูกชายของ Steven Covey เองครับ  ถ้าหาซื้อไม่ได้ให้ ลองซื้อ e-book ใน PlayBook หรือ Kindle ก็ได้ครับ
  • 21 Irrefutable Laws of Leaderships โดย John C. Maxwell เพิ่งกลับมาแปลไทยใหม่ไม่นานมานี้ เล่มนี้ให้ 21 แนวคิดไม่ใช่เป็นประโยชน์แต่กับผู้นำองค์กร แต่เป็น 21 หลักในการใช้ชีวิตให้ถึงศักยภาพที่แท้จริงของพวกเราเองครับ แนวคิดทุกข้อต้องเอามาอ่านและคิดซ้ำทุกปีและจะพบว่าเมื่อเราอัพเกรดตัวเองแล้ว แนวคิดจะลึกซึ้งขึ้นเรื่อยๆ ให้เราพัฒนาต่อไปได้อีก ศึกษาแนวคิดเบื้องต้นของ John ได้ที่

  • Start with Why และ The Infinite Game โดย Simon Sinek ว่าด้วยเรื่องของการเริ่มต้นที่เป้าหมายที่แท้จริงของชีวิต และการพัฒนาอย่าง "ไม่มีจุดจบ" (Inifinite) ซึ่งก็เป็นแนวคิดที่สอดคล้องกับเล่มอื่นๆ ด้านบน แต่ Simon Sinek เป็นนักเล่าเรื่องที่เก่งและสนุกที่สุดคนนึงในยุคนี้ เราจะเข้าใจแนวคิดในมุมมองที่ต่างออกไป แนะนำให้เพื่อนๆ ลองค้น youtube ของ Simon และฟังให้หมดทุกคลิปครับ
  • (Growth) Mindset โดย Carol Dweck โดยแนะนำให้ฟังคลิป TED เพื่อเข้าใจแนวคิดหลักเรื่องที่ว่า ทุกคนสามารถพัฒนาความสามารถได้ทุกด้านถ้ามีการฝึกฝนที่ถูกต้องและสม่ำเสมอ

จริงๆ อาจมีอีกหลายเล่มที่อยากแนะนำ แต่ 4-5 เล่มข้างต้นถือเป็น "ที่สุด" สำหรับผมในหัวข้อนี้ครับ 😀 ทุกเล่มข้างต้นเข้าใจว่ามีแปลไทยทั้งหมด

ถ้าเพื่อนๆ มีหนังสือหรือแหล่งเรียนรู้ "เปลี่ยนชีวิต" อื่นๆ สามารถแชร์กันได้นะคร้าบบ

 

สรุปการแก้สมการ

ก่อนอื่นต้องแน่วแน่ ชอบ และให้ความสำคัญสูงสุดกับทักษะที่เราอยากพัฒนา

  1. ไม่มีเวลา --> ปรับแนวคิดให้ถูกต้อง แล้วจะแบ่งเวลาได้แน่นอน
  2. ไม่มีเงิน --> พัฒนา skills ผ่านแหล่งเรียนรู้ออนไลน์ราคาถูกหรือฟรี
  3. ไม่เก่งภาษา --> ตั้งเป้าให้เรียนภาษาอังกฤษให้พอฟังรู้เรื่องก็พอไม่ต้องเก่ง และเรียนคอร์สภาษาไทยไปพลางๆ ก่อน
  4. ไม่มีแนวทางชัดเจน --> ต้องชัดเจนในเป้าหมาย จากนั้นเรียนรู้ภาพใหญ่ และออกแบบ Roadmap ที่ถูกต้อง ถ้าจะให้ดีหา mentor ที่เชื่อถือได้ (ออนไลน์ก็ได้)
อ้างอิง
Posted : 06/05/2021 10:32 am
The Neural Engineer
(@neural-engineer)
Boltzmann Machine

สร้างโปรไฟล์ Data Science ระดับอินเตอร์ด้วย Github / Kaggle / Linkedin / Coursera

ThaiKeras and Kaggle - 11 พฤษภาคม 2021

 

 

กระแสย้ายประเทศมาแรงมากจริงๆ  อย่างไรก็ดีผมคิดว่าการมีโอกาสไปใช้ชีวิต

ไปเรียน หรือไปทำงานที่ต่างประเทศ สักระยะหนึ่งเป็นประสบการณ์ที่ล้ำค่ามากๆ จริงๆ

จะย้ายหรือไม่ย้าย ก็ว่ากันไปหลังจากได้สัมผัสประสบการณ์หลายๆ อย่าง

 

