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|数据科学之旅：初学数据科学所希望知道的5件事( 二 )


数据建模只是整个机器学习生命周期的一部分 。 你还需要了解数据收集 ， 数据准备 ， 模型评估 ， 模型部署和模型调优 。 在实际项目中 ， 大部分时间都消耗在了数据准备而不是数据建模（机器学习建模）上 。
除此之外 ， 你还需要学习其他一些知识 ， 例如版本控制（Git） ， 从API中提取数据 ， 了解云计算等等 。 不要将所有时间都花在尝试掌握每种机器学习算法上 。
负担综合症非常常见

|数据科学之旅：初学数据科学所希望知道的5件事
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图源：unsplash
从我开始学习数据科学的第一天到如今 ， 我经常体会到负担综合症 ， 但我知道那是完全正常的 。 为什么对数据科学家来说 ， 负担综合症很常见也很正常？
· “数据科学”是一个非常模糊的术语 ， 它是一个跨学科的领域 ， 包括统计学、程序设计、数学、商业理解、数据工程等 。 除此之外 ， 数据科学家还有很多同义词（数据分析员、数据工程师、研究科学家、应用科学家） 。 你永远无法成为数据科学所涵盖所有领域的专家 ， 你也不应该觉得自己必须做到这一点 。
· 与编程和技术领域的其他学科一样 ， 数据科学也在不断发展 。 20年前 ， Pandas还没有被创造出来 。 5年前 ， Tensorflow才发布 。 总会不断有需要你学习的新技术出现 。
· 你不可能在所有领域成为专家 ， 这意味着总会有人在你花更少时间的事情上做得更好 ， 这没有什么关系 。
作为一名数据科学家 ， 你时常会感觉到负担综合症 ， 放轻松 ， 专注于自己的事业 。
数据科学之旅教会我很多道理 ， 希望这些道理能帮助迷茫的你突破瓶颈 。
|数据科学之旅：初学数据科学所希望知道的5件事
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