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认识达内从这里开始
认真做教育 专心促就业
随着大数据技术的发展，关于数据分析以及大数据运营等相关岗位的招聘需求也大大增加，而今天我们就一起来了解一下，数据科学家在做数据分析的时候需要做好哪些准备工作。
做数据预处理这项艰苦的工作以及练习相关的技能，你将会花费80%的时间。抓取图像或从API中收集图像，收集Genius上的歌词，准备解决特定问题所需的数据，然后将其提供给笔记本电脑并执行机器学习生命周期的过程。精通数据预处理无疑会使你成为一名数据科学家，并对你的公司产生立竿见影的影响。
神经网络(Neural Networks)无所不能
在计算机视觉或自然语言处理的领域，深度学习模型优于其它机器学习模型，但它们也有很明显的不足。
神经网络需要依赖大量的数据。如果样本很少，那么使用决策树或逻辑回归模型的效果会更好。神经网络也是一个黑匣子，众所周知，它们很难被解释和说明。如果产品负责人或主管经理对模型的输出产生了质疑，那么你必须能够对模型进行解释。这对于传统模型来说要容易得多。
有许多优秀的统计学习模型，自己可以学习一下，了解一些它们的优缺点，并根据用例的约束来进行模型的实际应用。除非你正在计算机视觉或自然语言识别的专业领域工作，否则成功的模型很可能就是传统的机器学习算法。你很快就会发现，简单的模型，如逻辑回归，通常是好的模型。
机器学习是产品
在过去的十年里，机器学习既受到了极大的吹捧，也受到了很大的冲击。大多数的初创公司都宣称机器学习可以解决现实中遇到的任何问题。
机器学习永远都不应该是产品。它是一个强大的工具，用于生产满足用户需求的产品。机器学习可以用于让用户收到精准的商品推荐，也可以帮助用户准确地识别图像中的对象，还可以帮助企业向用户展示有价值的广告。
作为一名数据科学家，你需要以客户作为目标来制定项目计划。只有这样，才能充分地评估机器学习是否对你有帮助。
混淆因果和相关
有90%的数据大约是在过去的几年中形成的。随着大数据的出现，数据对机器学习从业者来说已经变得越来越重要。由于有非常多的数据需要评估，学习模型也更容易发现随机的相关性。
优化错误的指标
机器学习模型通常遵循敏捷的生命周期。先，定义思想和关键指标。之后，要原型化一个结果。下一步，不断进行迭代改进，直到得到让你满意的关键指标。
构建一个机器学习模型时，请记住一定要进行手动错误分析。虽然这个过程很繁琐并且比较费时费力，但是它可以帮助你在接下来的迭代中有效地改进模型。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-08-07
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