Bir Data Scientist olarak öğrenmenin daha yararlı olabileceği muhtemel şeyler:

1. Daha fazla veri bilimi tekniğine hakim olmak
2. Belirli bir seviyeye gelmiş bir dilin yetkinliklerinde uzmanlaşmak
3. Daha fazla matematik, istatistik, olasılık çalışmak
4. Docker, heroku, DevOps vb.
5. Daha iyi bir takım üyesi olmak, scrum gibi metodlara adapte olmayı öğrenmek
6. Daha okunabilir kod yazmak, daha optimize olmak, düzgün bir structure'da proje yapmak
7. Veriye bakış açınızı geliştirip daha iyi görselleştirme yapmayı öğrenmek
8. Spesifik bir alanda CNN, NLP vb. derinleşmek
9. State-of-art projeleri takip etmek, yeni teknikleri erken öğrenmek
10. Soft skillerinizi geliştirmek, iletişim, liderlik
11. Özellikle data scientistler için daha fazla pratik
12. Cloud, IoT gibi sistemlerde ufak projeler yapmak

Pareto etkisini bilirsiniz, bir işin %80'lik kısmı çok kolay halledilir fakat sizi uzman veya değerli yapacak şey, sizi diğerlerinden ayıran o şey %20'lik derinleşme bölgesindedir.

Veri biliminde anahtar unsur derin bir teori ve bu derinligi uygulayabilmek için dildeki hakimiyettir.

Enerjimizi nereye kanalize edeceğimizi iyi seçmeliyiz, çünkü bir ömüre sığmayacak kadar öğreneceğimiz şey var.