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2022
11-15

高效自学数据科学的5个建议!

学任何东西都是一项令人钦佩的事业。无论是新的语言、烘焙、举重、结构地质学、编织篮子、驾驶手动变速器汽车,还是其他任何你能想到的东西。

当有人说他们要自学数据科学时,他不仅宣布了要自学科技领域中要求最高的领域之一,而且还选择学习无数不那么容易的技能来达到目的,包括编程、数学、数据可视化,等等。任何决定在闲暇时间学习多元微积分作为成为数据科学家的人,不仅是疯狂的,而且是值得敬佩的人。
这里有一些基本原理可以帮助你掌握数据科学中最难的课题。它们不仅使自学过程在确立后变得更容易,而且还为你成功实现你的目标奠定了基础。
1. 一个一致的时间表
你是否曾有过一个连贯的时间表,但突然停止了,然后你没能回到正轨?例如,你可能每天早上在上班前的同一时间坚持去健身房,直到突然间你开始上不同的班,这使你的整个时间表被打乱。现在,你不再有时间在早上的固定时间锻炼了。这可能会导致你不再锻炼,直到你找到一个适合你的新时间表的新时间。同样的事情也适用于学习数据科学。
成功地自学数据科学需要你每天留出一大块专门的时间,在其中进行学习。这段学习时间需要每天在相同的时间内进行(或每周以可维持的速度进行,并能有效地让你学习概念)。将你的学习变成一种习惯,每天完成,是确保你持续完成学习的一个傻瓜式策略。
为了优化你的学习习惯,你需要计划你每天要做的事情。这可以让你直接进入学习阶段,而不必花时间来确定你要做的事情。这不仅浪费了时间,而且还为你打开了一扇门,让你被电子邮件、社交媒体或其他生活中出现的事情分心。因此,在你不学习的日子里,花点时间把你每天要学习的内容安排起来。然后,当学习的时候,你可以坐下来,戴上你的降噪耳机,打开你的网站屏蔽器,然后开始学习。
2. 扎实的编程语言基础
这个基础对每个人来说可能不一样。然而,根据经验发现,无论你要用什么编程语言进行大部分的数据科学学习,坚实的基础都是非常有益的。当你很好地掌握了你将要使用的编程语言时,剩下的学习过程就非常容易了,因为编程是你需要考虑的一件事了。这就是为什么许多数据科学学习计划鼓励学生先学习编程部分。
通过先学习如何正确编码,你可以开始用代码思维来解决你的数据科学问题。当你的大脑在后台写代码的时候,你的大部分脑力可以用于解决数据分析问题或把机器学习模型背后的逻辑放在一起。
3. 大量的练习题和项目
很多人都认为自己擅长数据科学,直到他们面前不再有答案可以参考。当个人自学数据科学时,经常发生的情况是,他们对自己的技能获得了一种错误的自信,因为他们所做的就是完全跟着视频教程走,并得到同样的答案。不幸的是,如果你把同一个人扔到一个未解决的数据科学问题面前,你可能会被困在那里几个小时,而他们试图解决这个问题,却没有任何实际的技能可以使用。
为了正确地教授自己的数据科学,你需要通过一连串的练习问题和项目来真正检验你的技能。面授学习能够如此有效的原因是,你会不断得到需要解决的练习问题、家庭作业问题、测验和测试,迫使你学习如何做这件事,然后应用它。自学有时会出问题的是,人们会跟着YouTube视频走,以为他们正在努力解决一个问题,但实际上,他们只是在复制别人的代码、数学和逻辑。
诀窍是尽可能多地找到练习题、松散的数据集和项目,然后在不知道答案的情况下完成它们。这不仅可以锻炼你的大脑,迫使你真正学习所需的技能,而且还可以训练你的大脑如何解决问题--当需要通过数据科学面试时,这种技能将变得非常宝贵。
4. 一个具体的、有时间性的目标
除非你有一个具体的、有时间限制的目标,否则你不可能学到任何东西。对于面对面的学习者来说,这个目标通常是要通过一个有固定日期的考试。然而,对于自学者来说,这个目标看起来会有些不同。
自学需要大量的纪律性,当你设定具体的、有时间性的目标时,就能最好地实现这一目标。虽然有人讨厌SMART目标的缩写,但在这里,它是完全有意义的,特别是对于那些希望快速转变为数据科学的职业的人。SMART目标是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时间性的。谈到自学数据科学,你的SMART目标可能是学习一个特定的概念,通过某个在线证书,或者为你计划在一年内进行的数据科学面试做好准备。SMART目标很好用,因为它们可大可小,这可以帮助你规划短期学习以及长期的未来。
根据经验,如果你没有一些具体的、有时间性的里程碑来努力,那么任何学习都无法完成。当你把这些目标或里程碑显示在一个显眼的地方,例如写在日历上或贴在显示器底部的便利贴上时,它们是最有效的。一个持续的视觉提醒,甚至是来自你周围人的提醒,是保持自我学习目标的动力的一个好方法。
5. 发泄压力的渠道
自学是一个艰巨的、耗费精力的经历,让我们面对它吧,它很少有乐趣。我发现,在自学时,你能为自己做的最好的事情就是有一个可以发泄的渠道,让你的大脑休息一下。对一些人来说,这可能就是带着狗在大自然中长时间散步,或做志愿者,以及阅读小说书籍。这些事情都与数据科学无关,而这正是我们的大脑经常需要的。
尽管你可能觉得每天都有学习的压力,特别是如果你想快速改变职业,那么你记得休息是至关重要的。持续工作或学习是不可持续的。不仅如此,在这一点上,你的学习效率其实并不高。你的大脑处理信息的时间将比你在做了一天你喜欢的事情之后再去攻克它要长得多。因此,在一头扎进自学数据科学之前,让你的大脑得到休息,这对你的学习成功至关重要。
最后

有很多方法可以正确自学数据科学。与你交谈的每个人都会有不同的成功公式,重要的是要记住,对一个人有效的方法不一定对你有效。然而,如果说有五条经验或基本原理可以留给你的话,那就是上面列出的那些,它们对确保高效的自学过程是最有效的。

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