在大学的大部分时间里，我都在积极地学习困难但有用的课程。但是，到了最后一个学年，我感觉累了，我想休息一下，所以我选了一门“有趣”的工程系课程，叫做“航海物理学”。
我们研究了什么样的动力会让帆船的速度快过风，以及船的形状如何影响其自身的稳定性。我比大多数同学学到了更多的物理知识。很自然的，我的功课做得很好，而且如果我想去航海，我会是一个行家。
我在学期末验证了这个假设。当时我们去了马斯卡湖，试着行驶一艘真正的船，但事情并不像我预料的那样。
船有点晃动，我所掌握的有关浮力和“扶正手臂”的知识并没能让我好好地呆在船上。转弯需要协调多种动作，如果时间点不对，一根两米长的金属杆（吊杆）就会碰到我的脑袋，每一次敲击脑袋发出的隆隆声都会导致我出现几分钟的耳鸣。
航海物理知识很有趣，但很明显，在你真正开始航海时，它们并不一定管用。
那么，这和数据科学有什么关系呢?
就像我在没有实际航海经验的情况下学会了航海物理学，大多数数据科学课程非常详细地介绍了一些算法，但却忽略了成功的数据科学项目所需要的技能。
企业数据科学仍然是一个新的领域。很多学者都还没有为为真正的企业解决过真正的问题，所以他们以一种与数据和业务环境相分离的方式教授教科书中的算法。从智力方面看，这是一种乐趣。但是，如果学生们认为学好这些课程为就等于为成为数据科学家做好了准备，那他们就错了。
那么如何将你的学习精力放在重要的实操技能上呢？以下是一些值得一看的指南：
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使用标准的开源库。数据科学通常会依赖具有良好的文档和设计并经过良好测试的 API 库。自己去实现这些东西会带来不必要的复杂性和 bug，并且会让你分心。
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花更多的时间研究数据模式，并将其转换成所需的格式。大多数项目涉及大量的数据操作和相对较少的模型调优。正在招聘数据科学家的朋友告诉我，很多求职者都能描述算法，但绝大多数人缺乏 pandas 相关的技能，无法在实际工作中高效地完成任务。
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了解技术的应用背景。在描述技术实用性时，如果你还是满嘴技术术语，说明你可能还没有准备好应用它。
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学会如何解释模型输出。例如，你需要了解如何度量模型的准确性，以此来判断是否可以信任模型。
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在你感兴趣的领域内构建项目，它可以与电影、时事、体育、食物或任何其他事情有关。这将教会你如何以一种非常实用方式来构建有关外部世界的无定形问题。这是数据科学家最重要的技能之一。分享你的工作成果，学会如何解释和讨论结果，这可能是最为重要的技能。
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跳过教科书和课程提及的算法理论，会更容易地成为一名数据科学家吗？当然不是。
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