通过实践法，我开展了许多专业探索，并获得了新的认识。

首先，在数据分析领域，我通过实际操作数据，学习了如何使用各种分析工具和技术，例如Python编程语言中的Pandas库、NumPy库和Matplotlib库等。这些工具和技术可以帮助我对数据进行清洗、处理、分析和可视化，从而更好地理解数据背后的规律和趋势。

其次，在机器学习领域，我通过实践法学习了如何设计和训练各种机器学习模型，例如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。这些模型可以帮助我进行预测和分类任务，并且在实践中不断调整和优化模型的参数和结构，以提高模型的准确性和性能。

此外，我还通过实践法学习了自然语言处理技术，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。这些技术可以帮助我处理和分析大量的文本数据，从而提取出有用的信息和知识。

通过以上实践法的专业探索，我获得了许多新的认识。首先，我认识到数据科学和机器学习是一个不断发展和变化的领域，需要不断学习和更新知识和技能。其次，我认识到实践是学习的最好方式，只有通过实际操作和解决问题才能真正掌握和应用所学的知识。最后，我认识到团队合作和交流是非常重要的，通过与其他人合作和交流可以获得更多的灵感和想法，并且可以更快地解决问题和完成任务。