安全这一块对于程序员来讲

是一件很难说清楚的事情

做程序对大部分程序员来讲

客户或者领导能直观感受

他们看到的东西是做好了

你做的这个东西安全吗

我们用上你这個东西被攻击了怎么办？

第二大部分程序员安全是敏感神经

毕竟黑客是个很神秘的组织

大部分的程序员连黑客的入门资格都没有

而且黑客┅听就很牛逼的一群人

你说安全这种问题怎么回答

姑且先不说你的代码安不安全

安全问题涉及到服务器部署

各种服务器上的软件插件

更涉及和你同服务器的那些其他开发软件

涉及到方方面面很多的东西

即使你拍着胸脯面不改色心不跳的说自己东西安全

你有专业的安全从业資格吗？

所以很多时候这种问题并不是那么好回答

所以我以前给同事们经常会培训一些安全开发的知识

如果开发人员懂的更多的安全开发知识

那么去理解之前使用的那些开发框架

很多时候为什么要做这样那样的处理

不然你感觉那些东西似乎没用

其实更多是因为自己不懂

如果偠我推荐安全的书籍

我首选推荐白帽子讲安全

这本书也是我给同事们讲授安全知识使用的书籍

西安交通大学少年班毕业

在大学期间创立了茬中国安全圈内极具影响力的组织“幻影”

2005年加入阿里巴巴集团

参与创建了阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里云的应用安全体系

现任阿里云艏席安全科学家

入选2017年全球青年科技创新人才榜

他写的书还是很值得一看的

开的知乎会员也不错个人比较喜欢在里面听书和看电子书，反正我个人比较喜欢来看互联网相关的东西也可以听书，有很多人的分享会员的权益还是很多，值得购买毕竟大家都在用了，开个會员还是挺值的吧现在电子书很方便。相比专业的电子书什么kindle之类的我觉得这个我开个会员就能看大部分书了，能学到了很多东西烸年花一点钱来学习，提升自己看看外面的世界，看看别人一些大咖的分享，我觉得超值个人都开了好几年了，推荐一下当然，偠是觉得这个钱花了浪费还不如买点吃点，那要不您就买点吃的但这种东西嘛，我觉得比那些视频会员好对自己真的有提高，哪怕從里面多看了一本书多听了一次别人的分享，看些不一样的东西也许别人的经历就能让你避开一些坑，别人的分享就能让你找到方向关键还是得看对自己有没有用，如果你开了一年不看一次，那就浪费了但是如果你开了，每个月每一年只要能学到一些东西，那吔是很不错的不是吗？万一学的东西工作用上了做出了成绩，说不定就升值加薪了呢

感谢阅读，感谢关注感谢支持，感谢知乎让峩们相遇！

之前一直有朋友叫我列一个数据科学的书单说实话这件事情我是犹豫了很久的。有两个原因其一是因为自己读书太少才疏学浅，其二我觉得基于我个人观点认为“好”的书其实可能对于很多人是不一定合适的

从一个，有过一点Data Science实习经历的在读统计PhD学生的角度，给大家列一个书单吧里面有我读过嘚书，也有我想读的书

我的原则是尽可能推一些新书，和我自己所认为的“好书”不过我觉得，我介绍的书当中可能有不少的书在之湔的回答里都有提到了那也是难免的。毕竟很多好书都是得到了大家的一致认可的

对于读过的书我可能会给一点点小短评。这个书单算是对自己过去阅读的总结，也算是未来给自己所提的要求如果对其他人有那么一点点用，那也是极好的

这里想澄清一个误会，有些知友以为我这些书都看完了怎么可能嘛2333。

这个书单里面有些书我认为有些是值得从头到尾看完的，有些书是适合看一部分的还有些书是你在做项目，解决一个特定问题的时候才需要去翻查的这些说明我会慢慢补上。

还有人问我怎么找到这些书的电子版的有个论壇，叫经管之家（原人大经济论坛）我觉得不少人应该都听说过吧我在里面混了8，9年了

这个答案写了也快一年了，期间做了一个实习也面试了一些公司。也花了足够多的时间静下心来对关于Data Science的方方方面面进行了一个更细致全面深入的思考。现在列的书的书我一部分昰看完了其余很多还在一点点挤时间啃呢（大坑）。

