數據科學家：在實際工做後，我深入認識到的五點

我從事數據科學工做了已經將近半年了，我一路上成長了不少，也犯了不少錯誤，並在這一過程當中從學習了不少。

不存在沒有失敗，只有反饋。而現實世界就是一種反饋機制。

是的，學習之旅並不容易。咱們該作的就是繼續努力，不斷學習和改進。

經過這段時間的學習歷程，我發如今從事數據科學領域時，大多數初學者可能會遇到一些常見的問題。在本文中我總結出當中最須要注意的五點，但願能幫助你更好地進行數據科學之旅，讓咱們開始吧！

1. 業務領域知識

在剛開始從事數據科學工做時，這一點讓我最印象深入。一開始我並無意識到領域知識的重要性。相反，我花了大量時間用於提升技術知識，在不真正瞭解業務需求的狀況下去構建複雜的模型。

若是不完全瞭解公司業務，你的模型極可能不會爲公司增長任何價值，由於它沒法知足公司的商業目的，不管你的模型有多精確。