在大學的大部分時間里，我都在積極地學習困難但有用的課程。但是，到了最后一個學年，我感覺累了，我想休息一下，所以我選了一門“有趣”的工程系課程，叫做“航海物理學”。
 

我們研究了什么樣的動力會讓帆船的速度快過風，以及船的形狀如何影響其自身的穩(wěn)定性。我比大多數(shù)同學學到了更多的物理知識。很自然的，我的功課做得很好，而且如果我想去航海，我會是一個行家。

我在學期末驗證了這個假設。當時我們?nèi)チ笋R斯卡湖，試著行駛一艘真正的船，但事情并不像我預料的那樣。

船有點晃動，我所掌握的有關浮力和“扶正手臂”的知識并沒能讓我好好地呆在船上。轉(zhuǎn)彎需要協(xié)調(diào)多種動作，如果時間點不對，一根兩米長的金屬桿(吊桿)就會碰到我的腦袋，每一次敲擊腦袋發(fā)出的隆隆聲都會導致我出現(xiàn)幾分鐘的耳鳴。

航海物理知識很有趣，但很明顯，在你真正開始航海時，它們并不一定管用。

那么，這和數(shù)據(jù)科學有什么關系呢?

就像我在沒有實際航海經(jīng)驗的情況下學會了航海物理學，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學課程非常詳細地介紹了一些算法，但卻忽略了成功的數(shù)據(jù)科學項目所需要的技能。

企業(yè)數(shù)據(jù)科學仍然是一個新的領域。很多學者都還沒有為為真正的企業(yè)解決過真正的問題，所以他們以一種與數(shù)據(jù)和業(yè)務環(huán)境相分離的方式教授教科書中的算法。從智力方面看，這是一種樂趣。但是，如果學生們認為學好這些課程為就等于為成為數(shù)據(jù)科學家做好了準備，那他們就錯了。

那么如何將你的學習精力放在重要的實操技能上呢?以下是一些值得一看的指南：

使用標準的開源庫。數(shù)據(jù)科學通常會依賴具有良好的文檔和設計并經(jīng)過良好測試的 API 庫。自己去實現(xiàn)這些東西會帶來不必要的復雜性和 bug，并且會讓你分心。

花更多的時間研究數(shù)據(jù)模式，并將其轉(zhuǎn)換成所需的格式。大多數(shù)項目涉及大量的數(shù)據(jù)操作和相對較少的模型調(diào)優(yōu)。正在招聘數(shù)據(jù)科學家的朋友告訴我，很多求職者都能描述算法，但絕大多數(shù)人缺乏 pandas 相關的技能，無法在實際工作中高效地完成任務。

了解技術的應用背景。在描述技術實用性時，如果你還是滿嘴技術術語，說明你可能還沒有準備好應用它。

學會如何解釋模型輸出。例如，你需要了解如何度量模型的準確性，以此來判斷是否可以信任模型。

在你感興趣的領域內(nèi)構建項目，它可以與電影、時事、體育、食物或任何其他事情有關。這將教會你如何以一種非常實用方式來構建有關外部世界的無定形問題。這是數(shù)據(jù)科學家最重要的技能之一。分享你的工作成果，學會如何解釋和討論結果，這可能是最為重要的技能。

跳過教科書和課程提及的算法理論，會更容易地成為一名數(shù)據(jù)科學家嗎?當然不是。

作者：Dan Becker

翻譯：阿拉丁

來源：InfoQ

標簽： 數(shù)據(jù) 蒲

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