Conţinut
- Oamenii de știință de date: Techs Rock Stars?
- Oamenii de știință ai datelor Ce fac?
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
- Cum să fii un om de știință a datelor
- Drumul către date mari
Sursa: Onradio / iStockphoto
La pachet:
Rolul oamenilor de știință a datelor devine rapid cea mai căutată carieră din lumea tehnologiei. Am întrebat omul de știință de top Jake Porway, de la The New York Times, despre cum și-a obținut slujba și despre sfaturile sale pentru succes în domeniu.
Rolul oamenilor de știință a datelor devine rapid cea mai căutată carieră din lumea tehnologiei. Companii precum Google, Amazon și LinkedIn utilizează oamenii de știință de date pentru a-i ajuta să mențină acest avantaj inovator în era datelor digitale. Iar acum pasionații de date și tehnologie aspiră să devină oameni de știință de date la fel cum unii muzicieni aspiră să devină vedete rock. Poate tocmai de aceea, unii oameni se referă la oamenii de știință de date drept noile stele rock ale erei tehnologiei.
Din păcate, acest rol este încă atât de nou, încât există încă un nivel de obscuritate în acest sens, ceea ce înseamnă că mulți oameni de știință din datele wannabe își conduc autobuzele turistice pe un drum greșit. Oamenii de știință de date merită reputația lor de stele rock? Ne cufundăm în lumea științei datelor cu un interviu cu Jake Porway, omul de știință al datelor din laboratorul de cercetare și dezvoltare din The New York Times.
Oamenii de știință de date: Techs Rock Stars?
Deci, de ce oamenii de știință ai datelor sunt denumiți drept noi stele rock ale lumii tehnologiei? Această analogie este de fapt mai profundă decât dorința tocilarilor de date să sune ultracool. La fel ca o stea rock, o carieră a oamenilor de știință în date include diversitate, libertate artistică și adaptabilitate. Și la fel ca stelele rock ale lumii divertismentului, cei mai buni oameni de știință de date tind să obțină o mulțime de oameni din toate domeniile industriei de date și tehnologie.
Ceea ce face un om de știință de date este foarte divers; la fel cum muzicienii folosesc diferite instrumente, instrumente și tehnici pentru a reda stiluri muzicale care sunt la fel de disparate precum jazz și death metal, un om de știință de date stăpânește și un anumit instrument și domeniu. Există și stilul implicat. Și nu există nici un mod corect sau greșit de a face treaba - este vorba despre impactul pe care munca îl are asupra altor persoane.
Când Beatles și-a scris melodiile, nu a existat o singură persoană care a menționat cum trebuia să se cânte fiecare notă de pe fiecare instrument. Au venit împreună și s-au blocat; prin descoperire creatoare au descoperit melodii care au funcționat. Este la fel pentru oamenii de știință de date. Trebuie să simtă ritmul, să intre în canelură și să armonizeze o soluție. Acest lucru este posibil doar cu cantitatea potrivită de libertate artistică de a încerca orice abordări, instrumente și tehnici care ar putea să vină în minte în acest moment - și agilitatea de a face schimbări atunci când ceva pare lipsit de cheie.
Odată ce un om de știință de date stăpânește fundamentele fundamentale, el sau ea devine adaptabil și câștigă încrederea de a oferi soluții în alte domenii. Vorbim mai mult despre aceste elemente fundamentale de bază mai târziu. Ideea de făcut aici este că, odată ce stăpânești știința datelor, poți să iei rolul în orice câmp dorești, deoarece datele sunt peste tot.
Scopul final al unui om de știință de date este de a crea cantități masive de valoare pentru cel mai mare număr de persoane posibile. În timp ce un om de știință de date funcționează în spatele scenei, nu se întâmplă să joace pentru un public numeros: Cu cât faci mai bine treaba, cu atât mai mulți oameni ai ajuns - și cu atât vei primi recompense.
Oamenii de știință ai datelor Ce fac?
Deci, ce fac oamenii de știință de date exact? Permiteți să trecem prin acest lucru cu un exemplu la care am putea să ne raportăm cu toții.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Vă spunem că vă dați seama că într-o zi nu aveți aceeași cantitate de energie în ziua în care ați folosit. Așa că vă fixați un obiectiv: să aveți mai multă energie în timpul zilei. Acesta este un obiectiv destul de larg și ambiguu. Așadar, primul pas în calitate de om de știință a datelor este eliminarea unei anumite ambiguități și cuantificarea acestor măsuri de măsurare. Există metode pentru acest lucru. Nu vom intra în detalii aici, dar vă spunem doar că teoretizați că nu dormiți suficient și, prin urmare, dați-vă sub-obiectivul de a obține opt ore de somn în fiecare noapte.
Chiar dacă acest obiectiv este ceva mai măsurabil și mai puțin ambiguu, are propriile sale provocări. Nu poți începe cu adevărat un cronometru odată ce adormi și, chiar dacă începi un cronometru după ce te urci în pat, este posibil să nu adormi imediat. În plus, este greu să ții cont de vremurile în care te trezești în toiul nopții. În sfârșit, există diferite tipuri de somn, precum somnul profund și somnul ușor. Concluzia este că este dificil de măsurat somnul cu exactitate și, prin urmare, este mai dificil de măsurat impactul său asupra nivelului de energie.
Deci, ce poți face? Ei bine, în calitate de om de știință de date, ați căutat cele mai noi tehnologii și ați descoperit că există dispozitive de monitorizare a somnului.Și dacă ați folosit un astfel de dispozitiv pentru a măsura și înregistra în mod digital somnul, veți putea să obțineți date mai exacte despre somn și să colectați aceste date în timp pentru a realiza un grafic.
