避免五大误区丨数据科学家新手进阶之路

你为成为数据科学家做好了充分的准备。你参加Kaggle比赛，看了大量的Coursera课程。你感觉已经准备好了，但数据科学家的实际工作将与你的预期大不相同。

本文探讨了数据科学家新手的5个常见误区。这是我在Sébastien Foucaud博士的帮助下一起总结的，他在学术界和行业领域指导年轻数据科学家有超过20年的经验。本文旨在帮助你更好地走向数据科学家进阶之路。

误区1 热衷参加Kaggle比赛

你通过参与Kaggle比赛练习了数据科学技能。如果你掌握决策树和神经网络那就更好了。但其实作为数据科学家，你不需要完成那么多模型融合。通常，你将花80％的时间进行数据预处理，剩下20％的时间用于构建模型。