我找不到工作来挽救我的生命，所以我猜我缺乏技能是一个问题。我一直在阅读大量有关统计数据的书，但我开始坐立不安了——我想从理论转向应用并测试我的技能，看看我如何与真正的从业者相提并论。
我拥有的大多数书籍都没有解决方案。他们有问题和实验室，但没有答案，我不知道我是否做得对。我知道在拟合模型方面，没有“正确”的答案，但肯定有不好的答案。我只是想确保我的答案足够好。
有哪些资源可以让我练习我的数据科学、统计推理、机器学习技能 - 并提供答案？我知道https://www.kaggle.com/competitions有任务，但现在这些似乎超出了我的能力 - 显然不会有正确的答案。
是否有网站可以测试您构建预测模型的能力？
有什么建议？
如果你想从理论转向应用，那么我建议你这样做：让你得心应手的“脏”！
UCI 机器学习存储库有一些更容易上手的数据集。Kaggle 也很棒，但在参加任何比赛之前，请从他们的存储库中寻找更简单的数据集。
如果您更喜欢有更多指导的东西，Mueller 和 Guido 的“Python 机器学习简介”一书包含许多从经典 Iris 数据集开始的示例。
最后，您可以考虑在线课程。Udacity 纳米学位包括您需要提交的项目，因此它提供了一些基本的实践经验。不过，在您的具体情况下，如果您认为这可能有助于您的简历，我只会走这条路。
做 Kaggle 问题是测试技能的好方法，也是提高技能的好方法。有些问题不需要先进的技术。例如，泰坦尼克号是一个介绍性问题。此外，还有许多问题的解决方案。你可以自己做一个问题，然后检查其他人是如何做的。