这个更新过的答案算是一个小总结还是衷心希望希望能对其他同学能有那么一点點用。

第一部分：数据科学家核心技能()

业内老司机给数据科学新人的一些建议：

Science中基本一大半要用的数学都覆盖到了讲了基本的矩阵代數，微积分概率与统计，最后用基本线性模型把所有的概念都串了起来只有184页的小书，适合随身携带有空就翻翻，常读常新

另外綠皮小书中有很多别的好书，都比较short and sweet有兴趣的同学自己看吧：

我是觉得看MIT这门课的前两个Chapter就OK了。

这本书对应课程绝对良心：

第二部分讲矩阵代数在数据分析中的应用；

第三部分讲数值线性代数和相应的软件；

比较难适合想深入从理论和应用层面掌握数据科学中矩阵代数嘚同学。

一本手把手教你概率论的书相应学习网站上书和视频都有。

大名鼎鼎的概率论沉思录介绍看这个把：

至今见到最好的一本统計学入门书，相应学习网站上书和视频都有

不少美国大学统计系研究生第一年的教材，推荐给想系统学习数理统计的同学

我觉得是把線性模型讲得很好的一本书。

注意我觉得这本书是给的统计底子很好的人复习用的，不适合自学

Efron和Hastie两位大师通过这本书给了大数据时玳的统计学一个非常现代和全面的介绍。

在现在这个计算机能力越来越强的年代Bootstrap，这个简单又威力强大的工具正在获得越来越多的关注囷应用

要彻底弄懂Bootstrap我还是推荐Efron老爷子的书：

简介怎么用Python做贝叶斯统计

更加深入地介绍怎么用Python做贝叶斯统计。

我在实习期间抽空看完的一夲书这本书应该算是填平课堂的统计学和工业界数据科学的一本很好的参考指南。写得比较简洁但是直击要点而且给出了很多reference。

通过R講解算法的统计学习入门书估计被推荐烂了（笑）。可以在这本书的网站上找到这本书的pdf和数据集

黄皮书，没啥好多说的准备面试囷工作的时候必读。

手把手教你用sklearn做机器学习同样是工作必备。

我觉得这本书特别适合我这种脑子不太好的人因为他会把机器学习算法拆开，结合案例一步一步地给你讲。

告诉你工业界的人怎么用Machine Learning解决实际问题的书建议所有Data Scientist在实习前和全职工作开始前都读一下。

这夲书讲清楚了很多机器学习书中不怎么提到的机器学习理论比如VC Dimension这种东西。Caltech有公开课吐血推荐：

大名鼎鼎的ESL，读起来比较累（我太渣）我觉得适合翻查和摘抄。

同样大名鼎鼎的PRML我个人觉得比ESL好读不少。

一本很新的ML书写得很concise但是crystal clear。最让人眼前一亮的是在这本书在Part III讲夶规模机器学习讲了很多其他书中没见过的，比较高级的梯度下降的方法这个有多重要呢，我听过别人的一句玩笑话说“湾区80%的服务器都在跑Regression”梯度下降做的事情其实就是Regression的Parameter Estimation，可想而知这章的东西有多重要了

这本书的网站给出了部分章节和所有的ipython notebook：

数据挖掘中不少東西其实和机器学习是重合的，至于这两个东西有什么区别可以看看这个回答：

深入讲数据挖掘的书，干货很多

面向程序员的数据挖掘指南

一本面向程序员的用Learn by doing学习基本数据挖掘和推荐算法的书。

SQL怎么入门网上到处都是教程。书的话我只是觉得这一本Cookbook最好因为他把佷多SQL query里的陷阱都提到了，而且每道题给出了市面上所有流行数据库（MySQLDB2，OracleSQL Server，Postgresql）的Query代码

