職場提升心得 (一): 觀察及反省自我能力
我過去寫了“矽谷科技公司和上級的 1: 1 討論及 mid-cycle check in” 及 “美國科技公司的績效考評 (Performance review)”， 分享目前我了解到矽谷科技公司對員工的評比方式、及如何定時和直屬老闆在個人績效及職業發展上尋求 feedback 及幫助。 從過去的分享中， 我也了解到許多讀者有興趣想知道如何可以成為獨當一面的工程師。
我對於自我提升及職業發展也是很有興趣的， 從我過往的經驗、讀的書籍學習、還有剛好有一些機會從更資深的工程師及層級比較高的領導者討論學習， 在我內化整理後， 分享在這一系列職場提升心得文章。
關於職場發展， 我體悟到最重要的一點是要有觀察及反省能力。 可能我們看到許多大神的成功案例， 覺得他們在對的時間， 做到對的事情， 事業就一飛沖天。 如果我們沒有這種 “先知先覺” 的能力， 至少我們可以先練習 “後知後覺”。 後知後覺是把我們過去做過的事情做個紀錄， 嘗試去發掘出我們在哪些部分做的不錯， 哪些是我們做的不好之處。
統計上的常態分布 (normal distribution) 大家都很清楚， 如果以能力來說， 每樣能力世界上人的分佈也應該像是常態分佈一樣。 如果我們的能力是在正向超過一個標準差以上， 或甚至是 2、3 個標準差以上的傑出範圍， 我們應該要想盡辦法多運用這方面的技能， 尋找職業戰場上以需要這類型的能力作為主要方向， 最能體現我們的價值，也更能事半功倍、得到最多成果。
如果有什麼方面是在負的標準差範圍， 則我們應該想盡辦法避免需要在這個領域和別人一較高下， 如果可以提升到正的標準差當然好， 但如果需要花太多精力， 也僅僅只是達到中間水平，考慮到時間成本及最後的產出， 可能可以認真考慮放棄掉在這個方向持續投入。
我讀過且很推薦的一本書 “The Effective Engineer: How to Leverage Your Efforts In Software Engineering to Make a Disproportionate and Meaningful Impact”， 在之前作者有書籍活動的時候， 我詢問他一個職業發展的問題：“我們應該要多強化我們的優勢能力， 還是花時間補足我們的弱點？” 當時他建議我的可以依照優勢能力， 把技能樹比較相關的能力一起加強， 有點像是做一個技能“山” (就像山的形狀一樣)， 山峰是我們最重要、最強的能力、旁系的山峰相關的能力也要依照主山峰的情況做提升。 但如果是比較遠的能力， 就可以依照興趣再決定是否要花時間提升。
要做到對個人能力的分析，也是需要許多努力及嘗試， 有一個經驗法則就是，如果你覺得你做某一件事情通常可以比其他人做的快， 而且你自己沒有太大的壓力， 這應該就是你為在正標準差的能力。 如果你常要加班、且常常壓力很大會緊張結果的話， 這可能就是你比較弱勢在負標準差的部分。
以上當然是很籠統， 很高空的心得， 最近比較忙， 也就只能一次一小部分分享了 XD。 🤣
你如何評估自我的能力呢？ 你有什麼先知先覺、或是成功後知後覺歸納自我的經驗呢？ 歡迎留言分享。
部落格原文：https://brianhsublog.blogspot.com/2020/11/CareerSelfReflection.html
常態分佈標準差 在 [機統] 兩常態分布相乘的平均數與標準差- 看板Math 的美食出口停車場
兩常態分布的資料相乘之後的平均數與標準差為何？
google了公式得到下面這串
但是如果拿兩平均數=0.5 標準差=0.05去算，
相乘過後的平均數竟然等於0.5？
後來才發現他這個公式是拿兩個高斯分布函數直接相乘，
那就不是我要的結果。
所以請問兩個高斯分布的資料相乘的平均數與標準差為何呢？
我猜平均數應該就是兩個平均數相乘，但是標準差就沒想法了。
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1636987366.A.344.html
後來看到統計版有人問過類似問題，看來不是常態分配，
那實務上遇到類似問題，常態分布相乘的平均數能不能直接寫等於平均數相乘？
※ 編輯: HeterCompute (27.52.104.81 臺灣), 11/16/2021 00:48:43
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