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随着大数据技术的不断发展，数据分析和数据科学在指导企业发展运营上都有很大的作用，今天我们就一起来了解一下，学习数据科学技术都有哪些方法。
企业数据科学仍然是一个新的领域。很多学者都还没有为为真正的企业解决过真正的问题，所以他们以一种与数据和业务环境相分离的方式教授教科书中的算法。从智力方面看，这是一种乐趣。但是，如果学生们认为学好这些课程为就等于为成为数据科学家做好了准备，那他们就错了。
那么如何将你的学习精力放在重要的实操技能上呢?以下是一些值得一看的指南：
使用标准的开源库。数据科学通常会依赖具有良好的文档和设计并经过良好测试的API库。自己去实现这些东西会带来不必要的复杂性和bug，并且会让你分心。
花更多的时间研究数据模式，并将其转换成所需的格式。大多数项目涉及大量的数据操作和相对较少的模型调优。正在招聘数据科学家的朋友告诉我，很多求职者都能描述算法，但绝大多数人缺乏pandas相关的技能，无法在实际工作中高效地完成任务。
了解技术的应用背景。在描述技术实用性时，如果你还是满嘴技术术语，说明你可能还没有准备好应用它。
学会如何解释模型输出。例如，你需要了解如何度量模型的准确性，以此来判断是否可以信任模型。
在你感兴趣的领域内构建项目，它可以与电影、时事、体育、食物或任何其他事情有关。这将教会你如何以一种非常实用方式来构建有关外部世界的无定形问题。这是数据科学家重要的技能之一。分享你的工作成果，学会如何解释和讨论结果，这可能是为重要的技能。
跳过教科书和课程提及的算法理论，会更容易地成为一名数据科学家吗?当然不是。
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