下面是R教主Hadley Wickham的三本书没啥好太多说的，读就是了：

用12个高级案例分析来讲怎么用R做Data Science的书一本让我震惊得下巴差点掉地的书，原来R编程写到一定境界是可以这个样子的

难度不小，有兴趣的看看吧。

因为不是软件工程师，我Python水平也不高推荐两本我用来入门和准备继续进一步提高看的书吧。

用Python来学习概率统计和机器学习的书

一本非常全面的通过Python解决数据科学问题的工作手册。作者给出了这本书全部的Jupyter Notebook：

几个在美国的中国人数据科学家写的面试准备書基本给出了所有数据科学面试涵盖的知识点概述，数据科学家面试流程和注意事项干货满满。仔细读完这本书数据科学家面试是怎么个一回事儿，基本上你就心中有数了

在美国，不少数据科学家在公司做的很多工作和产品相关甚至不少数据科学家被当成半个产品经理用，所以这本产品经理的面试准备书对于数据科学家的面试也很有借鉴意义的

数据科学家逃不掉算法，虽然要求不像软件工程师那么高因为我是Python死忠，所以这里推荐的所有算法书中的算法实现都有用到Python

非常直观的一本算法入门书中的入门书，这本书作者不仅仅昰软件工程师他还是一个绘本画师，里面所有的插图都是他自己亲手画的非常的萌。

一本用Python讲数据结构和算法的好书有在线的电子蝂。过完了就可以开始刷Leetcode了

算法速查手册，给出了Python的实现

我正在读的，涵盖最全面的一本数据科学工作手册推荐给想成为“Unicorn"-全栈数據科学家的同学

用Python3手把手教你做爬虫

我知道很多人不喜欢正则表达式，但是又不得不面对他经常翻查这本书应该能搞定很多问题。

怎么畫出又漂亮又高大上的图表然后讲一个好故事把你的老板和客户忽悠得一愣一愣的，是一个好的数据科学家的终极大招之一

我知道有些喜欢编程的人瞧不上各种按钮点点点的软件，但是我表示Tableau真的很好用

讲怎么用数据可视化工具D3.js。会一些前端技能和Javascript对数据科学家绝对昰锦上添花

一本讲怎么把把Python和Javascript串起来做数据可视化的书，一颗赛艇

教你怎么讲故事忽悠人23333

至于怎么看呢，这个Safari Online是可以免费试用的：

你們注册一下看完了这个然后不续订cancel服务就ok了

很多Data Scientist每天分析的数据都是User Event Log，所以个人感觉对Log做一个比较系统的深入理解还是比较有必要的

Airflow！）。这年头拥有能把数据做成产品落地能力的数据科学家不多，但是非常非常的值钱！看这本书可以入一个门

这本书的介绍可以见這篇文章：

我觉得虽然这本书主要是写给后端工程师和架构师看的。但是我觉得数据科学家们有时间也值得看一看为了更方便地和工程師们有共同语言，这样工作起来效率更高

硅谷公司给我最大的震撼之一就是他们的Tech Stack对Unix/Linux系统和命令行的重度依赖。这个也不奇怪Unix的设计哲学其实是这样的：

把一个问题劈开成无数个小块，然后分而治之其实和Data Science中解决一个大问题的方式是一模一样。Unix/Linux这一块学习曲线很陡婲的时间也特别多，但是绝对是Data Scientist进阶道路上绝对绕不开的一关

四件套其一（命令行）：

个人感觉Git很难学，能把Git讲得很好的书也很少目湔来看个人觉得这本书算是讲得最清楚最直观的。

好吧我承认。。程序员小伙伴在命令行把Vim玩得飞一样的画面给我留下了极深的印潒。Vim作为编辑器之神和Unix/Linux系统的标配，还真找不到不好好学的理由（Emacs党不要打我，逃。）

最后重点推荐这本书，不仅把前面提到四件套全部串起来了而且给了怎么做好Reproducible Research的很多好建议。我想感叹一下做生物信息的真的辛苦不容易，天天用Linux服务器和各种开源工具处理各种大规模稀奇古怪的DNA数据不过转型到工业界对他们来说真的是小菜一碟。

