【译文】关于数据科学难以忽视的11大真相

1、Data is never clean. 2、You will spend most of your time cleaning and preparing data. 3、95% of tasks do not require deep learning. 4、In 90% of cases generalized linear regression will do the trick. 5、Big Data is just a tool. 6、You should embrace the Bayesian approach. 7、No one cares how you did it. 8、Academia and business are two different worlds. 9、Presentation is key - be a master of Power Point. 10、All models are false, but some are useful. 11、There is no fully automated Data Science. You need to get your hands dirty. 1、 数据都是没有清洗过的。 2、 你总是需要花费大量的时间准备和清洗数据。 3、 95%的任务不需要深度学习。 4、 90%的情况下，线性回归分析就能解决。 5、 大数据仅仅是一个工具。 6、 你应该拥抱贝叶斯分析方法。 7、 没人会关注你怎么实现的。 8、 学术和商业是两个不同的世界。 9、 成为一个PPT高手——演示是关键。 10、所有的模型都是有缺陷的，但是有些是有用的。 11、没有完全自动化的数据科学。很多你需要人工手动操作。 翻译：lily PPV课原创编译 转载请注明出处 原文链接：http://www.ppvke.com/Answer/?/question/24105 译文：https://www.linkedin.com/pulse ... tocha 作者：Kamil Bartocha Head of Data Science at lastminute.com

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