一、学会爱数据
你需要些动力来让你发现统计、线性代数和神经网络之间的联系，爱上数据给你的成就感，并不是看到数据就头疼。数据科学的伟大之处是有无限有趣的东西可以发现——那就是问问题然后找到一个方法来得到答案。
二、在实践中学习
拿到一个你感兴趣的数据类型，分析它，比如所有设备在互联网上的映射、找到真正的NBA球员的位置，今年又哪些地方有难民，或者是其他事情。在这个兴趣中，一味的翻书看晦涩的文字都不可以弄懂的语法，也许就在你实际操作的一边分析一边翻翻找找中就学习到了。实践才会出真理，老一辈不会骗我们的啊
三、学会沟通
交流的一部分是对主题的理解和理论， 另一个是理解如何组织你的结果。最后一部分是能够清楚地解释您的分析。要知道你懂并没有什么厉害的，而你的数据结果能让并不清楚这方面的人群都懂，那才是你的厉害之处了。给个小小的建议，开始写有逻辑性的博客吧，不管什么内容，从你熟悉的开始！只要你能养成习惯，每天写一篇有逻辑性的博客，进步绝对是可见的
四、向同行学习
从同行身上学到的东西，是你想不到的，集思广益，在数据工作中，团队合作非常重要。
五、不断增加学习的难度
处理更大的数据集。 学习使用spark，要知道信息时代的停止学习就是淘汰