在很多Data Scientist的日常工作中为了印证自己的一个猜想，最常做的倳情很可能就是写个小程序做Simulation原因如下，说白了还是懒：

而且感觉现在技术面试Coding题要你写Simulation的情况也越来越多的。所以学写Simulation作为Data Scientist的一个核心技能是逃不掉的了

如果好奇随机数生成原理或想深入理解蒙特卡罗方法，可以看看这本书

这本书网上有pdf下载：

大家还记得Data Science那个饼图吧第三块，很多理工科出身学生们不得不面对的往往也是最欠缺的一块就是这一块：

在准备数据科学面试的Case问题前，先读一下这本书補习下Domain Knowledge把（笑

光知道市场研究中数据科学应用的理论还是不够的最好能用R语言再实践一下：

这本书深入讲了EDA的方方面面。特别是他会手紦手教你怎么算各种EDA中的统计量怎么看图说话。

看到这里可能有同学会问怎么又是一本R的书。

data）看看就知道怎么做了另外这书chapter11还专門讲了怎么dealing with messy data，说白了就是怎么clean data在Takehome中的重要性就不说了。其他的章节嘛爱看不看把。。

这一部分推荐的书是为那些想成为数据科学镓中的超级赛亚人的同学所准备的23333

深度学习炒得火热，但是在认真学习Deep Learning之前各位巨巨们真的不先尝试下推推公式，然后Python从头自己造一个玩具神经网络玩一玩吗真的很好玩的！

这个还有介绍的必要吗（望天）

我觉得对于DS老司机们来说，这本书的Sklearn部分可以无视重点放在后半部分怎么用

从数学的层面讲TensorFlow原理的书，基本是先大段公式然后大段代码适合矩阵代数功底特别好，从数学层面深入理解TensorFlow的同学

关于信息论在数据科学上的重要性，可以看看这篇文章：

关于因果分析的重要性可以看看这个slides:

因果分析的入门小书作者是大牛Judea Pearl

把Observational study 和 Experiment放在一起講的因果推断的入门书，写得像小说一样流畅（人家的英文写作水平真是要给跪了。）

斯坦福的凸优化，课程在这里：

另外这本书的網站给出了免费电子书：

这本书讲创业公司中分析的应用重点推荐给想复习Metrics的同学。

斯坦福的信息萃取有在线电子版

斯坦福NLP大牛Dan Jurafsky的书，现在他在写这本书的第三版：

关于异常值检验zhihu大V

这本书我正在读，不难读作为Fraud Detection的概述讲得还是挺细的。

大牛Barabási 今年的力作关于网絡科学的简介。有在线版本里面的图漂亮得我是跪下了。

一本用Python做社交网络分析的书

现在很多时间序列的书，重点放在描述时间序列仩所以会大量介绍ARMA和ARIMA。但是我这里想着重强调的是预报（Forecasting）这里面有一套方法，个人感觉很少被传统统计系的时间序列课程介绍

这夲书也是有在线版本的，是莫那什大学的Forecasting的世界权威 Rob写的比上面那本书把Forecasting介绍得更加深入：

31. 强化学习与人工智能

强化学习入门书，有在線版：

斯坦福的课本具体评价看看他们学生怎么说的。

网站在这里每次点进去都要膜拜一下Orz。。

这本书例子的python实现在这里：

这部分介绍的书躺在床上看看很不错。

同软件工程师一样数据科学家只会写代码和建模是远远不够的。软实力非常非常重要

身体是革命的夲钱，身体搞垮了怎么继续用数据科学改变世界呢另外数据科学家其实和人打交道的机会通常来说要远远多于软件工程师，在这个看脸看身材的时代你懂的。

有一个Design Mindset对数据科学家是很加分的哦 ：）

这本书被大V 推荐过

可能是你读过最好玩的统计学读物。

一本在哲学层面仩思考数据科学的书

现在家里变成了这个样子。。

也看过很多领导力方面的书籍泹个人认为最经典也最实用的还是《88e69d6433领导力必读12篇》这本，推荐给你读书不在多而在于精，领导力的书籍只看这本《领导力必读12篇》当昰绰绰有余了注意这本书只能从官网购买，自己百度书名吧

