Не делайте того, что делал я, изучая науку о данных.

Я начал изучать науку о данных в феврале 2022 года. Тогда моей целью было стать специалистом по данным и получить отличную работу за год, но, к сожалению, я не смог осуществить свою мечту.

Не пугайтесь, когда услышите мою историю. Вы можете делать все, что хотите, если ваша цель реалистична и достижима. Читая эту статью, подумайте о своей цели и предположите, что вы ее достигли. Убедитесь, что вы не делаете следующих ошибок.

1. Не ходите без плана

Вы когда-нибудь путешествовали, не имея плана, куда идти? Конечно нет, почему ваше путешествие по науке о данных было без четкого плана?

Хотя наука о данных — очень обширная область, вам нужно сосредоточиться на интересующей вас области. Не торопитесь и найдите то, что вам нравится больше всего.

Тот, кто любит спорт, может стать спортивным аналитиком или заняться чем-то еще, связанным со спортом. Выберите путь, который вам подходит.

2. Не будьте непоследовательны

Когда вы начинаете свой путь в науке о данных, несогласованность является распространенной ошибкой, которой следует избегать. В большинстве случаев курсы незакончены и не дают достаточно знаний.

Вы должны последовательно следовать определенному плану и не оставлять пробелов во время обучения и практики. Учитесь мало, но учитесь последовательно, это может занять время, но вы достигнете желаемой цели.

3. Не паникуйте. Будьте терпеливы

Наука о данных — фантастическая карьера, но все дело в данных. 70–80% времени специалиста по данным тратится на очистку беспорядочных данных. Иногда это очень скучно и утомительно.

Вы должны быть терпеливы при работе с необработанными данными. Ваш интерес и сосредоточенность являются наиболее важными факторами для получения новой информации из необработанных и грязных данных. Очищенные данные являются ключом к успешной точности модели машинного обучения.

4. Не держите свою работу при себе

Не жадничайте, поделитесь тем, что узнали. Поделитесь своей работой на разных платформах, вас поддержат многие опытные специалисты по данным.

Такие платформы, как Kaggle, — ваш дом для науки о данных. Вы можете поделиться своей работой и мыслями. Многие опытные специалисты по данным работают над Kaggle. Велика вероятность того, что они расскажут вам о ваших ошибках.

5. Не просите о помощи

Ну, это может быть спорным, но, пожалуйста, не просите о помощи, если вы где-то застряли. Вы должны продолжать пытаться решить каждую проблему, это может занять время, но это принесет вам пользу.

Заключение

Вся концепция статьи заключается в том, чтобы работать усердно, но с умом. Не торопитесь и проведите небольшое исследование по темам, которые вы будете освещать.

Вы можете упомянуть другие ошибки в разделе комментариев ниже, которые вы могли заметить во время обучения.