科技行业的每个人都知道每隔几年抑或几个月，就会有新技术或框架进入市场。

在 React 出现之前，Angular、Ember 和 JQuery已经很好了。不是说人们不再使用Angular了，而是每个人都想学习 React。

其他计算机科学领域也是如此：自从神经网络开始改善计算机视觉应用，深度学习和强化学习在机器学习领域变得非常流行。

科技趋势也是如此：社交媒体应用使得网络和移动开发非常流行。随后，机器学习和人工智能与区块链和物联网一起进场。

这是大势所趋。

一种新技术出现 —> 每个人都开始使用它—> 它成为了业界的最爱 —> 一种新技术出现

现在的问题是，在这个不断演变的技术世界里，你应该专攻一个领域还是尝试多个领域？

首先让我们看看这两个术语的含义:

根据维基百科，通才是对各种各样的学科拥有广泛知识的人，不管有用与否。

根据字典网的观点，专家是致力于某一学科或某一特定分支的人。

在科技界，我们也有类似的情况。

那么，你应该成为谁呢？

这要看情况。

我知道每个人在没有一个确切的问题答案时都会用“看情况”。你猜对了，本文也是如此。任何人应该渴望成为什么样的人，在很大程度上取决于他们的个人目标、技能和抱负。所以与其做出预设，不如把每种情况都说道说道，将选择权交予你手。

通才/多面手

通才什么都要先试一下。在技术领域，他们了解不止一个领域。他们通常不会把整个职业生涯都花在一件事上。

精通多个领域的通才也被称为博学者。你问他们为什么重要？因为他们改变了世界。

在古代文明中，成为博学的人意味着伟大。这些领导人在政治、艺术、体育等诸多方面都很出色。同样的道理也适用于科技领域。著名的企业家擅长编码、销售、营销、招聘等。作为一名工程师，你可能不需要销售经验，但是擅长设计和 UI 开发会让你成为一名优秀的前端工程师。你明白了吧。

著名的通才包括像史蒂夫·乔布斯和埃隆·马斯克这样的天才。通才就是擅长于创新。

让我提醒你一下，通才不只是在他们感兴趣的每一件事情上都出类拔萃，他们还运用了迁移学习的概念:

迁移学习(Transfer learning)是机器学习中的一个研究领域，指的是如何将解决一个问题时获得的知识，应用于另一个相关的问题。

一旦他们掌握了一个领域的基础知识，他们就会把它们应用到他们参与的每一个新领域。这就是为什么工程副总裁VP和首席技术官CTO的职业跨越不同的技术、领域甚至不同的工作。他们运用多年积累的知识和经验来解决遇到的每一个新问题，并学习出现的每一项新技术。

通才专注于解决问题，工具对他们来说无关紧要。

软件通才也一样，他们不会被一件事所束缚。他们更关注他们正在开发的产品。他们吸取经验教训，并将其应用于他们遇到的每一个新问题。

专家

恰恰相反，专家们更加专注。他们努力工作，在同一个领域前进。他们是多面手身后的火炬手。专家们喜欢了解某个领域的一切，并不断研究、试验和学习，以求更好地掌握其所在领域。

大多数科技进步都是因为他们而发生的。研究人员和工程师研发和增强了机器学习、网络、移动APP、基础设施、中间件和所有其他技术领域，他们是在这些领域工作多年的专家。

专家学习一个领域的基础知识和高级课题，这需要在同一领域工作多年。努力工作没有捷径。

著名的专家包括机器学习之父杰弗里 · 辛顿(Geoffrey Hinton)。每个领域的大部分发现和发展都是由专家完成的。

软件专家多年来一直使用同样的技术栈。他们熟知自己的领域。他们成为行业专家，探索做事的新方式。

成为一名软件专家并不意味着你必须坚持一件事。你想探索多少就探索多少。但当你确切知道自己热爱什么时，为什么还要浪费时间呢？如果你是一名机器学习研究员，学习 React 没有坏处，但是尽可能多地学习你的工作需要的才是正解。

现在回到问题上。

那么，你应该成为谁呢？

最好是介于两者之间。

如果你对深度学习或前端这样的技术领域非常感兴趣，掌握该领域的每一个方面都是有意义的，但不要限制自己。你总是可以在两个极端之间选择。

许多人将他们的职业生涯投入到一个特定的领域，比如个人应用或SaaS服务。有些选择前端或后端。一些人继续尝试。一切都是可接受的。你不必专注于一门语言或领域，甚至不必专注于计算机科学。

定义你想玩的区域，然后尝试里面的所有东西。

这里有两点可以用来得出结论:

兴趣：虽然这有助于缩小领域，但在决定下来做一件事之前，最好尝试不同的领域来积累新的技能。如果你对机器学习充满热情，可以阅读一些学术论文，实现强化学习、计算机视觉或自然语言处理的模型。你可以选择尝试其中的一部分或全部，然后再决定你想在哪一个方面出类拔萃。但是如果你不确定机器学习是否适合你，试试应用程序开发、手机应用、网络和其他你能上手的一切。获得这些领域的技能，并提供功能、应用和服务。通过转移学习，所学的技能和经验都不会浪费。

正如《范围:为什么多面手在专业领域取得成功》一书的作者大卫·爱泼斯坦（David Epstein）所说:

训练的广度预示着迁移的广度。你的训练越多样化，你就越能灵活地将你的技能运用到你从未见过的情况中。

经验：成为专家需要多年的经验，对于已经在这个行业工作了几年的人来说，这通常是一个不错的决定。对于那些重新开始的人来说，尽可能多的尝试，尽可能长时间的保持通才的状态更有意义。尝试不同的事情会让你接触到新的情况，这种经历肯定会对你以后的职业生涯有所帮助。

正如数学家弗里曼·戴森(Freeman Dyson)所说:

我们需要青蛙和鸟。青蛙在泥里观察一切的细节。鸟儿在上面，看不到那些细节，但是它们可以看到多个青蛙，可以整合工作。

只是一句忠告，不要一遇到困难就放弃。多面手不是万事通，因为他们不可能精通所有的东西。他们更喜欢先精通一门手艺，然后再学下一门。埃里克·托伦伯格的这条推帖很好地解释了这个概念:

专家与通才:

问题是，你很容易对自己撒谎，说自己是个多面手，而实际上你已经尝试了一大堆事情，当事情变得艰难时，你就崩溃了，于是再去尝试其他事情。

很容易总是以“但我是个多面手”为借口。

总之，尝试为 web 应用程序开发 UI和为后端开发基础设施，甚至实现研究论文中的机器学习算法。在你职业生涯的开始，尝试从计算机科学的不同领域学习。随着时间的流逝，你的技能越来越复杂，寻找你可以创新的领域，并专攻它们。

原文：https://adityarohilla.com/2020/06/11/who-should-you-be-technology-generalist-or-specialist/

作者: Aditya Rohilla

翻译:骆孝宇