ยังไงซะก็เป็นเรื่องที่ดีถ้าเราได้มีโอกาสเปิดโลกทัศน์ ได้เรียนรู้การใช้ชีวิต วัฒนธรรมที่แตกต่างครับ

(ผมเคยใช้ชีวิตอยู่ในยุโรป 1 ปี และญี่ปุ่น 1 ปี สุดท้ายเลือกปักหลักที่ไทย

แต่ก็ไม่เคยลืมประสบการณ์อันมีคุณค่าในช่วงนั้น)

 

การไปทำงานหรือเรียนต่อต่างประเทศอาจมีหลายแนวทาง แต่แนวทางหนึ่งที่อยากแชร์

เป็นแนวทางสำหรับงานสาย Data Science ที่เป็นหนึ่งในสาขาที่มาแรงเคียงคู่กับ

BioTech และ FinTech

 

แนวทางนี้เป็นแนวทางบ้านๆ ที่เน้นสร้างผลงานจริงๆ ให้คนอื่นๆ (เช่น recruiters / head hunters / university advisors) ได้เห็นว่าเรามีความสามารถเพียงพอที่จะไปช่วยงานเค้าได้ครับ

  • Recruiters / headhunters จำนวนมากกกก อาศัยอยู่ที่ Linkedin ดังนั้นเราควรสร้าง profile แบบมืออาชีพที่นี่ ใครที่ไม่มีแอคเคานท์ลองศึกษา linkedin กันดูครับ
  • ในโลก DeepTech นี้ "ผลงานจริง" สำคัญไม่แพ้ "ใบปริญญา" เราควรสร้าง "ผลงานจริง" ระดับนานาชาติที่บริษัททั่วไปยอมรับ เพื่อให้คนต่างๆ ใน linkedin สามารถเห็นผลงานของเราได้
  • ผลงานจริงที่ว่าต้องพิสูจน์ได้ชัดเจนอยู่บนเว็บไซต์ที่ทุกคนยอมรับ

 

โดยที่ที่เราจะโชว์ผลงานจริงที่ว่า ในงาน Data Science เราสามารถสร้างได้ทันที ใน Kaggle และ Github ซึ่งได้รับการยอมรับจากทั่วโลกครับ

  • Kaggle ซึ่งเป็นแหล่งรวม Data Science projects ครบวงจร มี resources ทุกอย่างให้เราพร้อมเริ่มทำ Projects โดยไม่ต้องลงทุนสักบาท และเริ่มทำจากศูนย์ได้ หรือ
  • ที่ GitHub ที่เป็นแหล่งรวม OpenSource ที่ใหญ่ที่สุด มี projects น่าสนใจระดับโลกมากมาย และทุก projects เราสามารถเข้าร่วมได้ทันที อย่างไรก็ดี เราต้องมีความเข้าใจใน projects นั้นๆ ดีระดับนึง

 

นอกจากนี้ Github จะต่างจาก Kaggle ตรงที่เราต้องเตรียม resources ในการช่วยทำ projects ด้วยตนเอง แต่ในขณะเดียวกันก็มี projects ให้เลือกทำหลากหลายกว่ามากๆ

มีบทความแนะนำ Kaggle หลากหลายบทความแล้ว จึงไม่ขอเล่าซ้ำ สามารถดูได้ที่นี่ครับ

https://www.facebook.com/onlinecourseth/posts/283491396620967

https://www.facebook.com/thaikeras/posts/667255010855849

 

Portfolio ผลงานทั้งหมดบน Kaggle จะอยุ่ที่หน้า Kaggle profile ของเราโดยตรง เราสามารถแชร์หน้า profile นี้ไว้ที่ linkedin ได้เลยครับ

ตัวอย่างเช่น portfolio ของเด็กหนุ่มอายุ 18 ชาวอินเดีย ที่เริ่ม Kaggle ตั้งแต่อายุ 16 ปัจจุบันเป็น Notebook Grandmaster รวมทั้งเป็น Nvidia Ambassador และได้เข้าในมหาลัยที่อเมริกาจากผลงานใน Kaggle

ต้องเล่าว่าน้องคนนี้ไม่ใช่คนที่เก่งเทพ สังเกตว่าไม่ได้แข่งได้อันดับที่ดีนัก แต่ก็ทำในสิ่งที่ตนถนัดโดยการแชร์ความรู้ แชร์ไอเดีย ผ่านโน้ตบุคสม่ำเสมอ หลายๆ ไอเดียก็เป็นไอเดียที่ง่าย แต่ทำละเอียด visualize ดี
ซึ่งก็เป็นประโยชน์กับคนในวงการ และทำให้น้องได้ recognition ในที่สุดครับ ซึ่งน้องๆ ที่อ่านบทความนี้เองก็ทำได้เช่นกัน

https://www.kaggle.com/tarunpaparaju

.

