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我发现了一个很有趣的现象：作为编写代码的人，我们开发了某些带有弱点的工具和技术，即使它们在特定情况下不是最佳工具，我们也倾向于一直使用这些工具和技术。
原因何在？选择工具也是一门学问，我们有责任知道应何时使用正确适当的工具、技术或方法，何时使用我们喜欢的工具。
何时知道该用什么
作为数据科学家、AI或ML工程师，我们在要处理的任何项目时，一定要知道这个问题需要构建什么样的解决方案。如果对问题陈述有了足够的理解，你会发现构建和实现解决方案也会相对容易一些。
在构建数据科学、AI或ML解决方案时，一定要一步一个脚印地进行。如果目标是构建能够经得起时间考验的解决方案，那么使用系统化或循序渐进的方法构建解决方案是非常必要的。
解决问题时一定要遵循数据科学或ML项目的常规工作流程。在工作流程的每一个阶段，对可能解决手头问题的方法进行研究或案例研究，并查找可供使用的工具和技术。
完成这些事情后，权衡使用每一种工具或技术带来的利弊，并根据自己的判断，选择有助于更轻松有效实现目标的工具或技术。如果有许多选项，则可以选择那些被人们广泛应用认可的工具或技术，这样在使用的时候方便寻求帮助，有助于你有效地利用该工具或技术。
正如穆拉特·伊尔丹（Mehmet Murat ildan）所说的：“选择是丰富的，正确的决定是难得的！”
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为什么不应该只用你所喜爱的工具
我们在工作中必须保持开放的心态，这样才能有效地完成任务。只用最爱的工具和技术会限制你，让你意识不到选择合适的工具将帮助你便捷高效地完成工作。
如果你一直想在这个领域保持相关性，那么教会自己如何学习、忘却和重新学习可能是最重要的事情之一。你必须摆脱过去对你来说有用的工具、技术或方法，不断更新、更有效的方法。时间是我们职业生涯乃至生命中的一个非常重要的因素，因此，在进行任何项目的工作时，你应该始终坚持使用可以节省时间的工具、技术或方法。
伊桑塞加尔（Ehsan Sehgal）曾说：“在正确的时间做出正确的决定会使你的生活繁花盛开，反之则会布满荆棘。前者令你享受，后者你必须忍受。”
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你要学会选择对你有用、让你的工作更轻松、更快的工具，而不是那些你多年工作中形成的弱点。希望这篇文章有给你一些启发。
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编译组：骆昱含、李紫瑶
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https://towardsdatascience.com/choosing-between-the-tools-you-love-and-the-tools-that-actually-get-the-work-done-ff0da99bc00b
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