小白必看：数据分析5个常见误区！( 三 )
误区3只注重理论而忽视实践
与许多领域一样 ， 数据科学往往是实践重于理论 。 问题是 ， 数据科学的实践是学不到的 ， 你必须在真实的环境中运行 。
在企业中 ， 数据科学家必须经受各种压力 ， 包括：与其他部门和团队协调 。 有时可能会随着内部优先级的变化而从一个项目跳到另一个项目 ， 或者当您的主要解决方案不能按照建议实现时 ， 需要寻找替代解决方案 。
代码集成的挑战 。 有时 ， 您的代码不能轻松地与现有代码集成 ， 这意味着您必须找到对应解决方案 。
预算限制 。 在实际工作中 ， 每个项目都有预算限制 。 弄清楚如何在有限的预算下 ， 获得足够好的(而不是完美的)解决方案 ， 这是数据科学家有效工作的关键部分 。
虽然关注最新的文章、博客和前沿技术也很重要 ， 但在这份工作中 ， 有些部分你只能边做边学 。 一个具备高工作效率的数据科学家 ， 应知道如何平衡他们的专业发展 。
误区4从不问为什么
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