5G手机可免费接收电视节目：不挑运营商

一要：广泛搜查，持续学习

这些领域每天都在进步。技术发展迅猛，所以紧跟发展、了解数据科学中的最新成果显得越发重要。查找项目、任务甚至是一个简单的数据科学术语，都必不可少。向他人学习，特别是一些专家的观点，这些人都有着自己的见解，你可以学习运用。 查找和批判性思考就是提升水平的一种途径。极力推荐大家到Youtube上看一些高质量的视频，比如数据科学、人工智能、数学或编程频道。多读书，论文更重要，后者是获取正确知识的关键，对你理解数据科学的某个话题也有帮助。

一不要：放弃!

数据科学有时会很棘手，初学者刚上手会很难。不少人看一眼这个领域里的话题都害怕。其实，它同编程一样，出现错误意味着你会学到新的东西。不论到网上寻求解决方案，亦或自己攻克，从中你都会获得满足感。 初出茅庐不会解决问题也不要紧，只要持之以恒寻找出路加深理解，你就会进步。哪怕是专家也会犯错然后找资料解决特定问题。这大概是唯一一个不用恶补知识的领域了，忘记的知识谷歌上都可以查。 笔者鼓励大家转变对挑战性任务的看法，多几分享受。失败乃成功的奠基石，在数据科学中，犯错越多学的就越多。振作起来学习吧!

二要：实践操作

想要欣赏数据科学的“真善美”，最好要有很多项目的实践经历。可操作性高的任务和能力范围内的难题绝对给你很妙的体验。从理论的角度了解数据科学背后的机器学习、数学概念很关键。当然也要知道如何实操，不要怕麻烦，你要独立完成这些。 设想一个多层次感知器或神经网络的反向传播，你可能知道这些概念在数学和理论方面意味着什么。但实际操作和摸索方案也同等重要，后者对于提升和面试大有益处。 哪怕是一个简单的机器学习算法，都建议不要用算法库或类似的辅助工具。试着发现最好的办法，上手操作。如此可以提升技巧，对概念有更全面的理解。

二不要：犹豫不决，我要不要寻求帮助

过程中碰壁再正常不过，而数据科学的迷人之处就在于背后有非常优秀的群体，里面有很多人才和资源可以帮到你。Stack Overflow、discord channels、YouTube、免费的在线编码训练营、GitHub等有关数据科学的平台。 跟他人或者专家沟通交流也是明智之举。有效的沟通可以纠正你对某个话题的误解。同样，沟通能让他人听到你的观点，自己也能学到点。交流得越多，观点越完善，最大的作用是自己的社交能力会有所提升，这也是团队工作需要的。 过去笔者对于寻求帮助犹豫不决，认为凭自己解决所有问题才是正确的。但有时候也许是理解错或者有瑕疵，自己试过仍不行，就可以去问朋友或专家，请他们帮你!

三要：保持探索，建立新项目，积极实践!

人工智能与数据科学浩瀚无边，有很多东西等着我们去探索。置身于庞大的领域中，实践对于更新自己的能力和实操技巧愈发重要。发展从未停止，其中各个方面也包含很多知识，所以请坚持编码和实操! 积极参加网络上的竞赛。Kaggle就挺不错，上面会举办一些高权威的数据科学比赛。别怕成绩不好，只要学到东西就好。还有很多网站可以提升编码技能或参加比赛，比如HackerRank。加入群体后你可以向更多爱好者取经。 可操作的项目和想法数不胜数。选一个就可以着手开始了。不断学习的最佳办法就是多做!找更多的项目，更新技能!

 

由于直接面向消费者，零售和制造行业将出现更多安全违规行为

到2021年，更多品牌将需要直接面向消费者，而不再通过零售商和分销商构成的传统供应链。这就意味着企业将需要使用更多的应用程序来改进其业务参与模式，而此举将导致攻击面急剧增加，随之而来的就是更多的数据泄露事件。

正因如此，面临这种业务转型需求的品牌将需要优先考虑其产品安全性，并建立起开发者激励计划以及寻求更强大的漏洞和攻击模拟工具。

审计工作和预算压力将迫使企业采用风险量化技术

由于经济发展的不确定性，许多组织开始大幅削减了人员和技术投资，由此也导致合规性问题变得越发困难。

到2021年，审计和预算压力的持续增加将意味着CISO们必须努力寻求可以解决潜在的审计问题和风险的方式，风险量化技术或将迎来发展机遇。

（编辑：南通站长网）

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