在深色模式下键入复杂的Python语句看起来很酷，但这并不是高效学习数据科学的方式。我推荐从像KNIME这样的低代码解决方案开始。

特别是对于没有编程背景的新手，专注于要解决的问题或要获得的洞察力至关重要。数据科学的核心挑战是将业务问题转化为数据科学问题。

KNIME的另一个优势是在节点配置期间会显示所有选项。许多选项是可配置的，但也有默认值，这使您可以仔细配置每个节点，或者只是查看默认值会发生什么情况。

你可以读书、看YouTube视频、浏览博客、参加在线课程，但如果只消费这些内容，你的技能不会真正提高。要真正在数据科学方面取得进展，最好围绕实际的数据科学活动开始并积累知识。

您不需要知道所有选项，但了解您在做什么（以及为什么）很重要。以小而易管理的步骤构建您的工作流程或代码。尝试创建一个具有尽可能少的节点或代码行的最小可行产品。

选择哪种工具（如KNIME）是基于个人偏好，但成功学习数据科学的关键因素是解决实际数据科学问题时的一致实践和实践经验。

实际项目的动手实践是从头开始数据科学学习之旅的基本步骤。它为您提供实践经验，培养批判性思维和解决问题的能力。

主题、使用案例和数据集的选择非常重要。最好选择您熟悉的使用案例和数据集，而不是教程中常见的标准数据集（如Iris数据集）。

如果您手头没有数据集，可以查看Kaggle开放数据集。使用”预先存在的数据集”（如Iris或波士顿住房数据集）的优势在于它们会产生一致的结果，但您不需要考虑结果是否合理。

创建预测模型等数据科学用例可以通过有限数量的步骤完成。您可能无法立即拥有最佳模型，但您将拥有一个可以逐步改进的工作流程。

扩展工作流程提供了通过阅读博客、观看教程或参加培训来寻求信息的机会，所有这些都专门针对您当前正在处理的主题。

反思允许您评估自己的成长，确定需要改进的领域，并跟踪您掌握数据科学的旅程。

处理数据科学用例的美妙之处在于，它不是一条通往终点的直线。总有改进的余地或以不同方式做事的空间。

达到一个好的解决方案往往需要克服各种障碍。但要知道帮助总是在附近：

在一周内成为一名成熟的数据科学家是一种错觉。学习需要时间和耐心。

精通数据科学不是一蹴而就的。这需要时间，而且数据科学不仅仅是编程，还需要了解方法、技术以及数据科学用例所在的领域。

您的学习之旅永无止境。尝试随时了解数据科学的最新趋势、工具和技术。探索新领域，参加高级课程，参加研讨会或会议。

我永远不会告诉你从头开始学习数据科学很容易。有时很容易，有时你会陷入困境。有时您的项目会完全失败。因此，将失败作为过程的一部分，并让它激发您不断学习和成长的动力。