Doar asta vă poate oferi o perspectivă mai mare asupra a ceea ce se întâmplă. Reprezentarea vizuală vă va oferi conștientizare, claritate și direcție. Vei putea vedea dacă îți atingi obiectivul de opt ore de somn pe noapte și, mai important, să poți lua măsuri dacă nu ești.
Aceasta este meseria de bază a omului de știință a datelor: să aducă noi modalități de măsurare și afișare a datelor, astfel încât să se ofere mai multă conștientizare, claritate și direcție celor care îl privesc.
Dar un om de știință bun de date nu se oprește aici. Odată colectate datele, acestea pot fi integrate cu orice altă activitate măsurată pe care o desfășori pe parcursul zilei. Integrați-l cu productivitatea dvs. pe baza datelor din sistemul dvs. de gestionare a sarcinilor. Integrează-l cu stările tale de spirit bazate pe tweet-uri și actualizări de stare. Integrează-l cu sănătatea ta, pe baza vizitelor la sală sau a scăderii în greutate. Datorită cantității de date disponibile și a ușurinței cu care acestea pot fi capturate, posibilitățile sunt infinite.
Cum să fii un om de știință a datelor
Vă interesează o carieră în știința datelor? Deoarece știința datelor este atât de nouă, am cerut unui om de știință de top informații despre domeniu. Jake Porway este un om de știință de date la The New York Times și fondatorul DataKind (cunoscut inițial ca Data Without Borders), care se potrivește nonprofit-urilor care au nevoie de știința datelor cu oameni de știință independenți și pro-bonus. Porway are un fond informatic și un doctorat. în statisticile UCLA. Iată ce a trebuit să spună despre cum să intre în știința datelor, cum să funcționeze bine și cum să evite greșelile cheie în domeniu.
1. Obține abilitățile potrivite
Potrivit lui Porway, a intra pe teren se reduce la trei lucruri cheie:
- Abilități practice de calcul
- Aptitudini statistice
- O dorință de a învăța
„Trebuie să fii capabil să scrii scripturi pentru a razi date, precum și să codifici algoritmii cu care îți vin în cap”, spune Porway. "Ar trebui să știți statisticile dvs. de bază (și mai mult, în mod ideal) dacă veți putea într-adevăr să puteți evalua dacă modelele pe care le construiți sau algoritmii pe care le scrieți fac ceea ce doriți."
2. Realizați conexiuni
Înainte de a se alătura laboratorului de cercetare și dezvoltare al The New York Times, Porway a lucrat în învățarea mașinii și în viziunea computerului și a petrecut mult timp obținând roboți pentru a identifica minele de teren și avioanele zburătoare (cât de fain este acea?). Abia când și-a debarcat locul de muncă la The New York Times, a ajuns să se extindă în sarcini mai largi de știință a datelor, și anume Project Cascade, care urmărește legăturile din publicație pe rețelele de socializare.
Cel mai important lucru pentru a intra în domeniu, spune Porway, este să înveți.
„Urmăriți un proiect de știință a datelor!” Spune Porway. "Descărcați unele date, ridicați câteva R și începeți să vă jucați ... Zic să vă concentrați să folosiți ceva de genul R, alături de o carte de statistici de bază, care să vă ghideze în explorarea unor date. Abilitățile de învățare și calculare a mașinii vor veni cu asta bineînțeles, acest lucru depinde de experiența dvs. trecută - dacă sunteți deja statisticist, alegeți un Python!) "
Apoi a venit timpul pentru a realiza unele conexiuni. Porway recomandă un grup local de întâlniri - deoarece făcând parte din comunitatea de știință a datelor este „cel mai rapid mod de a ști ceea ce nu știi”. Și într-un domeniu în continuă evoluție, asta contează.
3. Intră în joc
Porway are un doctorat. în statistici de la UCLA, dar subliniază că nu ai nevoie de unul pentru a face o muncă bună.
„S-ar putea să vă ajute, dar nu credeți că trebuie să plecați și să faceți încă cinci ani de școală pentru a vă putea numi un om de știință de date”, a spus Porway.
Știința datelor este un domeniu relativ nou. Aceasta înseamnă că cei care vor să intre pe teren trebuie să se apropie de el cu o minte deschisă.
„Un om de știință de date de la Foursquare va arăta mult diferit de un om de știință de date de la Goldman Sachs”, spune Porway.
4. Rock Your New Role
Știința datelor se referă la clarificarea obiectivelor, examinarea ipotezelor, evaluarea dovezilor și evaluarea concluziilor. Dar este o mică bucată a puzzle-ului pe care mulți o trec cu vederea. Poți ghici ce este? Potrivit Porway, ingredientul secret este gândirea critică.
„Pentru mine, îi deosebesc pe hackeri de oamenii de știință adevărați”, spune Porway. "Ați fi uimit de câte ori am văzut pe cineva să construiască un model și să raporteze rezultatele fără să vă dați seama că nu s-a gândit în mod critic de unde provin datele sau dacă experimentul lor a fost proiectat corect. Trebuie să fiți capabil să puneți întrebări la fiecare pas. a procesului dvs. și a fiecărui număr cu care veniți. "
Drumul către date mari
Porway spune că atunci când și-a dat seama de capacitatea de a utiliza cantități vaste de date pentru ca mașinile să se învețe singure, acesta i-a suflat mintea. Acea pasiune - și educația și abilitățile sale - care l-au ajutat să-i ofere un loc de muncă de top în știința datelor. Dacă doriți să balansați date mari, descurcați-vă cu câteva cărți, descărcați unele date și începeți să jucați. Nu știi niciodată ce informații brute vor apărea.
Pentru o transcriere completă a interviului, accesați DataScientists.Net.