如何掌握数据科学界的“黑色黄金”?( 五 )
如何建立一个好的数据科学选集？根据一篇非常流行的文章 ， 答案是通过做公共工作 ， 例如贡献开源 ， 用数据建模、争论、可视化或机器学习算法展示创新思维和原创贡献 。 但不幸的是 ， 人们往往没有热心的指导或导师 ， 往往必须自我推进 。
能够成功穿越这个灰色地带的人 ， 据说已经在自驱动数据科学领域找到了他/她的法宝 ， 走得很远 。 不过 ， 为了使这次旅行富有成效 ， 他/她必须访问高质量的数据集以进行实践和学习 。
一个丰富的学习经历需要什么样的数据？
假设你正在修正像支持向量机或深层神经网络这样的机器学习算法 。 你应该在什么类型的数据集上实践它们？如果你从头开始学习 ， 建议从简单的小规模数据集开始 ， 你可以在二维中绘制这些数据集 ， 以便直观地理解模式 ， 并亲眼看到机器学习算法以直观的方式工作 。
这是一个好的开始 。 但这还不是全部 。
当然 ， 你可以提升一个级别 ， 并给自己找一个可以在上面实践算法的现实中的大型数据集 。
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