Грешки при учење Data Science (и како се справив со нив)

грешки при учење data science

Прва работа што ми беше кажана од страна на „професионалците на интернет“ кога почнав да се интересирам за податочни науки беше: „Ова е меѓу најтешките професии што постои моментално во ИТ сферата.“  Мене тоа од една страна ми беше мотив, затоа што сакам предизвици, а од друга страна ми создаде страв дека нема да постигнам ни трошка од тоа што моите идни колеги го можат. Сега, кога фактички навлегувам сè подлабоко во овој многу (навистина МНОГУ) широк свет на Data Science, сфаќам дека мојата претстава за тоа што вклучуваат податочните науки била камче во песокот од она што е навистина Data Science – наука што вклопува податоци од секое поле во светот.

Пред да се обесхрабрите, ќе ви кажам нешто многу важно, што и јас некогаш го заборавам: Никој не знае сè и нема човек кој учи без тешкотии. Сосема нескромно (и би рекол со доза на преценување), јас се сметав себеси за натпросечно способен во програмирање и математика, но потоа си ја „кубев косата“ кога на еден error ќе заглавев 3 дена. Никој не знае сè, затоа нема само еден човек што ја завршува работата на сите.

Сепак, постојат паметни и не толку паметни начини да се пристапи кон учењето на оваа област, а единствените начини да дојдете до паметниот пристап е да го искористите сопственото искуство или да ви пренесе искуство човек кој го искусил тоа. Јас, во моментов се надевам дека ќе ви дадам дел од моето искуство, за да не правите исти грешки како мене.

Ова се најважните нешта кои би ви ги посочил накратко.

 

Читањето не е доволно. Пробајте самите да го аплицирате наученото.

Дури и 8 часа да гледате видеа или читате по форуми и Stack Overflow, ако сами не седнете да го напишете тоа што го читате, 90% се губи како знаење. Многу од тоа што го научив го научив со пишување работи, гледање што е грешно, пробување пак, потоа согледување одново што е грешно итн. Тренингот, односно праксата се многу важни. Многу од грешките што се јавуваат се всушност лекции и без да ги искусиш си како професионален спортист што вежба само со гледање натпревари на телевизија. Теренот, односно тренингот се неопходни.

Ова ме води до втората важна точка.

 

Научете да читате грешки.

Ова се состои од два индивидуални дела. Прво, научи што значат грешките при кодирање. Никогаш нема (а не ни треба) да ја научите секоја грешка одделно напамет, но знаењето т.е проблемот на кој ќе ви укаже компјутерот ќе ви спаси безброј часови. Секој пат кога ќе се појави нова грешка при кодирање, а не разбирaте што ви кажува, направете едно ctrl+c на Exception-от и едно ctrl+v на Google. Најголем пријател при изучувањето на било какво програмирање ќе ви биде заедницата Stack Overflow (ако дојдете дотука, ќе ги сфатите сите можни мемиња за програмерите и Stack Overflow :))

Вториот дел од ова е потешкиот, а тоа е гледање математички грешки. Некогаш кодот ќе е супер синтаксички, сè ќе ви е убаво напишано и ќе ви проаѓаат некои резултати, ама нема да знаете што да им правите или нема да ви делуваат точно. Некогаш навистина мора да си запишете темелно што сакате да постигнете со математиката, која е целта до која сакате да стигнете и што очекувате да добиете. Ова е многу потешко, затоа што програмата нема сама да ви каже што е она што недостига и е нешто што за што ќе мора самите да си создадете осет.

 

Секогаш има човек што знае повеќе.

Не го сфаќајте ова поразително (ова е всушност добро!), бидејќи додека сте почетници за секоја област во сферата ќе има човек кој може да ви помогне ако ви треба помош. Она што треба вие да направите е да дадете сè од себе и кога ќе се заглавите да знаете да поставите убаво прашање. Дали тој човек ви е професор, ментор или личност со квалитетен YouTube канал, секое почетничко прашање било одговорено 100 пати на интернетот, само треба да го најдете.

 

Ништо не е лесно (и секој проблем има барем 2 одговора).

Ова лично најмногу „удри“ на моето его, бидејќи секој пат кога ќе си помислев „Еј, ова беше лесно, ми испадна од прв обид“, секој пат излегуваше дека не е толку црно и бело. Секогаш постојат подобри и побрзи начини, како и мал милион поправки и алтерации на секое решение. Како што ми има кажано еден професор: „Со пишување на некој код сте готови само кога ќе се откажете од неговото подобрување.“ Додавајќи го фактот дека самото стигање до функционален код е неверојатно долго и тешко и имаме една рецепта за многу долг и потенцијално изнемоштувачки процес.

Но, како совет за крај можам да кажам:

 

Не се откажувајте!

Поголемо задоволство од тоа конечно да ти проработи тоа што си го правел не постои. Дури и друг да го направил истото пред тебе, дури и друг да направил на некој начин подобро решение, кога конечно ќе стигнеш да имаш функционален модел, исчистени податоци, добра визуелизација и сè тоа кога ќе е добро организирано, не постои подобро чувство. Така што, мој совет е посветете повеќе време да најдете начин како да го тестирате моделот или да ги визуелизирате тие информации, секогаш правете чекор плус – и сè ќе вреди.

До следното читање,
Вашиот Red Hood!

______________

Chapter 1 – Како почна сè…

Chapter 2 – Зошто сакам да го учам и работам ова?