数据科学太难？这些陷阱请避开，正能量很重要！

很多人可能都会有这样的疑问：网上有这么多可用的资源，为什么保持学习数据科学的积极性这么难呢?

无论你怎样学习数据科学，你总会遇到一些会扼杀积极性的挑战，碰上一些让你觉得自己很渺小而无能为力的工作，或者听到恶魔在你耳边低语，“这太难了，放弃吧。”

但你不必独自面对这个难题。这篇文章将会提到一些打击学习积极性的陷阱。希望你在了解了这些陷阱之后，走向数据科学的职业道路会更加平坦。

确保你适合学习数据科学后再开始学习

数据科学家这一职业很吸引人，薪水高、工作有趣、受人尊崇。因此许多人想做数据科学家。

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但是，即使你对数据科学很感兴趣，如果你讨厌它的日常任务以及那种感受，那就很难保持积极性了。

对大多数初学者来说，在真正进入到“做”的阶段，即构建全面的数据科学项目之前，可能要经过数个月的学习。这时候你意识到自己讨厌这一过程的话，对自身将是一个很沉重的打击。

如果你选择从事数据科学家这一职业，你要适应以下的任务和这些任务给你的感受。

感受：

• 学习永无止境的感受。
• 超出能力范围或被压得喘不过气的感受。
• 一次次的失败才迎来一次成功的感受。
• 花费了数周心血的项目失败了或被忽视的感受。

任务：

• 在完全没有任何基础上自学的技能。
• 花几十个小时解答一个看似简单的问题。
• 将自己与(看似)更成功的人作比较。
• 与不了解(不关心)数据科学的人谈论数据科学。
• 做准备占95%，执行只占5%的工作。
• 做很多不那么吸引人的工作(数据库创建、数据再加工……)。
• 敲代码……无穷无尽地敲代码。

建议：学习之前要做好研究

数据科学家这一职业很棒，但同时也能给人带来巨大的打击。

在开始学习之时做一点研究，坚持完成数据科学学习的概率会大大增加。

学会处理焦虑

做研究时你会发现一个不幸的事实：要做一名数据科学家，你要精通很多工具，会许多技能，这会让人觉得成为数据科学家的希望很渺茫。

你可能会开始问自己：我要不要再读个博士?没有工作经验的话，我怎么才能学到这些技能?我能够学会这些东西吗?

学习数据科学之初，你会觉得很焦虑，压力大。这很正常，每个初学者都会这样。但要记得刚开始学习的这段时间对于你未来是否能成功至关重要。你在最初几周里养成的学习习惯会一直延续下去，并决定你在之后的学习中会如何应对压力和焦虑带来的负面影响。

如果你能从一开始就找到处理压力和焦虑的健康的方法，那么随着时间的推移，你学习数据科学的信心将会更坚定，积极性会更强。

要提醒你的是，在刚开始学习的这段时间内，你绝对不能采用不健康的方式来应对负面影响。

什么方式健康什么不健康，很大程度上因人而异。以下是一些不健康的应对压力的方式，不要踩雷。

对学习感到不知所措时，不要购买全面的课程或教科书

要是你真的购买了全面的学习课程或者教科书，学习就好像变成了别人交给你的苦差事。更糟的是，因为没有努力去规划自己要学的东西，你便不知道学习某种技能或概念的原因是什么。结果如何呢?一旦你购买了网上课程，你的学习积极性就迅速下降。

不要这样做的原因：即使你能从别人的课程中学到很多东西，还是建议你不要这样做。为什么?因为在数据科学的学习过程中，你学到的最重要的技能便是你能够自学。

在自学过程中，你可以发现自己技能中的漏洞，学习新技术以填补漏洞，并制定一份可行的计划来学习这些技能。如果仅通过现成的课程来学习，那你就会少这方面的经验就会很欠缺。

随着时间的推移，情况会变得更糟。当你真的成为数据科学家时，你可能会遇到一个十分独特的任务，对于那个领域的问题，你完全没有任何经验。这时候如果慕课或教科书上没有你需要学习的技能，那你的日子就很难过了。

在压力大时不要推迟学习或指定某一天来学习

初学者可能会犯的最大错误是推迟学习。如果你觉得太忙了所以推迟，那没关系。但如果你想学有所成，就要每天留出时间来学习。如果你没有每天练习和学习，你的学习积极性很快便会减弱，最终你会对这份本可施展你的抱负的职业失去兴趣。

不要这样做的原因：成为数据科学家的过程是一场马拉松，而不是短跑。这个职业所需的广泛技能只有通过长期不懈的努力学习才能获得。如果你试图在短时间内学会所有技能，最终只会耗尽自己的精力，失去继续学习下去的积极性。

更糟糕的是，如果你有时间就学，没时间就不学，那你可能永远也不会真正踏上学习的旅程。如果你真的这样做了，你的大脑会形成一个观念，认为有时间的时候才能学习。对于数据科学来说，有这种想法便意味着你的职业生涯快要终结了。

建议：尽早养成健康的学习习惯

不管你是想要在事业上有所作为的全职工作者，还是想要从事自己感兴趣的职业的在校学生，你们都要养成一个健康的学习习惯来应对压力。

学习之初可以养成的一些健康的习惯：

• 每天留出时间来学习新东西。
• 加入数据科学的学习社群，你会发现很多人和你一样有焦虑感。
• 如果你在学习中感到疲惫和焦虑，那就抽空用最近学到的知识来做个项目。这是很好的减压方式，可以让你回顾学习数据科学的初衷。

学会应对学习时的不知所措

真正开始学习数据科学的技能以后，你会发现要关注的东西很多。这时候，你可以列出未来半年里想要学习的8到12个技能。 看看斯瓦米·钱德拉赛卡兰的数据科学技能地图，你就明白了。

第一次看到这张图的时候，很多人可能会被要学习的技能之多吓到。一个人怎么能自学学会这些技能呢?不幸的是，这种不知所措的感觉会一直伴随着你。

当你感觉已经掌握了一个概念或技能的时候，马上又要在学习列表上加上五项新技能。随着时间的推移，你需要学习的技术变得更新，更复杂，情况也就变得更糟。

（编辑：核心网）

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