Sisu
- Andmeteadlased: kas tehnikad rokitähed?
- Andmeteadlased teevad mida?
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Kuidas olla andmeteadlane
- Tee suurte andmete juurde
Allikas: Onradio / iStockphoto
Ära võtma:
Andmeteadlase roll on kiiresti muutumas tehnoloogiamaailma ihaldatuimaks karjääriks. Küsisime The New York Timesi tippspetsialistilt Jake Porwaylt, kuidas ta oma töö sai ja näpunäiteid selles valdkonnas edu saavutamiseks.
Andmeteadlase roll on kiiresti muutumas tehnoloogiamaailma ihaldatuimaks karjääriks. Sellised ettevõtted nagu Google, Amazon ja LinkedIn kasutavad andmeteadlasi, et aidata neil seda uuenduslikku serva digitaalandmete ajastul säilitada. Ja nüüd soovivad andme- ja tehnoloogiahuvilised saada andmeteadlasteks samamoodi, nagu mõned muusikud soovivad saada rokkstaarideks. Võib-olla on see põhjus, miks mõned inimesed nimetavad andmeteadlasi tehnoloogiaajastu uuteks rokkstaarideks.
Kahjuks on see roll endiselt nii uus, et selle suhtes on endiselt teatav umbmäärasus, mis tähendab, et paljud andmeandmete teadlased sõidavad oma reisibussidega valel teel. Kas andmeteadlased väärivad oma rokkstaari mainet? Sukeldume andmeteaduste maailma intervjuus The New York Timesi teadus- ja arendustegevuse labori andmeteadlase Jake Porwayga.
Andmeteadlased: kas tehnikad rokitähed?
Miks nimetatakse andmeteadlasi tehnoloogiamaailma uuteks rokkstaarideks? See analoogia ulatub tegelikult sügavamale, kui andmestandardid soovivad ultraheli kõlada. Nii nagu rokkstaar, hõlmab andmeteadlaste karjäär mitmekesisust, kunstilist vabadust ja kohanemisvõimet. Ja nagu meelelahutusmaailma rokkstaarid, kipuvad ka parimad andmeteadlased omandama üsna palju inimesi andme- ja tehnoloogiavaldkonna kõikidest osadest.
See, mida andmeteadlane teeb, on väga mitmekesine; nii nagu muusikud kasutavad jazzi ja death metaliga sama lahus muusikastiilide mängimiseks erinevaid instrumente, tööriistu ja tehnikaid, valdab ka teadlane konkreetse tööriista ja välja. Ka nende stiil kaasatud. Ja ka töö tegemine pole õige ega vale - see puudutab ka töö mõju teistele inimestele.
Kui Beatles oma laule kirjutas, polnud vaid üks inimene, kes dikteeris, kuidas iga instrumendi iga nooti mängida. Nad tulid kokku ja moosisid; loova avastuse kaudu leidsid nad laule, mis töötasid. See on sama ka teadlaste jaoks. Nad peavad rütmi tundma, soone sisse saama ja lahendust harmoneerima. See on võimalik ainult siis, kui on olemas piisav kogus kunstilist vabadust proovida mis tahes lähenemisviise, tööriistu ja tehnikaid, mis teile praegu meelde tulevad - ja agarust teha muudatusi, kui midagi tundub võtmetähtsusega.
Kui andmeteadlane omandab põhialused, saab ta kohanemisvõimeliseks ja omandab enesekindluse pakkuda lahendusi ka teistes valdkondades. Nendest põhialustest räägime lähemalt hiljem. Siinkohal tuleb rõhutada, et kui olete omandanud andmetöötluse, võite võtta rolli mis tahes valdkonnas, mida soovite, sest andmeid on igal pool.
Andmeteadlase lõppeesmärk on luua tohutul hulgal väärtusi võimalikult paljude inimeste jaoks. Kuigi andmeteadlane töötab kulisside taga, ei erine see suurele vaatajaskonnale mängimisest: mida paremini tööd teete, seda rohkem inimesi teieni jõuate - ja mida rohkem kasu näete.
