构建成功模型的基础是了解数据集、数据类型和特征工程基础知识。构建解决实际问题的坚实数据科学基础需要这些能力。
3.培养解决问题的能力
通过进行实际案例研究，您可以获得解决问题的经验。结构化的问题解决技术可以增强您的数据科学基础，从而增强您分解具有挑战性的问题的信心。
通过使用 CRISP-DM 等框架，您的工作流程可能会得到简化。通过利用这些技术，您可以保证您的工作基于强大的数据科学基础，并将提供可靠且有意义的结果。
4. 了解业务背景
解决现实世界的问题是数据科学的重点。符合业务目标的技 台湾数据库 术解决方案将产生更大的影响，并扎根于创造价值的数据科学原则，重点是高效的数据探索以发现见解。
有效的沟通有助于直接呈现结果。通过向利益相关者提供基于可靠数据科学的见解来赢得他们的信任，使他们能够做出明智的决策。
5.循序渐进地学习
你不应该试图一下子学会所有东西。从数据科学的基础知识开始，逐步掌握知识，然后逐步学习更复杂的主题。这种方法可以保证稳定的发展。