我的目标是成为大数据开发专家，显然现在我还不是，但我立志要做成这个。我一直在思考和寻找，如何成为专家，直到遇到这本书《刻意练习》。
读完这本书，有以下思考。
经验天赋都不能保证你成为专家，经验最容易理解，工作十年后，每个人都有十年工作经验，显然不是每个人都会成为专家，专家是稀缺资源，少之又少。
天赋能保证你成为专家吗，恐怕也不能，《伤仲永》就是一个例子，虽然是虚构的，但实际生活中绝对有不少这样的反例。
究竟什么能力让曾经在同一起跑线的人，最后产生了巨大的两级分化，极少数人成为专家，一部分人成为二流专家，大多数人沦为平庸之辈。
产生这种分化的根本原因在于刻意练习，少数人持续的通过刻意练习成为专家，一部分人通过短期的刻意练习或长期的勤奋努力成为二流专家，大部分人没有刻意练习所以沦为平庸。
如何刻意练习？
1，按下暂停键，拒绝自动模式
从高中养成的狼吞虎咽的习惯，随着年龄的增大，越来越觉得这个习惯不好，吃饭前还在提醒自己要细嚼慢咽，但很快就忘得一干二净，吃完了才想起来：怎么又这么快吃完了。
很多同事都抱怨开会效率低下，浪费时间，但从来不总结原因，下次还是一样自动化的完成一系列的开会动作，开完又一通抱怨。
要想获得提高，就要在做事之前按下暂停键，不要按照之前习惯的套路做事，比如写代码，很多人拿到需求规格说明书就开始写，结果要么质量低下，要么效率低下。但你会发现，尽管问题非常明显，但就是有人屡教不改。这就是自动完成的可怕之处。针对这种情况，写代码时，要强迫自己暂停，先把需求规格说明书理解清楚，捋清思路并翻译成代码注释，然后再开始写代码。
2，离开舒适区
拒绝自动完成的结果之一就是离开舒适区，到自己不习惯、不舒服、能力范围之外的区域去完成任务。
离开舒适区的一个要点就是完成自己能力之外的任务，但这个难度要把握，不能太难，而是自己努力能完成的任务。
3，牺牲短期利益
拒绝自动完成的第二个结果就是牺牲短期利益，用自己不熟悉的、超出能力之外的方式完成任务，必然导致暂时性的效率降低。这也是很多人拒绝刻意练习的冠冕堂皇的理由：我这样做的话，完不成任务怎么办？或者是急功近利，在练习的初期就放弃：这有啥用，还不如原来的方法快呢?
那该怎样把超出能力之外的能力变成能力范围之内？大量针对性重复练习。
4，大量针对性重复练习
就像中学阶段的某个数学公式，第一次运用的时候肯定特别别扭，但如果你找十道或者更多不同内容相同解法的题，重复运用这个公式，结果一定是把能力之外变成能力范围内。想想高中阶段的题海战术不就是这个原理吗？
我读书时数学成绩一直不好，记得非常清楚，小学阶段还得过0分，高二时150分的数学题还考过60多分，绝大多数时间在及格线徘徊，但高考时我数学考了120多分，可能对相当一部分人来说，这实在微不足道，但对于我个人来讲这是一个非常大的进步。这个进步源于一个错题本，我把所有练习中、考试中的错题全部抄在错题本上，按知识点和解题思路分类，隔一段时间就把错题重做一次，做错做对都打上标记，以便后面有区别的复习。印象特别深刻，有一段时间，我能把好多题和答案背出来，就像背语文课文一样。
现在回想起来，这就是大量针对性的重复练习。
错题本是我后来应试的秘籍，研究生考试，我复习4个月，数二(高数和线代)考了138分，专业课考了135分。秘诀仍然是错题本，错题本让我明白哪些知识点、解题思路是我不熟悉的，争对这些不足做大量重复性练习，到第三轮数学复习时，基本所有课后习题和买的各种真题模拟题都能百分百完成。
5，持续获得反馈
获得反馈在中学阶段比较容易，因为题目都有答案，做对做错一目了然，这可能是错题本在应试时能起大效果的关键。
成人的学习很多是开放性的，没有标准答案，一个会议是否安排的合理并没有标准答案，也难以得到反馈。
此时如果有师傅带就好了，就像程序员写代码一样，负责任、有能力的师傅就会给你反馈，告诉你哪些地方写的不好，该如何改进，你下次再犯可能挨骂，这也逼着你针对性的去理解、练习、改进。