你準備好要成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，積極的參加Kaggle比賽和Coursera的講座。雖然這一切都準備好了，但是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家的實際工作與你所期望的卻是大相徑庭的。

本文研究了作為數(shù)據(jù)科學(xué)家新手的5個常見錯誤。這是由我在塞巴斯蒂安·?？ǖ?Dr. Sébastien Foucaud)博士的幫助下一起完成的，他在指導(dǎo)和領(lǐng)導(dǎo)學(xué)術(shù)界與行業(yè)領(lǐng)域的年輕數(shù)據(jù)科學(xué)家方面擁有20多年的經(jīng)驗。本文旨在幫助你更好地為今后的實際工作做準備。

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1、Kaggle成才論 

你通過參加Kaggle比賽，練習(xí)了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的各項技能。如果你能把決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來那就再好不過了。說實話，作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，你不需要做那么多的模型融合。請記住，通常情況下，你將花80%的時間進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，剩下的20%的時間用于構(gòu)建模型。

作為Kaggle的一份子對你在很多方面都有幫助。所用到的數(shù)據(jù)一般都是徹底處理過的，因此你可以花更多的時間來調(diào)整模型。但在實際工作中，則很少會出現(xiàn)這種情況。一旦出現(xiàn)這種情況，你必須用不同的格式和命名規(guī)則來收集組裝不同來源的數(shù)據(jù)。

做數(shù)據(jù)預(yù)處理這項艱苦的工作以及練習(xí)相關(guān)的技能，你將會花費80%的時間。抓取圖像或從API中收集圖像，收集Genius上的歌詞，準備解決特定問題所需的數(shù)據(jù)，然后將其提供給筆記本電腦并執(zhí)行機器學(xué)習(xí)生命周期的過程。精通數(shù)據(jù)預(yù)處理無疑會使你成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，并對你的公司產(chǎn)生立竿見影的影響。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)無所不能

在計算機視覺或自然語言處理的領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)于其它機器學(xué)習(xí)模型，但它們也有很明顯的不足。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴大量的數(shù)據(jù)。如果樣本很少，那么使用決策樹或邏輯回歸模型的效果會更好。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一個黑匣子，眾所周知，它們很難被解釋和說明。如果產(chǎn)品負責(zé)人或主管經(jīng)理對模型的輸出產(chǎn)生了質(zhì)疑，那么你必須能夠?qū)δＰ瓦M行解釋。這對于傳統(tǒng)模型來說要容易得多。

正如詹姆斯·勒(James Le)在一個偉大的郵件中所闡述的那樣，有許多優(yōu)秀的統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型，自己可以學(xué)習(xí)一下，了解一些它們的優(yōu)缺點，并根據(jù)用例的約束來進行模型的實際應(yīng)用。除非你正在計算機視覺或自然語言識別的專業(yè)領(lǐng)域工作，否則最成功的模型很可能就是傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法。你很快就會發(fā)現(xiàn)，最簡單的模型，如邏輯回歸，通常是最好的模型。 

3、機器學(xué)習(xí)是產(chǎn)品

在過去的十年里，機器學(xué)習(xí)既受到了極大的吹捧，也受到了很大的沖擊。大多數(shù)的初創(chuàng)公司都宣稱機器學(xué)習(xí)可以解決現(xiàn)實中遇到的任何問題。 

機器學(xué)習(xí)永遠都不應(yīng)該是產(chǎn)品。它是一個強大的工具，用于生產(chǎn)滿足用戶需求的產(chǎn)品。機器學(xué)習(xí)可以用于讓用戶收到精準的商品推薦，也可以幫助用戶準確地識別圖像中的對象，還可以幫助企業(yè)向用戶展示有價值的廣告。

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，你需要以客戶作為目標來制定項目計劃。只有這樣，才能充分地評估機器學(xué)習(xí)是否對你有幫助。

4、混淆因果和相關(guān)

有90%的數(shù)據(jù)大約是在過去的幾年中形成的。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)對機器學(xué)習(xí)從業(yè)者來說已經(jīng)變得越來越重要。由于有非常多的數(shù)據(jù)需要評估，學(xué)習(xí)模型也更容易發(fā)現(xiàn)隨機的相關(guān)性。 

上圖顯示的是美國小姐的年齡和被蒸汽、熱氣和發(fā)熱物體導(dǎo)致的命案總?cè)藬?shù)?？紤]到這些數(shù)據(jù)，一個學(xué)習(xí)算法會學(xué)習(xí)美國小姐的年齡影響特定對象命案數(shù)量的模式。然而，這兩個數(shù)據(jù)點實際上是不相關(guān)的，并且這兩個變量對其它的變量沒有任何的預(yù)測能力。

當發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)系模式時，就要應(yīng)用你的領(lǐng)域知識。這可能是一種相關(guān)性還是因果關(guān)系呢?回答這些問題是要從數(shù)據(jù)中得出分析結(jié)果的關(guān)鍵點。

5、優(yōu)化錯誤的指標

機器學(xué)習(xí)模型通常遵循敏捷的生命周期。首先，定義思想和關(guān)鍵指標。之后，要原型化一個結(jié)果。下一步，不斷進行迭代改進，直到得到讓你滿意的關(guān)鍵指標。

構(gòu)建一個機器學(xué)習(xí)模型時，請記住一定要進行手動錯誤分析。雖然這個過程很繁瑣并且比較費時費力，但是它可以幫助你在接下來的迭代中有效地改進模型。參考下面的文章，可以從Andrew Ng的Deep Learning Specialization一文中獲得更多關(guān)于改進模型的技巧。

注意以下幾個關(guān)鍵點:

• 實踐數(shù)據(jù)處理
• 研究不同模型的優(yōu)缺點
• 盡可能簡化模型
• 根據(jù)因果關(guān)系和相關(guān)性檢查你的結(jié)論
• 優(yōu)化最有希望的指標