Andmeteadlased teevad mida?
Mida siis andmeteadlased täpselt teevad? Vaatame selle läbi näitega, millega võiksime kõik olla seotud.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Ütleme nii, et mõistad ühel päeval, et sul pole päeva jooksul sama palju energiat, kui vanasti. Nii seadsite endale eesmärgi: omada päeva jooksul rohkem energiat. Nüüd on see üsna lai ja mitmetähenduslik eesmärk. Nii et esimene samm andmeteadlasena on osa sellest ebaselgusest kõrvaldada ja kvantifitseerida selle eesmärkide mõõdetavus. Selle jaoks on olemas meetodid. Me ei hakka siin üksikasjadesse laskuma, kuid ütleme lihtsalt, et teooria, et te ei saa piisavalt magada, ja andke endale seega alaeesmärk - saada igal õhtul kaheksa tundi und.
Kuigi see eesmärk on natuke mõõdetavam ja vähem kahemõtteline, on sellel oma väljakutsed. Te ei saa tõesti taimerit käivitada, kui magama jääte. Isegi kui käivitate taimeri pärast voodisse hüppamist, ei pruugi te kohe magama jääda. Lisaks on raske arvestada aegadega, kui keset ööd ärkasite. Lõpuks on olemas erinevad une tüübid, näiteks sügav uni ja kerge uni. Põhimõte on see, et und on raske täpselt mõõta ja seetõttu on veelgi raskem mõõta selle mõju teie energia tasemele.
Mida saate teha? Andmeteadlasena peate otsima uusimat tehnoloogiat ja avastama, et olemas on une jälgimise seadmed.Ja kui kasutasite sellist seadet une mõõtmiseks ja digitaalseks salvestamiseks, siis oleks teil võimalik saada une kohta täpsemaid andmeid ja koguda neid andmeid aja jooksul graafiku joonistamiseks.
Ainuüksi see võib anda teile parema ülevaate toimuvast. Visuaalne esitus annab teile teadlikkuse, selguse ja suuna. Näete, kas olete saavutanud oma eesmärgi - öösel kaheksa tundi magada - ja mis veelgi tähtsam, kui te seda ei tee, saate tegutseda.
See on andmeteadlase põhitöö: tuua uusi viise andmete mõõtmiseks ja kuvamiseks, et neile, kes seda vaatavad, oleks rohkem teadlikkust, selgust ja suunda.
Kuid hea andmeteadlane ei peatu sellega. Kui andmed on kogutud, saab neid integreerida muude mõõdetavate tegevustega, mida teete kogu päeva jooksul. Integreerige see oma tööviljakusega, tuginedes ülesannete haldussüsteemi andmetele. Integreerige see oma tujudega, mis põhinevad säutsudel ja olekuvärskendustel. Integreerige see oma tervisega, tuginedes spordisaali külastustele või kaalukaotusele. Juba olemasoleva andmemahu ja selle hõlpsa salvestamise korral on võimalused lõputud.
Kuidas olla andmeteadlane
Kas olete huvitatud infoteaduste karjäärist? Kuna andmeteadus on nii uus, palusime valdkonna ülevaate saamiseks tippteadlaselt. Jake Porway on The New York Timesi andmeteadlane ja DataKindi (algselt tuntud kui ilma piirideta) asutaja, mis ühendab infoteadust vajavaid mittetulundusühinguid vabakutseliste ja pro-bono andmeteadlastega. Porwayl on arvutiteaduse taust ja doktorikraad. UCLA statistikas. Heres, mida ta pidi ütlema selle kohta, kuidas infoteadusesse sisse saada, kuidas hästi hakkama saada ja kuidas vältida valdkonnas olulisi vigu.