 

สำหรับ project บน Github ถ้าเรามี project ที่เราเป็นคนริเริ่มเอง ก็จะโชว์ในหน้า Github profile เช่นเดียวกัน อย่างไรก็ดี ถ้าเราเข้าไปช่วยใน project ที่มีคนอื่นเริ่มไว้แล้ว เราก็สามารถโชว์ผลงานของเราในหน้า Pull Request ได้ครับ

โดย Pull Request จะบันทึกไว้อย่างละเอียดว่าเราเขียนหรือแก้โค้ดไปกี่บรรทัด แก้ตรงไหนบ้าง คุยกับทีมว่าอย่างไรบ้าง แก้ปัญหาอะไรกันบ้าง และทางเจ้าของ project เห็นว่า Pull Request เรามีคุณค่ามากน้อยแค่ไหน ฯลฯ

 ผมขอยกตัวอย่างโปรเจกต์ที่ผมได้มีโอกาสเข้าไปช่วยทีม Huggingface (หนึ่งในทีม AI ที่มาแรงที่สุด และมี Github stars มากที่สุด) ในการ implement 2 โมเดลของ transformers ด้วย Tensorflow-Keras

 

นั่นคือ  TF-DPR (Dense Passage Retrival)

https://github.com/huggingface/transformers/pull/8203

และ TF-RAG (Retrieval Augmented Generation)

https://github.com/huggingface/transformers/pull/9002

 

ซึ่งแม้จะเป็นการแค่เข้าไป implement เพียง 2 โมเดล แต่ก็ใช้เวลานานหลายเดือนกว่าจะสำเร็จและผ่านมาตรฐาน Huggingface และเป็นสิ่งที่ ThaiKeras ภูมิใจมากๆ ครับ

ในการร่วมทำโปรเจกต์กับทีมที่มีชื่อเสียงเป็นเวลานาน ทำให้รู้ถึงฝึมือซึ่งกันและกัน เรายังสามารถขอให้เค้าช่วยเป็น reference ในการสมัครงาน / เรียนต่อ ได้อีกด้วยนะเออ

จริงๆ แล้วมีน้องบางคน (ชาวอินเดียอีกเหมือนกัน) ช่วย projects ทีม Huggingface มากมาย จนในที่สุด Huggingface ก็รับเข้าทำงานอย่างเป็นทางการไปเลย ก็เห็นมาแล้วครับ เชื่อว่าหลายๆ บริษัทก็คงอยากรับคนที่พิสูจน์กันมาแล้วว่าช่วยงานได้จริง มี mindset ตรงกันเข้าทำงานแน่นอน

 

.

 

สุดท้ายสำหรับเพื่อนๆ น้องๆ ที่ไม่ได้มาทางสาย Data Science โดยตรง แต่สนใจที่จะมาเริ่มงานในฝั่งนี้ แต่ไม่รู้จะเริ่มต้นทีไหน ขอแนะนำให้เริ่มต้นเรียนในหลักสูตรของ DeepLearning.ai บน coursera ครับ

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

 

คอร์สนี้เป็นหนึ่งในคอร์สที่มาตรฐานสูงสุดในวงการ รวมทั้งเข้าใจง่ายที่สุดอีกด้วย

อาจารย์ Andrew Ng ที่สอนในคอร์สนี้เรียกได้ว่าเป็นอาจารย์ Machine Learning / Data Science ที่คนทั่วโลกให้ความเคารพระดับสูงสุดเลยครับ

เรียนจบที่ Coursera ยังสามารถได้ใบ Certificate อย่างเป็นทางการ และสามารถนำไปโชว์เป็นหนึ่งใน portfolio ที่ linkedin ได้อีกด้วย

 

โดยสำหรับในสายงาน Data Science แล้วผมว่าใบ Certificate ของ DeepLearning.ai นี้ อาจการันตีความรู้พืนฐานของเราได้ใกล้เคียงกับใบปริญญาเลยครับผม

ถ้าใครอยากให้แนะนำอะไรเพิ่มเติมสามารถ comment ในโพสต์หรือ ib มาที่เพจ ThaiKeras ได้เลยนะครับผม ถ้าช่วยอะไรได้ก็ยินดีช่วยเหลือทุกคำถามครับ

ตอบกลับอ้างอิง
Posted : 26/05/2021 1:13 am
Share:

Please Login or Register