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？
DM的实践性很强，数据处理、做feature、调参都是必不可少的，其实这些东西也不枯燥，都是和现实非常贴近的，很有乐趣。 理论也非常重要，有了足够的理论知识，该放什么样的数据，该用什么模型，会出来什么结果，都会心里有数。 工具应该通过实践来学习，否则和实际应用会有差距。可以特意在实践中用一些平常自己不会用的工具，脱离自己原本熟悉的工具。