喜欢VS实用：数据科学家、AI工程师的工具选择指南
全文共1266字 ， 预计学习时长4分钟
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我发现了一个很有趣的现象：作为编写代码的人 ， 我们开发了某些带有弱点的工具和技术 ， 即使它们在特定情况下不是最佳工具 ， 我们也倾向于一直使用这些工具和技术 。
原因何在？选择工具也是一门学问 ， 我们有责任知道应何时使用正确适当的工具、技术或方法 ， 何时使用我们喜欢的工具 。
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何时知道该用什么
作为数据科学家、AI或ML工程师 ， 我们在要处理的任何项目时 ， 一定要知道这个问题需要构建什么样的解决方案 。 如果对问题陈述有了足够的理解 ， 你会发现构建和实现解决方案也会相对容易一些 。
在构建数据科学、AI或ML解决方案时 ， 一定要一步一个脚印地进行 。 如果目标是构建能够经得起时间考验的解决方案 ， 那么使用系统化或循序渐进的方法构建解决方案是非常必要的 。
解决问题时一定要遵循数据科学或ML项目的常规工作流程 。 在工作流程的每一个阶段 ， 对可能解决手头问题的方法进行研究或案例研究 ， 并查找可供使用的工具和技术 。
完成这些事情后 ， 权衡使用每一种工具或技术带来的利弊 ， 并根据自己的判断 ， 选择有助于更轻松有效实现目标的工具或技术 。 如果有许多选项 ， 则可以选择那些被人们广泛应用认可的工具或技术 ， 这样在使用的时候方便寻求帮助 ， 有助于你有效地利用该工具或技术 。
正如穆拉特·伊尔丹（MehmetMuratildan）所说的：“选择是丰富的 ， 正确的决定是难得的！”
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为什么不应该只用你所喜爱的工具
我们在工作中必须保持开放的心态 ， 这样才能有效地完成任务 。 只用最爱的工具和技术会限制你 ， 让你意识不到选择合适的工具将帮助你便捷高效地完成工作 。
如果你一直想在这个领域保持相关性 ， 那么教会自己如何学习、忘却和重新学习可能是最重要的事情之一 。 你必须摆脱过去对你来说有用的工具、技术或方法 ， 不断更新、更有效的方法 。 时间是我们职业生涯乃至生命中的一个非常重要的因素 ， 因此 ， 在进行任何项目的工作时 ， 你应该始终坚持使用可以节省时间的工具、技术或方法 。
伊桑塞加尔（EhsanSehgal）曾说：“在正确的时间做出正确的决定会使你的生活繁花盛开 ， 反之则会布满荆棘 。 前者令你享受 ， 后者你必须忍受 。 ”
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你要学会选择对你有用、让你的工作更轻松、更快的工具 ， 而不是那些你多年工作中形成的弱点 。 希望这篇文章有给你一些启发 。
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