不是程序员而会编程为你的工作带来了哪些优势？
作为一位不是传统意义上的程序员，但掌握了编程技能的人，你的工作优势体现在以下几个方面，并且这些优势会随着你对编程理解的深入和应用场景的扩展而变得更加显著和有价值：
1. 提升工作效率和自动化能力：
告别重复性劳动： 这是最直接也是最显而易见的优势。很多日常工作中会遇到大量重复性的任务，例如数据录入、报表生成、文件整理、信息抓取等。过去，这些任务可能需要花费大量时间手动完成，容易出错且枯燥乏味。掌握编程后，你可以编写脚本或小程序来自动化这些流程。
举例： 你可能需要从多个 Excel 文件中提取特定数据，然后汇总到一个总表中。没有编程技能，你可能需要逐个打开文件，复制粘贴。学会 Python，你可以写一个简单的脚本，几分钟内就能完成这个任务，而且准确无误。
再举例： 你可能每天都需要从某个网站抓取最新的行业新闻或数据。手动浏览、复制粘贴非常耗时。掌握网络爬虫技术，你就能编写一个爬虫程序，定时自动抓取所需信息，并将结果保存在本地，大大节省了你的时间。
数据处理和分析的便捷性： 许多工作都涉及处理和分析数据。虽然Excel等工具功能强大，但在处理大规模、复杂数据或进行深度分析时，编程语言（如Python、R）的优势就体现出来了。你可以更灵活地清洗、转换、可视化和建模数据，发现隐藏的规律和洞察。
举例： 在市场营销部门，你可能需要分析用户行为数据来优化广告投放策略。通过编程，你可以进行用户分群、行为路径分析、A/B测试结果评估等，而无需依赖数据分析师的帮助，并且能更快速地获得结果。
再举例： 在人力资源部门，你可能需要分析员工的绩效、培训记录等数据来识别高潜力人才或改进培训计划。编程让你能够轻松处理大量的员工数据，进行统计分析，找出关键影响因素。
2. 增强问题解决能力和逻辑思维：
分解复杂问题的能力： 编程本质上就是将一个大问题分解成一系列更小、更易于管理和解决的步骤。这种思维方式可以迁移到工作中任何需要解决的问题上。你会习惯性地分析问题的本质，找出症结所在，并思考如何一步一步地解决它。
举例： 面对一个复杂的项目流程，你可能不再感到无从下手，而是会尝试将其分解成可执行的任务模块，并思考每个模块之间的依赖关系，甚至思考如何用工具或脚本来辅助完成。
创造性地解决非标准问题： 很多工作中遇到的问题并没有现成的解决方案，需要你根据具体情况进行创新。编程能力让你能够自己动手构建解决方案，而不是被动地接受限制。
举例： 你可能发现公司现有的内部管理系统无法满足你的特定需求，例如需要生成一份特殊的报告格式。如果你懂编程，你就可以思考如何编写一个插件或脚本来补充系统的功能，而不是抱怨系统不够好。
逻辑严谨性： 编程需要严谨的逻辑和对细节的关注。这种训练会让你在思考和决策时更加审慎和有条理，减少犯错的可能性。
3. 提升沟通和协作的质量：
更好地理解技术团队： 即使你不是程序员，懂编程也能让你更轻松地与技术人员沟通。你能理解他们提出的技术方案、遇到的技术难题，并用他们理解的语言来描述你的需求。这大大减少了沟通成本和误解。
举例： 当你需要开发一个新功能时，你可以直接向产品经理或开发人员解释你的想法，甚至提供一些简单的原型或伪代码来更清晰地表达你的意图，而不是仅仅用模糊的语言描述。
再举例： 当技术团队在解决一个问题时，你能大致理解他们讨论的技术细节，并能提供有价值的业务背景信息，帮助他们更快地找到解决方案。
跨部门协作的桥梁： 很多工作需要与不同部门协作，其中技术部门往往是关键环节。你作为懂编程的非程序员，可以成为业务需求方和技术实现方之间的有效桥梁，促进项目的顺利进行。
4. 拓展职业发展路径和增加个人价值：
成为“超级用户”和“能力倍增器”： 你不再仅仅是某个岗位的执行者，而是能够利用技术工具来优化和改进工作流程，成为团队中解决问题和提高效率的关键人物。
举例： 在一个传统行业中，你可能因为能够用Excel VBA或Python处理数据、自动化流程而被同事和领导高度认可，成为团队中不可或缺的一员。
职业转型和升级的敲门砖： 编程技能可以为你打开新的职业机会。即使你不打算成为全职程序员，也可以进入数据分析师、商业智能分析师、项目经理（尤其是有技术背景的项目）等领域，或者在当前的岗位上承担更多与技术相关的工作，从而提升自己的职业价值。
举例： 一个市场专员学会了编程，可以开始研究如何利用数据分析工具来优化营销活动，甚至学习一些机器学习模型来做用户预测，这会让他从一个普通的市场专员转型为一个具备数据驱动能力的市场专家。
个人项目的实现能力： 你可以将自己的想法变成现实，无论是开发一个帮助自己解决特定问题的小工具，还是为个人兴趣做一个网站或应用。这不仅能带来成就感，也能让你在实践中不断学习和成长。
