- 让你的知识与时俱进是成为数据科学家非常重要的一个方面，特别是当这个领域在不断创新的时候。
- 研讨会是学习新知识的最有效途径，特别是技术性主题。研讨会可能会涉及花费，但它们是颇具投资价值的，因为你可以通过它们来修饰简历，并且它们时常能提供比大学课程更具实用性的知识。
- 会议是一种扩展数据科学知识的好方法，你可以在会议中了解最近的创新成果，结交许多领域内有趣的人，同时学习一些有用的东西，让你有机会把它们用到你的难题或是正在面对的数据科学挑战中。
- 在线课程，特别是MOOC，是最能增长和改善你对各种主题知识的途径之一。在Coursera上有各种现成的数据相关课程，Coursera也是最有威望的MOOC提供方。
- 数据科学小组是一个学习领域新知的既有效又充满乐趣的方法。你需要找到一个的举办大量教育活动的小组，有大量活跃在数据科学领域内的成员（不只是初学者），同时与小组内的其他成员积极地参与交流。
- 资源问题十分普遍，并涉及以有限的资源来处理数据分析业务。
- 需求问题是老生常谈的问题，牵涉到沟通不畅、误解以及曲解了包括你的经理和客户所提出的需求的实现。这可以积极地通过创造力、外交手段、沟通以及耐心地得到解决。
- 缺乏专业知识可以通过阅读好的文章、书籍、网站来克服，或是咨询专业人士。
- 综合运用各种工具在IT世界中极为普遍，它牵涉使各种程序、数据集以及各种数据格式协同工作，这会在新开发一个程序时显得十分棘手。你可以通过良好积极的沟通、创造性以及耐心来克服这类问题。