问在这种情况下，先进的理论知识帮助解决了一个现实世界的问题？

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最后，作为一名应用数据科学家，您可以使用一袋工具来解决业务问题。知道你的工具能做什么，每个工具在哪里有用，以及它们的局限性是什么，这是很有帮助的。如果你至少没有一些理论，知道在哪种情况下使用哪种方法似乎是毫无意义的细节列表，当事情中断时，你可能不知道为什么--我的代码中是否有错误，还是我在一个有基本局限性的场景中应用算法时犯了根本错误？

您可以务实地应用工具，就像您以前看到它们应用过的那样。理论将帮助你有一个直觉，它是否可能或合理地应用给定的工具，以新的情况，你还没有看到。它可以帮助您回答这样的问题:该算法将如何与数据的大小或维度进行缩放？特别是SVM在数据大小上的扩展性较差，正是因为它们依赖内核。这种基础知识可能比能够写出内核技巧更有用。