5. 培养持续学习和适应能力：
拥抱技术变革： 科技发展日新月异，编程技能让你更容易理解和适应新的技术趋势和工具。你能够主动学习新的编程语言、框架或平台，并将其应用到工作中，保持竞争力。
举例： 当新的数据分析工具或自动化平台出现时，你不会感到畏惧，反而会主动去了解它们的原理和使用方法，并思考如何将其融入你的工作流程。
应对未知和不确定性： 在快速变化的商业环境中，应对未知和不确定性是重要的能力。编程让你具备了学习和解决新问题的能力，能够更从容地面对挑战。
总结来说， 作为一名非程序员但会编程的人，你拥有的不仅仅是掌握了一门技术，更重要的是 一种思维方式、一种解决问题的能力、一种沟通的语言和一种拓展可能性的途径。 你能够更高效地工作，更聪明地思考，更有效地协作，并最终在职场中脱颖而出，为自己创造更多的价值和机会。这种优势在信息时代，尤其是在数字化转型日益加速的今天，显得尤为宝贵。
1. 提升工作效率和自动化能力：
告别重复性劳动： 这是最直接也是最显而易见的优势。很多日常工作中会遇到大量重复性的任务，例如数据录入、报表生成、文件整理、信息抓取等。过去，这些任务可能需要花费大量时间手动完成，容易出错且枯燥乏味。掌握编程后，你可以编写脚本或小程序来自动化这些流程。
举例： 你可能需要从多个 Excel 文件中提取特定数据，然后汇总到一个总表中。没有编程技能，你可能需要逐个打开文件，复制粘贴。学会 Python，你可以写一个简单的脚本，几分钟内就能完成这个任务，而且准确无误。
再举例： 你可能每天都需要从某个网站抓取最新的行业新闻或数据。手动浏览、复制粘贴非常耗时。掌握网络爬虫技术，你就能编写一个爬虫程序，定时自动抓取所需信息，并将结果保存在本地，大大节省了你的时间。
数据处理和分析的便捷性： 许多工作都涉及处理和分析数据。虽然Excel等工具功能强大，但在处理大规模、复杂数据或进行深度分析时，编程语言（如Python、R）的优势就体现出来了。你可以更灵活地清洗、转换、可视化和建模数据，发现隐藏的规律和洞察。
举例： 在市场营销部门，你可能需要分析用户行为数据来优化广告投放策略。通过编程，你可以进行用户分群、行为路径分析、A/B测试结果评估等，而无需依赖数据分析师的帮助，并且能更快速地获得结果。
再举例： 在人力资源部门，你可能需要分析员工的绩效、培训记录等数据来识别高潜力人才或改进培训计划。编程让你能够轻松处理大量的员工数据，进行统计分析，找出关键影响因素。
2. 增强问题解决能力和逻辑思维：
分解复杂问题的能力： 编程本质上就是将一个大问题分解成一系列更小、更易于管理和解决的步骤。这种思维方式可以迁移到工作中任何需要解决的问题上。你会习惯性地分析问题的本质，找出症结所在，并思考如何一步一步地解决它。
举例： 面对一个复杂的项目流程，你可能不再感到无从下手，而是会尝试将其分解成可执行的任务模块，并思考每个模块之间的依赖关系，甚至思考如何用工具或脚本来辅助完成。
创造性地解决非标准问题： 很多工作中遇到的问题并没有现成的解决方案，需要你根据具体情况进行创新。编程能力让你能够自己动手构建解决方案，而不是被动地接受限制。
举例： 你可能发现公司现有的内部管理系统无法满足你的特定需求，例如需要生成一份特殊的报告格式。如果你懂编程，你就可以思考如何编写一个插件或脚本来补充系统的功能，而不是抱怨系统不够好。
逻辑严谨性： 编程需要严谨的逻辑和对细节的关注。这种训练会让你在思考和决策时更加审慎和有条理，减少犯错的可能性。
3. 提升沟通和协作的质量：
更好地理解技术团队： 即使你不是程序员，懂编程也能让你更轻松地与技术人员沟通。你能理解他们提出的技术方案、遇到的技术难题，并用他们理解的语言来描述你的需求。这大大减少了沟通成本和误解。
举例： 当你需要开发一个新功能时，你可以直接向产品经理或开发人员解释你的想法，甚至提供一些简单的原型或伪代码来更清晰地表达你的意图，而不是仅仅用模糊的语言描述。
再举例： 当技术团队在解决一个问题时，你能大致理解他们讨论的技术细节，并能提供有价值的业务背景信息，帮助他们更快地找到解决方案。
跨部门协作的桥梁： 很多工作需要与不同部门协作，其中技术部门往往是关键环节。你作为懂编程的非程序员，可以成为业务需求方和技术实现方之间的有效桥梁，促进项目的顺利进行。
4. 拓展职业发展路径和增加个人价值：
成为“超级用户”和“能力倍增器”： 你不再仅仅是某个岗位的执行者，而是能够利用技术工具来优化和改进工作流程，成为团队中解决问题和提高效率的关键人物。
