如何提高数据科学学习能力，并建立更深刻的知识和技能，提高了硬实力与软实力，以实施成功的项目取得成果？以下5个方面能够帮助你更好地理解与学习这门学科。

 1.从头到尾参与大项目的执行
 
大多数人往往会从实践中学到最好的东西，这就是为什么在线课程通常会教一种技能或概念，然后要求在一个小练习或项目中实施。虽然从头到尾实施大型项目，可能会有很多陷阱，这也能更快教会你更多知识。

 

为了练习实现之外的技能，应该从头开始开发自己的项目——从研究问题开始，到部署结束。

以下资源可帮助你完成此任务：
 1、开发项目想法：如果你需要灵感来提出独特的数据科学项目想法。
 2、项目规划方法：本文介绍了10种不同的方法来帮助规划和管理数据科学项目。它们包括CRISP-DM、agile、ad hoc、和waterfall方法。
 3、数据科学项目结构：Cookiecutter Data science提供了一个标准化的项目结构，帮助创建可复制的、自文档化的项目。它考虑了项目中的所有步骤——从收集和转换数据到生成包含结果的报告。
 
 除了从开始到完成一个项目的实施，对更大项目的关注也能增加学习经验，同时处理大型数据集、实现更多的模型和回答更多的问题将出现更多的问题和困难。虽然实践可能会令人沮丧，但实际上它也能给予你宝贵的知识和技能。面对一个问题，然后自己解决，这是一种比被告知潜在问题及其解决方案更有效的学习方式。
 
 2.阅读学术论文
 
阅读介绍、比较和对比算法和机器学习方法的学术论文，能提供比任何博客文章都更加深刻的知识。此外，阅读学术论文有助于掌握所在领域的最新进展，ML算法和NLP模型都是由研究人员开发的，并在random forests、XG Boost、BERT、GPT-3等论文中介绍。
 
 通过定期阅读学术论文获得的知识，将能够更好地解释算法的内部工作原理，为用例选择合适的模型以证明正确的决策。
 以下资源可以帮助您开始学习学术论文：
 
 1、学术论文阅读指南：
 Kyle M Shannon解释了为什么阅读学术著作是如此困难，以及如何才能在这方面做得更好。
 2、深度学习论文阅读：
 Robert Lange每月出版推荐的深度学习论文新摘要。
 3、RSS提要：使用RSS提要来更新最新的研究，arXiv feed允许访问与特定类别相关的研究，如计算机科学、统计学或机器学习。
 
 3.写技术博客

根据Feynman技术，向别人解释一个话题是自我学习的好方法。当在Medium或TDS上写关于数据科学的技术文章时，需要足够详细地理解材料，以便向读者解释。因此，写数据科学是Feynman技术的一个很好应用。
 
 写技术文章的一个极好的好处是有自己的资源，如果想重新了解一下刚才实现的算法或项目，可以回到自己的文章中。此外，这些博客文章还可以向雇主证明，你了解某个主题，并且精通数据科学。
 以下资源可帮助你入门并提高写作能力技术：
 
 1、如何开始数据科学写作：
 Rashi Desai提供如何撰写数据科学文章的理由和指导。
 2、数据科学写作指南：
 Elliot Gunn创建了TDS文章的概述，讨论如何改进数据科学写作。
 3、发布成功文章的工具和建议：
 Anne Bonner分享在媒体上写博客的一般建议，并讨论一些有价值的工具，如语法和 Hemingway App。
 
 4.与他人合作
 
与其他数据科学家或程序员合作，以及为朋友或当前雇主解决与数据相关的问题，可以教会你在线课程所缺乏的技能：
 1、与技术和非技术受众沟通并向他们展示自己的成果。
 2、解决与业务相关的问题，其中错误可能会产生实际影响。
 3、根据用户反馈调整自己的想法和代码。
 
 从头到尾从事大型项目、创建自己的数据集和ETL管道、阅读研究论文、撰写技术博客文章以及与他人合作，能教会了自己宝贵的技能，衷心希望你能自己尝试这些技巧，加强你的数据科学学习。