我发现了一些非常有趣的东西：作为编码人员，我们开发了某些有弱点的工具和技术，即使它们不是最好的，我们也倾向于一直使用这些弱点针对特定情况的工具。为什么？工具选择是一门科学，我们有责任知道何时使用正确的工具、技术或方法，以及何时使用我们喜欢的工具。何时知道使用什么作为数据科学家、AI或ML工程师，对于我们要处理的任何项目，重要的是要知道需要构建什么样的问题解决方案。充分理解问题陈述后，您会发现构建和实施解决方案相对容易。在构建数据科学、AI或ML解决方案时，一定要一步一个脚印。如果目标是构建一个经得起时间考验的解决方案，那么就必须使用系统的或循序渐进的方法来构建解决方案。解决问题时一定要遵循数据科学或ML项目的正常工作流程。在工作流程的每个阶段，对手头问题的可能解决方案进行研究或案例研究，并找到可用的工具和技术。完成这些事情后，请权衡使用每种工具或技术的利弊，并根据您的判断选择能够帮助您更轻松、更有效地实现目标的工具或技术。如果选项很多，你可以选择一种被广泛使用和被人们认可的工具或技术，这样在使用时很容易寻求帮助，有助于你有效地使用该工具或技术。正如MehmetMuratildan所说：“选择很多，但正确的决定很少见！”来源：unsplash为什么你不应该只使用你喜欢的工具我们必须保持开放的心态，这样你才能有效地完成工作。仅使用您最喜欢的工具和技术会限制您，让您不知道选择正确的工具将帮助您快速高效地完成工作。如果你一直想在这个领域保持相关性，那么自学如何学习、忘却和重新学习可能是你可以做的最重要的事情之一。你必须摆脱过去对你有用的工具、技术或方法，并不断想出更新、更有效的方法。时间是我们职业生涯乃至生活中非常重要的因素，因此在从事任何项目时，您都应该始终坚持使用可以节省时间的工具、技术或方法。EhsanSehgal曾说过：“在正确的时间做出正确的决定，会让你的人生开花结果，否则就会布满荆棘。前者你享受，后者你必须忍受。》来源：unsplash你要学会选择对你有用的工具，让你的工作更轻松、更快捷，而不是那些在你多年工作中形成的弱点。希望这篇文章能给你一些启发。
