最简单的解决方案往往是最好的解决方案

成为数据科学家并不意味着你必须使用机器学习模型解决所有问题。 如果CASE WHEN查询足以完成工作，则坚持这样做。 如果线性回归足以完成任务，则不要构建10层神经网络。

更简单的解决方案有很多好处，包括更快的实施时间，更少的技术负担以及总体上更容易的可维护性。

坚持使用你喜欢的工具很容易，但是使用创造新工具是有原因的——它们是用来填补现有的空白的。通过花时间探索新的库和包，我发现了一些令人难以置信的工具，它们为我节省了大量时间。以下是其中的一些:

Gradio是一个Python包，它允许你用三行代码就可以为你的机器学习模型构建和部署一个web应用。它的作用与Streamlit或Flask相同，但我发现它更容易部署模型。

Pandas Profiling是另一个自动进行探索性数据分析并将其整合到报告中的软件包。我发现当我使用较小的数据集时，这非常有用。最棒的是它只需要一行代码!

Kedro是一个开发工作流工具，允许你创建可移植的ML管道。它将软件工程最佳实践应用到你的代码中，使其可重现性、模块化和文档化良好。

有些步骤是不能匆忙的。特别是应该花时间深入理解试图解决的业务问题和正在使用的数据。

（编辑：四平站长网）

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