理论、算法、工具、实践在机器学习/DM工程师的学习成长过程不同阶段分别应占什么比例？扮演什么角色？
1. 混工业界做应用，理解业务本身，是投入产出比最高的。你通过理解，抽出有用的特征，效果往往要比直接塞给机器要好得多，出成果也快得多。 2. 理论的理解程度，决定了你的天花板高度。不说很深刻的理解，可能是某种程度的理解就可以让你少做很多工作而得到比较理想的结果。你理解得越浅知道得越少，为了达到同等的效果，实验的次数就要越多；理解得越深知道得越多，你就可以直接猜到（有理有据的推测）很多实验的结果，就不用去试了，技术选型直接就比你优、无脑调参和试模型的工作量比你少。我用更低的成本和少得多的时间就可以完爆你的效果。 对于工具，如果你懂理论，自己写工具都不难何况学工具。对于较通用和预测未来使用概率较高的工具，平时抽时间掌握是值得的。对于比较专用的比较低频使用的工具，当然是一边做项目一边熟悉会比较值得。这要是靠自己平衡。再重复前面说的，懂理论再学工具是很低成本的。反过来，如果理论零理解而企图通过学习工具去学习理论，这条路是很难走的。 关于创造价值很间接的问题。金融行业都是间接创造价值的，但是赚钱比什么行业都多。 而且像广告这些算法，已经好直接了啊，你今晚优化了算法，明天赚的钱就多了。还有那些购买预测之类的，直接就影响库存成本、营销成本。这些都是影响决策的，而且离现实数据又那么近，所 以你是离老板和用户都很近，你站的角度就会高得多，思考问题的角度就会高得多。 说回创造价值间接的问题，在过去的大组织方式下，离创造价值近的往往离分享价值远，一线员工创造价值，老板和管理层却分享更多价值；搞生产的也赚不过搞金融的。