举例： 在一个传统行业中，你可能因为能够用Excel VBA或Python处理数据、自动化流程而被同事和领导高度认可，成为团队中不可或缺的一员。
职业转型和升级的敲门砖： 编程技能可以为你打开新的职业机会。即使你不打算成为全职程序员，也可以进入数据分析师、商业智能分析师、项目经理（尤其是有技术背景的项目）等领域，或者在当前的岗位上承担更多与技术相关的工作，从而提升自己的职业价值。
举例： 一个市场专员学会了编程，可以开始研究如何利用数据分析工具来优化营销活动，甚至学习一些机器学习模型来做用户预测，这会让他从一个普通的市场专员转型为一个具备数据驱动能力的市场专家。
个人项目的实现能力： 你可以将自己的想法变成现实，无论是开发一个帮助自己解决特定问题的小工具，还是为个人兴趣做一个网站或应用。这不仅能带来成就感，也能让你在实践中不断学习和成长。
5. 培养持续学习和适应能力：
拥抱技术变革： 科技发展日新月异，编程技能让你更容易理解和适应新的技术趋势和工具。你能够主动学习新的编程语言、框架或平台，并将其应用到工作中，保持竞争力。
举例： 当新的数据分析工具或自动化平台出现时，你不会感到畏惧，反而会主动去了解它们的原理和使用方法，并思考如何将其融入你的工作流程。
应对未知和不确定性： 在快速变化的商业环境中，应对未知和不确定性是重要的能力。编程让你具备了学习和解决新问题的能力，能够更从容地面对挑战。
总结来说， 作为一名非程序员但会编程的人，你拥有的不仅仅是掌握了一门技术，更重要的是 一种思维方式、一种解决问题的能力、一种沟通的语言和一种拓展可能性的途径。 你能够更高效地工作，更聪明地思考，更有效地协作，并最终在职场中脱颖而出，为自己创造更多的价值和机会。这种优势在信息时代，尤其是在数字化转型日益加速的今天，显得尤为宝贵。
网友意见
强答一记：当过程序员，现任工种是CEO。
我觉得编程训练带给我的特点（其实有利有弊，但多数时候还算是优势）主要有这几个：
1. 碰到问题会习惯分析，提炼问题的维度，在脑子里想象一个解空间再去寻找解，最优解找不到找次优；
2. 希望事情尽可能可以量化，即便一个粗糙的量化也行；
3. 恨不得自动化一切，要是能有个程序替我上班我留在家打游戏就好了。
举几个我在非程序员岗上但是使用程序员技能或者思维来解决的问题。
一，我们公司有一个部门，因为业务需要，在近半年的时间里增加了不少人，但是也能感受到人均效率的下降。除去沟通成本不可避免的增加外，我能想到的一个因素是，会不会有不少同事正在从事他们不擅长的工作。给团队派活其实就跟往桌子上放东西一样——事情来了，哪儿空就往哪儿放，但时间一长桌子就会乱，这时候就得整理，把东西放在合适的地方，这样才能提升后续的效率。
于是我就找了部门负责人，和她梳理了业务需要的技能点，大致包括：专业能力、创造力、管理能力、责任心等等，每项业务针对不能技能点的需求都打了个分；然后类似的，给每个人在这些技能点上也打了分。这样一来，一项业务，和一个人，都可以看作在一个技能空间中的一个向量；通过计算这两个向量的距离，就可以判断什么人适合做什么事情。
直接调了科学计算包Numpy里的函数算的，没啥技术含量。
二，公司部门多了以后，开会是一个问题。所有部门在一起开会吧，肯定有人会觉得浪费时间；但是不开跨部门会议，很多信息无法同步，很多问题也没法暴露。
所以我想知道部门和部门之间的沟通需求和强度是怎样的，进而再看跨部门会议怎么开。于是我让人事去调查了部门间的沟通需求——每个部门最想听其他什么部门说啥，最想对其他部门说啥。
整理来的数据，捣鼓一下就可以构成有向图，做一个社会网络分析(Social Network Analysis)，进而了解部门间信息流动的模式。
三，我们今年出了一本书，扇贝循环单词书·四级核心词汇
吹得还挺好的。
简单的说，就是一份四级考试的核心词汇表，采用循环记忆的方法让同一单词在书中以不同形式出现三次，读者看一遍全书就将每个单词主动学习3遍，同时加深对词汇拼写、用法的理解。
我写了一个程序，把词表输进去，从扇贝后台调取释义例句等数据，做些处理，输出所有文字内容，然后拿给出版社校验排版就出书了。
有人肯定会问，作为CEO，为啥还要自己写程序呢，交给工程师做不就行了吗？
主要原因有两个：
一，做这些事情，大部分时间是花在观察、发现和分析问题上，也是我的本份，写代码倒用不了多久(Life is short, use Python)。
二，相比工程师，我闲啊。
更新一下，我们公司推出了Python互动学习课程，非常适合零基础非科班的Python学习者，其中一部分讲义是我写的。
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