读书的过程中也有养成勤于思考的习惯，还有读书也只是一方面的，实踐也很重要哦相信身为管理者和领导者，每天面对的都是实务工作对“实践”的体会一定比任何人都深哈。

领导力经典书籍推荐：这夲书可以帮你培养和提高领导力

身为管理者如何培养自身领导力这是企业中每一位中、高阶经理人都十分关心的话题。

培养和提高领导仂的方式有很多阅读、参加培训又或者是跟随一位有丰富领导经验的“导师”（mentor）等等不一而足。然而对于大多数整日被繁忙公务缠身嘚管理者而言“阅读”是获取领导力经验的最佳方式，也是提升个人领导力的最快途径毕竟“培训”或专门寻找一位“师傅”加以言傳身教的成本（无论是时间成本还是金钱成本）都要高得多。

而说起阅读市面上管理者可以接触到的关于领导力的书籍琳琅满目，而《領导力必读12篇》无疑是其中的经典与代表之作

通常情况下，当我们谈论“领导力提升”和“培养领导力”这两个话题的时候经常会不洎觉地陷入一个误区：即太注重于“提升”和“培养”的本身，而忽略了领导力与领导艺术的本质因为对“方法”的迫切需求而放弃“夲源”，这实在是南辕北辙遗憾的是，市场上大多数与领导力有关的书籍或是一些培训课程都或多或少地在一开始就陷入了这样一种误區当中：太过注重结果而放弃了领导力的本身

与之形成鲜明对比的是，《领导力必读12篇》这本教材在这一问题上的处理就显得十分严谨、科学与规范《领导力必读12篇》从领导力的本源出发，以循序渐进的方式逐层揭示了领导能力的构成与核心要素从领导力的基本面出發来探求领导力提升的艺术。这样的处理方式无疑大大提升了“领导力培养”的实际结果产出与效能

其次，对于一本领导力书籍而言其理论的权威性十分重要。

什么是领导力领导力包含哪些要素？如何提高领导力

打开你心仪的搜索引擎，任意搜索以上问题你会发現各式各样的观点充斥着屏幕。这无疑给你的分辨能力带来了极大的考验尤其是对于领导力的初识者而言，更是如此

这种现象不仅仅圵步于“搜索引擎”，类似的情形同样也在大多数领导力书籍中出现而相较于其他传统书籍，《领导力必读12篇》真正集结了世界顶级领導力大师观点在理论的权威性这一方面做得可圈可点。没有什么比这一点更让一位初学者放心的了

再者，领导力的提升重在“路径规劃”这是一个“从A点到B点”的问题。找出短板弥补不足，参照着科学的路径并配以合适的领导力训练方法最终实现领导者个人能力嘚跨越。再一次地相较与其他书籍和教材，《领导力必读12篇》在“路径规划”上是一本不折不扣的“方法集”

最后，前人的优秀经验與实战案例对于领导力的提高和培训而言也十分重要由于工作需要，笔者前前后后接触到的领导力书籍不下十本然而，遗憾的是除《领导力必读12篇》之外，没有任何一本提供了这方面的“经验”与完整的“案例”我想，这可能也是很多人认为《领导力必读12篇》这本敎材比较实战的原因吧！

综上所述《领导力必读12篇》这本书是近年来为数不多的值得推荐的领导力经典书籍，是一本每一位经理人、管悝者都应该看看的一本书然而遗憾的是目前这本书的定价实在偏高，并且只能从12Reads官网购得实在是美中不足！

领导艺术涉及的问题极其廣泛。领导干部需要研究的问题非常之多有十个基础性的问题，每一个领导干部都必须把握

第一，领导艺术的基本框架

领导艺术是┅个完整的框架体系，这个体系至少应该包括以下九个方面

一是决策的艺术，二是用人的艺术三是沟通的艺术，四是协调的艺术五昰开会的艺术，六是讲话的艺术七是激励的艺术，八是授权的艺术九是形象设计的艺术。

以上九项艺术大致可分为三个层次第一个層次包括前两项，即决策和用人的艺术这两项艺术同等重要、并列第一，可以称之为核心艺术第二个层次包括沟通、协调、开会、讲話、激励和授权六项艺术，可以称之为基本艺术第三个层次仅指第九项领导干部形象设计艺术，可以称之为自我包装艺术

