Авторизоваться
Аким Солянкин 19 часов назад Опубликована

7 эффективных советов по изучению науки о данных

Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются начинающие специалисты по данным, - это согласованность. Если вы сможете постоянно приобретать дополнительные знания и навыки в области науки о данных, вы будете поражены тем, сколько знаний вы накопите за год или два.

Если вы хотите добиться успеха в своем образовательном путешествии, но делаете то же самое, что и всегда, тогда как успех может вас найти? Чтобы получить другой результат, нужно использовать другой подход.

В этой статье мы рассмотрим 7 советов, которые вы можете использовать прямо сейчас, чтобы эффективно изучать науку о данных и добиться серьезных успехов.

1. Найдите свою цель

Многие люди думают о том, чтобы начать карьеру в области науки о данных, не имея четкого представления о том, почему они хотят этим заниматься (если да, то слава!). Хотя это вполне понятно, в долгосрочной перспективе это также может привести вас к катастрофе.

Давно известно, что жители Окинава обладают долголетием, и основной секрет этого заключается в их сильном чувстве цели в том, что они называют Икигаи.

Вы нашли минутку, чтобы спросить себя о своем Икигае? Так что же такое Икигай? Это можно рассматривать как чувство, от которого хочется вставать по утрам. Такое чувство возникает из-за пересечения 4 основных концепций, как показано на диаграмме ниже.

Принципиальная схема Икигая
Принципиальная схема Икигая

Вы изучаете науку о данных, потому что это весело, интересно или интересная карьера? Чувство причины может помочь вам понять, что привело вас в мир науки о данных. Возможно, вам нравится решение проблем и исследования. Или, может быть, это потому, что вам просто интересно, как устроен мир, и вы хотите узнать больше. Задавая себе подобные вопросы, вы сможете увидеть страсть в перспективе.

Запомните это, запишите или повесьте на стену. В будущем, когда вы застрянете или потеряете надежду, вернитесь к этому, чтобы подзарядиться, встать и понять, что вы начали!

2. Постановка целей и построение планов

Одна из самых больших проблем в обучении науке о данных заключается в том, что нам сложно ставить эффективные цели. Мы часто ставим слишком много целей, из-за чего теряем мотивацию и энергию.

Итак, как вы можете точно установить свои цели и составить необходимые планы для их достижения?

На самом деле это довольно просто. Вот что вам нужно сделать за 2 шага:

  1. Думайте о конце (цели) в уме.
    (Привычка 2 из книги Стивена Кови « 7 привычек высокоэффективных людей»)
  2. Выполните обратный инжиниринг и составьте список того, что вам нужно знать и/или делать для достижения этой цели. Сделайте это как можно более подробным.

3. Песок

Возможно, мы слышали об установке на рост, предложенной Кэрол Двек, и о том, как ее совершенствование может помочь нам быть непредубежденными, чтобы принимать новые вызовы, а также расти интеллектуально и физически. Еще одно важное понятие - это стойкость.

Жизнь умеет бросать мячи. вы не можете заранее знать, какие из них попадут в цель, а какие пролетят мимо. Но вы можете сосредоточить свои усилия на тех, которые имеют значение, и развить навыки и стойкость, чтобы прийти в норму.

Анджела Дакворт, психолог и автор бестселлеров Grit: The Power of Passion and Perseverance, обнаружила, что сочетание страсти и настойчивости (которое она называет стойкостью) является залогом успеха успешных людей.

Многие из нас знают, как трудно постоянно учиться новому. Крайне важно иметь готовность упорствовать, несмотря на трудности. Это также помогает позитивно относиться к жизни. Часто легко сдаться, когда дела идут не так, как ожидалось, или когда случаются неудачи. Вам необходимо сочетание упорства и мотивации, чтобы двигаться в правильном направлении в течение длительного периода времени. Мотивация придаст вам энтузиазма в начале пути изучения науки о данных, но именно упорство и привычки могут помочь поддерживать ваши усилия в долгосрочной перспективе. В путешествии будут свои взлеты и падения, вам просто нужно проявить настойчивость и держаться там. Таким образом, участие в таком сообществе, как "66 дней данных", может помочь вам обрести большее чувство принадлежности, поскольку вы не находитесь в путешествии в одиночку и есть сотни или тысячи других начинающих исследователей данных, которые борются, растут и процветают.

4. Привычки

Хорошее знание науки о данных - это не мгновенный процесс. Это процесс, который предполагает развитие хороших привычек.

«Мотивация - это то, с чего ты начинаешь. Привычка - вот что заставляет вас двигаться дальше ».
- Джим Рон

По словам Джеймса Клира, автора книги « Атомные привычки», все, что вам действительно нужно сделать, чтобы начать формировать хорошие привычки, - это обратить внимание на ключевые факторы, включающие сигнал, тягу, реакцию и вознаграждение, сделав его очевидным, привлекательным, легким и удовлетворительным. Инверсия этих факторов позволит вам избавиться от вредных привычек, а именно сделать их незаметными, непривлекательными, трудными и неудовлетворительными. Я суммировал это на графической диаграмме, показанной ниже, и я настоятельно рекомендую прочитать "Атомные привычки" для более глубокого освещения.

5. Последовательность

Последовательность в обучении - сложный, но важный навык. Изучение науки о данных требует настойчивости в свете обширности области (то есть просто слишком многому нужно научиться).