1. Hankige õiged oskused
Porway sõnul taandub põllule pääsemine kolmele peamisele asjale:
- Praktiline arvutamisoskus
- Statistilised oskused
- Soov õppida
"Peate oskama kirjutada skripte andmete kraapimiseks, samuti kodeerima algoritmid, mis teil peas tekivad," ütleb Porway. "Peaksite teadma oma põhistatistikat (ja ideaaljuhul veel rohkem), kui saate tõesti hinnata, kas teie ehitatavad mudelid või kirjutatavad algoritmid teevad seda, mida soovite."
2. Looge ühendusi
Enne New York Timesi teadus- ja arenduslaboriga liitumist töötas Porway masinõppe ja arvutinägemise alal ning veetis palju aega robotite hankimisel, et tuvastada maamiinid ja lennukid (kui lahe on seda?). Kuni ta New York Timesis töökoha juurde ei jõudnud, pidi ta laienema laiematele andmeteaduse ülesannetele, nimelt Project Cascade'ile, mis jälgib väljaande linke kogu sotsiaalmeedias.
Kõige olulisem põllul pääseda on Porway sõnul õppimine.
"Asuge andmetöötlusprojekti!" Ütleb Porway. "Laadige alla mõned andmed, korjake R ja hakake mängima ... Ütlen, et keskenduksin põhistatistikaraamatu kõrval ka R-i taolisele kasutamisele, et juhendada teid mingite andmete uurimisel. Masinõppe- ja arvutamisoskused tulevad sellega ( muidugi sõltub see teie varasemast kogemusest - kui olete juba statistik, korjake Pythoni!) "
Siis on aeg mõned ühendused luua. Porway soovitab kohalikku kohtumisrühma - kuna kuulumine andmeteaduste kogukonda on "kiireim viis teada saada, mida te ei tea". Ja valdkonnas, mis pidevalt areneb, on see oluline.
3. Saage mängu
Porwayl on doktorikraad. UCLA statistikas, kuid ta rõhutab, et hea töö tegemiseks pole seda vaja.
"See võib aidata, kuid ärge arvake, et peate end andmeteaduriks nimetama, et peaksite minema veel viis aastat kooli," ütles Porway.
Andmeteadus on suhteliselt uus valdkond. See tähendab, et need, kes soovivad väljakule pääseda, peavad sellele lähenema avatud meelega.
"Foursquare'i andmeteadlane hakkab nägema palju teistsugust kui Goldman Sachsi andmeteadlane," räägib Porway.
4. Roki oma uut rolli
Andmeteadus seisneb eesmärkide täpsustamises, eelduste uurimises, tõendite ja järelduste hindamises. Kuid see on üks väike pusletükk, millest paljud inimesed mööda vaatavad. Kas sa oskad ära arvata, mis see on? Salajane koostisosa on Porway sõnul kriitiline mõtlemine.
"See eristab minu jaoks häkkerid tõelistest teadlastest," ütleb Porway. "Teil tuleb olla üllatunud, mitu korda olen näinud, kuidas keegi mudeli ehitab ja tulemusi teatab, mõistmata, et nad ei olnud kriitiliselt mõelnud, kust andmed pärinevad või kas nende katse oli õigesti kavandatud. Peate saama, et igal sammul võiks tekkida küsimus. oma protsessist ja igast numbrist, millega kokku puutute. "
Tee suurte andmete juurde
Porway sõnul mõistis see tema meelt, kui ta mõistis võime kasutada tohutul hulgal andmeid, et masinad ise õpetaksid. Just see kirg - ning ka tema haridus ja oskused - aitasid tal anda infoteaduses tipptasemel töökoha. Kui soovite suurandmeid raputada, laske koos mõne raamatuga alla, laadige alla mõned andmed ja hakake ringi mängima. Kunagi ei või teada, kui palju tooreid andmeid kuvatakse.
Intervjuu täieliku ärakirja saamiseks külastage DataScientists.Net.