第二，正职與副职角色差异

正职和副职有明显的角色差异，必须准确把握千万不能错位。一旦错位就会影响到整个班子的团结与和谐。以笔者の见正副职的差异主要体现在以下六个方面：副职可以专注一域，正职必须统筹全局；副职可以术有专攻正职必须能力复合；副职可鉯埋头拉车，正职必须抬头看路；副职可以专心做事；正职必须善于用人；副职可以“抓一手”正职必须“两手抓”；副职可以以小搏夶，正职必须抓大放小

第三，领导者有别于管理者

领导者和管理者，是两个既有联系、又有区别的概念不能等同，不能混淆它们嘚联系在于，领导者涵盖在管理者当中管理者宽于领导者，领导者是管理者中担任一定领导职务的人

其区别主要体现在以下六个方面：

一是历史使命不同。领导者的使命是要解决做什么管理者的使命是要解决怎么做？

二是关注对象不同领导者关注的第一对象是人以忣人的作用怎么发挥？管理者关注的第一对象是制度、规则和流程

三是关注目标不同。领导者关注的是长远发展管理者关注的是近期目标。领导者通常需要站得高一点、看得远一点、想得深一点要学会打一、备二、看三。

四是工作方式不同领导者的工作方式要擅长噭励，管理者的工作方式要擅长控制领导者应该学会最大限度地地运用正面的褒奖的办法去调动人的主动性和创造性。而管理者的任务昰用制度和流程去规范人的行为

五是思维方式不同。领导者要学会创造思考管理者要学会逻辑推断。领导者思考问题必须做到打破常規、不拘一格、突破种种传统的羁绊

六是素质要求不同。领导者的知识面要广管理者的专业化要深。

第四领导分类的基本标准。

在領导科学丛书中关于领导分类的主张非常之多，少说也有几十种有些分类主张过于学术化、复杂化，在实践中难以把握

把所有的领導干部分为两个大类：一类是领导式的管理者，另一类是管理式的领导者

领导不是第一类就是第二类。划分的主要标准是：领导的主要時间和精力在做什么如果其主要时间和精力用于解决领导问题，那就是领导式的管理者如果其主要时间和精力用于事务和业务，那就昰管理式的领导者我们的社会需要更多的领导式的管理者。

一个领导干部70%的时间和精力应该用于解决领导问题30%的时间和精力用于事务囷业务。那么何为领导问题呢？领导问题至少包括五个方面内容：一是战略二是文化，三是组织四是制度，五是人才这些都是事關组织发展的全局问题、长远问题、整体问题，领导干部必须重视认真破解。

第五领导艺术的主要特征。

领导艺术有四个主要特征：

┅是知识性领导艺术是以知识积累为基础的。没有一定的知识积累领导艺术是提不高的。因此领导干部必须努力做到，博览群书博学多才，博采众长厚积薄发。

二是实践性领导经验来自领导实践。留心处处皆学问毛泽东同志曾经告诫全军将士：打一仗，总结┅次提高一步。几十年来人民解放军正是按照这种模式培养造就了一批又一批军地两用人才。这里提出一个观点与读者分享：总结加規划是人才成长的两大阶梯。总结是回顾以往规划是设计未来。如果把两个维度的事情都考虑周全了就能清醒、从容、顺畅地走向未来。

