在10分钟内学习任何数据科学概念

有效地填补停机时间,以学习技术概念。

这是最糟糕的感觉之一:无事可做,但没有足够的时间去做任何事情。 无论是等待医生的约会还是坐在无事可做的火车上,我一直想利用这小段的停机时间来做一些富有成效的事情。

当跳入数据科学等新领域时,有太多东西要学习,而没有时间去做。 如果您有10分钟的时间并且想学习一个主题,那么花费时间的最佳方法是什么?

在本文中,我将概述如何在短时间内有效地学习数据科学中的主题。 目的是回答有关该主题的一些基本问题,并了解下一步应该做什么。 我将继续介绍t-SNE的示例模板。

确定基线和问题-2分钟

潜水之前,请退后一步,看看您是否已经了解该主题。 考虑提到主题和相关内容的上下文。 这可能会提供有用的动力或应用,并且将思想联系起来对于学习非常重要。

接下来,列出要回答的三个或四个最重要的问题。 这些可以是广泛的,特定的或混合的。 考虑考虑您为什么选择此主题,以及您希望能够回答的基本问题。

以下是t-SNE的这两个步骤的示例:

基线:

  • 我想我听说过有关减维的t-SNE
  • 我记得一些提到t-SNE的简洁可视化效果,这些效果如何工作?

问题:

  1. t-SNE代表什么,它是什么?
  2. 与其他降维技术相比如何?
  3. t-SNE的用途是什么?何时使用?

回答问题并简短搜索-6分钟

大部分时间应该花在这里,但是关键是效率,而不是偏离轨道。

我建议首先以最广泛的术语搜索主题,然后进行简要介绍。 有时,一些关键问题的答案也可能会出现在这里。

数据科学内容可以是一把双刃剑。 一方面,可能会出现大量涉及该主题的文章和论文。 但是,由于质量和难度差异很大,因此很难进行筛选。

搜索主题时很容易分心。 我发现自己深入研究了仅与主要主题相关的一篇论文或Wikipedia文章。

继续关注您的问题清单。 通过确定主题的作用方式和所处的上下文,尝试快速提取每篇文章或网页的主要思想。

巩固新知识-2分钟

避免将此练习视为被动学习经验至关重要。 要将这些新获得的知识从短期记忆转移到长期记忆,有必要积极地使自己不仅回忆事实,而且建立新的联系。

关闭每个窗口或选项卡之前,请先提出一两个句子的摘要。 在浏览每个页面时,请记住这些,并查看是否存在任何连接。 如果符号或样式存在差异或差异,请尝试将其解决为最舒适的格式。

花时间回答列表中的每个问题。 尽自己所能,对他们做出真实的回答。 大声说出可能会发现较小的差距,否则可能看不到。

如果您仍有疑问或未解决所有问题,请不要担心! 这个想法是要获得一个简短的概述,并开始朝着正确的方向发展。 将这十分钟视为销售宣传; 如果该主题看起来有趣且有价值,那么花更多的时间花些时间可能是值得的。

谢谢!

我希望本文中有一些有用的信息。 这在很大程度上是常识,但是拥有清晰的战斗计划可以使生活变得更加轻松。

如果您有任何在短时间内学习新概念的技巧或建议,请告诉我! 我一直在努力提高自己的策略,以通过富有成效的教育活动填补我这一天的空白。