2021年1月数据科学学习记录

从16号开始进行系统的数据科学学习,目前的学习重心是Python。

具体的学习进度以及安排可见Notion,这个页面正在建立中,目前还不是特别完善。

学习进度

目前读完《A Bite of Python》这本书,适合入门,讲的十分通俗易懂。中文翻译链接。

一位专业课老师建议上这门MIT开设的Introduction to Computer Science and Programming Using Python,27号开课,在这之前的学习计划是复习和完善之前的学习。

环境搭建

学习的过程中,需要尝试跑一下教材里提及的代码。我使用的设备是Apple M1 Macbook Pro,具体的环境设置可见这里(需注意,为了和之后的学习内容统一,所有相关的计划和笔记内容都是英文为主,中文为辅)。

学习收获

平衡学习进度

这篇文章介绍了20条高效学习的方法,其中最为受用的是第一条:Do Not Learn If You Do Not Understand (没有弄懂就不要学习)。我将这一条抄写下来,贴在书桌前的墙壁上,每天提醒自己。切勿为了追求效率、完美主义,制造看起来学的很多、进度很快的假象。

根据我每天都会写的记录(2020年总结提及了这个习惯),自己的学习状态除了受到精力、注意力影响,也会受到章节内容难易情况影响。如果内容简单,一天可以学三个章节以上。如果难度增加,学习的热情就会减少。因此,为了平衡学习进度,每天的目标是两个章节。精力充沛的情况下可以多学一些。

学习方法—掌握整体脉络

学习开始之前需要掌握整体脉络,我的做法是通读目录,以及每一章节的大小标题。对于接下来需要学习的内容做到心中有数。

学习方法-笔记和复习

记录笔记的方法采用Ali Abdaal介绍的Active Recall方法(Youtubeb站)。使用Notion的Toggle List功能,以问题和答案对应的方式记录笔记,每次复习的时候给自己一点小测验。

我有一点编程基础,因此学习的过程中遇到的知识,有些是旧知识只需要备忘,不做特殊处理。有些是新知识,通过阅读教材上的讲解可以梳理清楚,标记为绿色。另外一些新知识,要么是读不懂教材,要么是教材省略了讲解,需要我后续查阅资料进行梳理,则标记为粉色。示例如:这些有特殊颜色标记的内容都是我复习时会关注的重点。

至于复习间隔,我仍然在摸索如何使用Notion达到这一目标,后续再和读者朋友们分享。

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