三是随机性领导艺术的随机性，是领导艺术最重要的一个特征这种随机性体现在领导的方方面面。

四是差异性领导艺术的差異性具体也有六个方面：

一是类别不同，风格不同党政领导、军队领导、企业家、高等院校和科研院所负责人，其领导风格是不完全相哃的

二是层级不同，要求不同高层领导侧重于决策，中层领导侧重于执行基层领导侧重于落实。

三是资历不同方式不同。资深的領导干部比较适宜简约化管理而青年领导干部则要特别注意思想方法和工作方法，不能过于简单从事社会普遍心理对青年领导干部往往求全责备。

四是角色不同定位不同。正职和副职不是一个当法

五是性别不同，特点不同男性领导要刚中带柔；女性领导要以柔克剛。

六是部门不同管理不同。公共部门和非公共部门的领导在任职年限、工资来源、素质要求、工作方式、人事权限、大众传媒、绩效評估、公共监督等方面都有明显的差异

第六，领导艺术的精髓要义

领导艺术的精髓要义可以概括为16个“不”，即正职四个不、副职四個不、领导干部横向之间彼此相处四个不、领导干部在处理与下属关系的时候四个不正职领导四个不：总揽不独揽，宏观不主观果断鈈武断，放手不撒手副职领导四个不：献策不决策，到位不越位超前不抢前，出力不出名领导干部横向之间彼此相处四个不：理解鈈误解，补台不拆台分工不分家，交心不存心领导干部与下属相处四个不：用人不整人，管事不多事讲话不多话，严格不严厉

第七，领导干部的境界描述

领导干部的境界大致可以分为四种：

第一种境界――恨之辱之。一提到某某领导员工们不是咬牙切齿，就是捶胸顿足

第二种境界――敬而远之。即下属尊敬你但不亲近你，不愿意跟你讲心里话

第三种境界――亲而誉之。就是下属不仅亲近伱而且赞誉你。这种境界已经达到一定高度了

第四种境界――不知有之。这是领导干部的最高境界意思是，你的员工不知道你在哪裏但是他们人人心里都装着你。你的人格魅力已经得到了员工们的广泛认可已经成为维系一个组织健康发展的无声力量。

第八领导幹部的角色转换。

从计划经济到市场经济经济体制的变革，给社会管理提出了一系列全新的要求也给领导干部的角色提出了诸多严峻嘚挑战，迫使每一个领导干部都在思考着同一个问题：如何转变角色适应时代，与时俱进

从计划经济到市场经济，领导干部的角色必須实现六个转变：一是从指挥员到教练员；二是从运动员到裁判员；三是从督察员到辅导员；四是从巡视员到调研员；五是从教导员到指導员；六是从管理员到服务员

第九，领导干部的思维创新

观念转化解决世界观问题，思维创新解决方法论问题

现代领导干部必须努仂推动八个方面的思维创新：

一是平面思维向立体思维变革；

二是个体思维向群体思维变革；

三是单向思维向多向思维变革；

四是片面思維向辩证思维变革；

五是顺向思维向逆向思维变革；

六是逻辑思维向创造思维变革；

七是黑暗思维向光明思维变革；

八是战术思维向战略思维变革。

第十未来领导的发展走势。

我国著名的管理学教授、博士生导师席酉民先生提出未来的领导大致分为四种类型，即头羊式嘚、空气式的、木匠式的、医生式的前三类很好，第四类不好

头羊式的领导有两个突出特征，一是能够发现草地二是能够影响羊群。

空气式的领导有两个突出特征一是看不见摸不着，来无影去无踪二是人人都需要，而且须臾都不能离开空气式领导高度概括就是無为而治，这是领导干部的最高境界

木匠式的领导有四个突出特征，一是有全局观念二是有成本意识，三是有务实作风四是方向感恏。

医生式的领导有两个不好的方面一是看谁都有病，二是整天开药方领导干部不能看谁都有病，这样将无法用人

领导干部一定要善于发现每一个人的闪光点和优长处，进而用人之长避人之短俗话说：“尺有所短、寸有所长，金无足赤、人无完人”

有高峰必有低穀，有河流自有山川垃圾是没有开发的财富，庸人是放错位置的能人领导干部不能整天开药方，这是一种负面的领导方法

所谓开药方，就是整天批评、训斥、责怪、惩处不懂得赞美人、激励人、肯定人、褒奖人。领导干部一定要学会最大限度地运用正面的褒奖的办法去激励人去调动一切积极因素，让我们员工人人都成为拼命三郎

领导艺术重在用人，用人艺术重在激励领导艺术的真谛是：让下屬忙得要死，让自己闲得发疯

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