5.1. Разбивайте задачи на маленькие биты

Изучение науки о данных не должно быть всеобъемлющей задачей. Вы можете разбить обучение на небольшие единицы размера. Начав с малого, вы сможете накопить свой стек знаний. Каждый день вы будете приближаться на один шаг к тому, чтобы стать лучшей версией себя. Вы можете начать с одного простого проекта или анализа, а затем перейти к чему-то более обширному.

5.2. Общественная ответственность

Если у вас возникли проблемы с последовательностью в обучении, Кен Джи может дать вам ответ. Кен - мой хороший друг и известный ютубер, занимающийся наукой о данных. Он запустил инициативу «66 дней данных», цель которой - помочь вам добиться согласованности.

Чтобы принять участие в инициативе 66 дней данных, вам просто нужно сделать следующее:

  1. Изучайте или занимайтесь наукой о данных не менее 5 минут в день
  2. Отслеживайте свой прогресс, размышляйте о том, что работает, а что нет
  3. Публично делитесь своими успехами в учебе в Twitter или LinkedIn

Звучит просто? Это цель. Как вы заметите, эта инициатива помогает вам выработать привычку к постоянному обучению, максимально упрощая процесс обучения. Общественная подотчетность, возникающая в результате того, что вы делитесь своим прогрессом, также поможет вам быть вовлеченным и иметь чувство цели, которую вы с нетерпением ждете, обучаясь вместе с единомышленниками в сообществе данных, которые также участвуют в решении этой задачи.

6. Сосредоточьтесь на процессе

Сосредоточение внимания на процессе помогает отвлечься от всех негативных мыслей и тревог, которые могут сдерживать вас. Сосредоточиваясь на настоящем моменте и на том, чтобы действительно выполнить работу (то есть выполнять фактическое чтение, работать над упражнениями и проектами по кодированию и т. д.), вы получаете импульс. По мере того как вы все больше и больше сосредотачиваетесь на процессе, вы ищете способы повысить свою продуктивность. Вы размышляете:

Как я могу улучшить характеристики модели?

Как сделать код более эффективным и сократить время вычислений?

Поиск решений и решение этих вопросов поможет вам быть более продуктивным и вовлеченным в учебный путь. Когда вы получаете удовольствие от учебы, обучение не будет казаться утомительным, а станет чем-то, что вы с нетерпением ждете изо дня в день.

«Когда вы влюбляетесь в процесс, а не в продукт, который вам не нужно ждать, чтобы дать себе разрешение быть счастливым, вы можете быть довольны в любое время, когда ваша система работает»
- Джеймс Клир, автор книги "Атомные привычки".

Самое замечательное в участии в задачах, таких как 66 дней данных или 100 дней кода, заключается в том, что это позволяет вам сосредоточиться на процессе. Как так? Это из-за публичной подотчетности, когда вы публикуете свой ежедневный прогресс для всеобщего обозрения.

Допустим, вам не хватает сообщений, другим участникам сообщества может быть интересно, что произошло, или вы не хотите подводить других. Таким образом, вы стремитесь к ежедневному прогрессу, чтобы безупречно справиться с задачей.

7. Используйте инструменты, которые помогут вам сосредоточиться и быть организованными.

7.1. Техника Помидора

Обучение по методу Помидора - отличный прием, который поможет вам эффективно учиться.

Идея довольно проста:

  1. Интенсивно занимайтесь 25 минут
  2. Сделайте 5-минутный перерыв, чтобы размяться и расслабиться, чтобы зарядиться энергией, прежде чем приступать к дополнительным раундам.

Самое замечательное в этом подходе заключается в том, что ограничение по времени помогает устранить прокрастинацию, поскольку вы посвящаете все 25 минут изучению, написанию кода или работе над проектом данных.

Эта тщательная работа в сочетании с устранением отвлекающих факторов, например, когда вы держите телефон вне поля зрения, может помочь повысить продуктивность.

7.2. Инструменты для повышения производительности

Notion - отличный и бесплатный инструмент для повышения производительности, который вы можете использовать для отслеживания своего прогресса (шаг 2 из 66 дней данных), делая при этом заметки, чтобы размышлять о том, что работает (затем удвойте их), а что нет.

Ниже вы найдете пример шаблона Notion, который вы можете использовать для отслеживания вашего прогресса в обучении.

Вы даже можете расширить шаблон и настроить его, чтобы он также включал ссылки на ваши любимые ресурсы, которые вы используете в своем путешествии по науке о данных, такие как ссылки на доступные вычислительные ресурсы (например, Google Colab, Kaggle и т. д.), Документацию по API, онлайн-руководства (например, Real PythonMachine Learning MasteryGeeksforGeeks и т. д.), шпаргалки и т. д. Не забудьте упростить задачу, чтобы привить новую привычку.

Заключение

Пробиться в науку о данных может быть непростой задачей, но с правильным мышлением и правильными привычками вы сможете преодолеть эти препятствия и победить. Не думайте об изучении науки о данных как о краткосрочной цели, поэтому не беспокойтесь о том, где вы сейчас находитесь. Сегодня вы, возможно, изо всех сил стараетесь не отставать, но продолжайте делать это, и вы будете удивлены, где вы находитесь через 6 месяцев или год. Думайте об этом образовательном путешествии как о марафоне и день за днем ​​добивайтесь постепенного прогресса.

Коментарии
Авторизоваться что-бы оставить комментарий
Присоединяйся в тусовку
Наш сайт использует файлы cookie для вашего максимального удобства. Пользуясь сайтом, вы даете свое согласие с условиями пользования cookie