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科学|学一两门课程可搞不定数据科学，你得经过这五个阶段( 二 )


阶段三：有意识的掌握（轻度危险期） 至此 ， 你已经做了几个不同的项目 ， 在这些项目中 ， 你已经学会了如何实现具体的算法 。 你现在有了一些可以参考的代码！
当我处于该阶段时 ， 我收集了所有我常用的代码片段 ， 把它们放到一个主文档中 。 我不必记住每一件事怎么做 ， 只要参考这个“怪物”文档就可以了 。 这使我能够以更快的速度完成更多的项目 。 你可能觉得这像作弊 ， 但我认为此时应专注于实现 ， 而非语法 。 你应该尽可能多做一些项目 ， 好用上你在研究中遇到的所有各种算法 。
在应用过这些概念之后 ， 你应该去了解它们的工作原理 。 在这个阶段 ， 我开始读研究生了 。 在我修的课程里 ， 我们被要求从零开始编写大部分算法 。 我认为这对所有的数据科学家而言都是非常好的实践 。 虽然我在用matlab编写一个神经网络时留下了一点“心理创伤” ， 但这绝对值得 。 正是通过编写这些算法 ， 你开始了解各种不同方法所需要的输入和约束条件 ， 以及它们的局限性 。
从第三阶段走到第四阶段没有诀窍 。 能让你跨过门槛的是练习 ， 持续的练习 。
阶段四：无意识的掌握（开窍期） 当你到达阶段四时 ， 你知道遇到问题怎么做了 。 你不必再参考你的“怪物”代码库 ， 你可以开始专注于优化你的问题解决方案 。 此时 ， 你将专业技能和行业直觉与你的工作相结合 ， 为你面对的挑战创造出最优解 。
我相信 ， 这才是数据科学的艺术得以发挥的地方 。 你不再只是专注于解决一个问题 ， 而是要创造一个优雅而可持续的解决方案 。 你把更多的时间花在关键特征选取、模型参数调节和项目的最终部署上 。 你也会与业务的相关方更紧密地合作 ， 以确保你提供的服务发挥其最佳效果 。
我觉得自己仍在第三阶段和第四阶段之间不断徘徊 。
阶段五：精通（贡献期） 在这个层次 ， 你已接近于精通该领域的某些方面 。 就数据科学而言 ， 我不认为有人真的可以掌握整个学科 。 但是你能通过发现新算法或新的解决问题的方法来推动领域的前进 。
这个阶段带有虚幻色彩 ， 我认为很少有人能达到这个高度 。 我想说的是 ， 这一类的人大部分被吸引到学术界 ， 更注重研究 ， 而非业务的具体实现 。
最后的一些想法 我希望这个框架能帮助你用新的视角来评估自己的数据科学学习之旅 。 我也希望它能给你一份扎实的路线图 ， 让你的数据科学知识更上一层楼 。 根据我的体验 ， 学习数据科学是个漫长的过程 ， 但也是个令人愉快的过程 。
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https://towardsdatascience.com/the-stages-of-learning-data-science-3cc8be181f54
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