写作比写代码难多了？给数据科学家的写作指南
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保持开放的立场也很重要：只要当我不完全确定我行使的要领是正确的时辰，我城市在我的文章中声名这一点，而且接待任何人的指正。还没有尺度的要领来研究数据科学，但如故可以从其他有履历办理相同题目的人哪里学到许多对象。 进修数据科学应该有这样的意识：进修任何需要的对象来使本身有包袱当何数据科学项目标手段，而且保持一个谦善的心态乐意接管提议。 能完成事变的器材就是最好的器材
Windows操纵体系vs MacOS操纵体系;R说话vs Python;Sublime vs Atom vs PyCharm;媒体vs本身的博客。这些比拟都是没故意义的，故意义的是行使能办理题目的器材。 固然更多成果听起来很棒，但它们凡是会故障事变。一样平常来说，只管让工作变得简朴。提议是行使Medium，有限的成果，让你专注于内容，而不是花时刻凭证我的设法实行去给内容排版。 以是，更多的选项意味着投入更多的时刻来定制这些选项，而只有更少的时刻来完成应该做的工作。 我之前陷入了器材优化的轮回：我被说服转向新的技能并花时刻进修这些成果，然而最后只是被奉告这项技能已颠末期。不管奈何，又会呈现新的技能或器材声称会让服从进步。我不久前遏制在IDE(集成开拓情形)之间切换，最后抉择行使Jupyter + Sublime Text，由于特另外对象险些没有多大的用处，由于只用来编写代码。 当有足够的来由切换器材时，不阻挡切换器材，但仅仅为了新奇性而切换器材并不是进步服从的要领。假如你真的想要开始，请选择一个器材并僵持下去。假如启动项目并发明器材中穷乏某些内容，那么可以开始探求所需内容。在本身知道必要这些成果之前，不要选择拥有更多成果的绮丽新器材(这也合用于购置汽车)。换句话说，不要让事变例程的优化故障事变。
选择一个计策并僵持下去! 那边可以找到你的灵感：普及而深入地阅读
在与他人距离的环境下，巨大的设法不会本身呈现。相反，它们是通过将旧观念应用于新题目、殽杂两个现有设法或改造颠末验证的计划而发生的。找出写什么的最好要领是阅读其他数据科学家们正在研究的偏向。当我困在一个题目中或必要一些新的写作设法，我不行停止地开始阅读。 另外，假如你对本身的写作气魄威风凛凛不自信，那么先仿照你最喜好的作家。查察他们的文章的布局，以及他们如那里理赏罚题目，并实行将沟通的框架应用于项目和文章。每小我私人都必需从某个处所开始，借辨别人的技能上写文章是没有须要有耻辱感的。最终，你会成长出本身的写作气魄沤背同其他人也就可以进修你的写作气魄威风凛凛。 提议普及和深入地阅读，在开拓和试探之间找到均衡。开拓和试打听题是呆板进修中的一个经典，出格是在强化进修中：我们有一个署理人必要在全面相识情形中找到均衡，这就必要在试探常识和他以为将带来最高回报的动作之间做出选择。 通过普及的阅读，切磋数据科学的很多差异的规模，并深入阅读，成长我们的特定规模的专业常识。你可以把这个应用到你的写作和数据科学的实践手艺，你已经有-开拓-进修新的技能-试探这样一条线路。 对选择项目标最后提议是从小做起。项目只会跟着你事变的盼望而增添，并且不管你分派给项目几多时刻，它都要花更长的时刻。包袱一个完备的呆板进修项目也许是很诱人的，可是假如你如故试图进修Python，那么只能在统一时刻选择一件工作。也就是说，假如你有足够的信念去包袱整个项目，那就去做吧!没有比实践更有用的进修要领，尤其是在一个题目中处理赏罚这些片断。 结论 与任何长耽误回报的事变一样，写作偶然也会很坚苦。然而，有一些详细的动作使进程更轻易，并发生起劲的反馈回路。写作没有法门，最多就只有镌汰开始写作时的踌躇，从而开始并辅佐你继承提高。当开始或推进数据科学奇迹时，记着这些小贴士，成立并保持一个富有成效的写作风俗。 相干报道： https://towardsdatascience.com/practical-advice-for-data-science-writing-cc842795ed52 【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创文章，微信公家号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】 戳这里，看该作者更多好文 【编辑保举】
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