菜鸟数据科学家五大误区

你准备好要成为一名数据科学家，积极的参加Kaggle比赛和Coursera的讲座。虽然这一切都准备好了，但是一名数据科学家的实际工作与你所期望的却是大相径庭的。

本文研究了作为数据科学家新手的5个常见错误。这是由我在塞巴斯蒂安·福卡德（Dr. Sébastien Foucaud）博士的帮助下一起完成的，他在指导和领导学术界与行业领域的年轻数据科学家方面拥有20多年的经验。本文旨在帮助你更好地为今后的实际工作做准备。

1、Kaggle成才论

Source: kaggle.com on June 30 18.

你通过参加Kaggle比赛，练习了数据科学领域的各项技能。如果你能把决策树和神经网络结合起来那就再好不过了。说实话，作为一个数据科学家，你不需要做那么多的模型融合。请记住，通常情况下，你将花80%的时间进行数据预处理，剩下的20%的时间