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认真做教育 专心促就业
数据科学家是随着互联网的不断发展而出现的一个新的岗位类型，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据科学家日常工作需要注意哪些问题。
1.没有配置独立的开发环境
从某一方面来看，这可能不是编码问题，但我仍然坚持认为独立的运行环境是代码健康运行的保证。我认为要给每个项目配置独立的专用环境，这样才能保证代码的可重现性。项目代码未来可能会运行在你的电脑上，或者是你同事的电脑上，甚至有可能部署到生产环境中。
2.过度使用JupyterNotebooks
Notebooks非常适合用于教学以及初期项目研究，使用它可以快速完成一些小的棘手项目。尽管如此，它仍然不能算是一个好的IDE。工欲善其事必先利其器，好的IDE是数据科学家真正的武器，优秀的工具可以极大地提高你的工作效率。有很多大神指出过Notebooks的一些缺点，JoelGrus曾经发表过一次演讲，内容非常搞笑幽默，这里推荐给大家。
3.项目代码结构混乱
我见过不少人将项目的所有代码以及相关文件存储在一个目录里，这是一个十分不专业的做法。
4.项目代码使用绝对路径而不是相对路径
你有在个人开源的项目中有看到过“请修复你的文件路径”的评论吗?这样的评论往往暗示了糟糕的代码设计。修复该问题一般包括两个步骤：
与他人共享项目结构
将你的IDE根目录/工作目录设置为项目根目录，该目录通常是项目中外层目录。
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2025-08-07
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