מדעני נתונים: כוכבי הרוק החדשים של עולם הטק

תוֹכֶן

• מדעני נתונים: Techs Rock Stars?
• מדעני נתונים עושים מה?
• אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
• איך להיות מדען נתונים
• הדרך לביג דאטה

מקור: Onradio / iStockphoto

להסיר:

תפקיד מדען הנתונים הופך במהירות לקריירה המבוקשת ביותר בעולם הטכנולוגיה. שאלנו את מדען הנתונים הראשי ג'ייק פורווי מניו יורק טיימס על איך הוא קיבל את תפקידו, ואת הטיפים שלו להצלחה בתחום.

תפקיד מדען הנתונים הופך במהירות לקריירה המבוקשת ביותר בעולם הטכנולוגיה. חברות כמו גוגל, אמזון ולינקדאין משתמשים במדעני נתונים כדי לעזור להם לשמור על יתרון חדשני בעידן הנתונים הדיגיטליים. ועכשיו חובבי הנתונים והטכנולוגיה שואפים להפוך למדעני נתונים באותה דרך שחלק מהנגנים שואפים להפוך לכוכבי רוק. אולי בגלל זה יש אנשים שמתייחסים למדעני נתונים ככוכבי הרוק החדשים של עידן הטכנולוגיה.

למרבה הצער, תפקיד זה עדיין כל כך חדש שעדיין קיימת רמה של מעורפלות סביבו, מה שאומר שרבים מדעני נתונים של נהבים נוהגים לנסוע באוטובוסים שלהם בדרך הלא נכונה. האם מדענים נתונים ראויים למוניטין של כוכב הרוק שלהם? אנו צוללים אל עולם מדעי הנתונים בראיון עם ג'ייק פורווי, מדען הנתונים ממעבדת המו"פ בניו יורק טיימס.

מדעני נתונים: Techs Rock Stars?

אז מדוע מכנים מדעני נתונים ככוכבי הרוק החדשים של עולם הטכנולוגיה? אנלוגיה זו למעשה הולכת ומעמיקה יותר ממה שרצוני חנני נתונים להישמע אולטרה-קול. ממש כמו כוכב רוק, קריירת מדעני נתונים כוללת גיוון, חופש אמנותי ויכולת הסתגלות. וכמו כוכבי הרוק של עולם הבידור, מיטב מדעני הנתונים נוטים להשיג די מעקב של אנשים מכל תחומי ענף הנתונים והטכנולוגיה.

מה שמדען נתונים עושה הוא מגוון מאוד; כשם שמוזיקאים משתמשים בכלים, כלים וטכניקות שונות כדי לנגן סגנונות מוזיקליים השונים כמו ג'אז ומוות מטאל, כך מדען נתונים גם שולט בכלי ותחום מסוים. גם בסגנון הזה היה מעורב. וגם אין דרך נכונה או לא נכונה לבצע את העבודה - זה קשור להשפעה של העבודה על אנשים אחרים.

כשהביטלס כתבו את השירים שלהם, לא היה רק ​​אדם אחד שהכתיב כיצד לנגן כל תו בכל כלי. הם התכנסו והתקעו; באמצעות גילוי יצירתי הם מצאו שירים שעבדו. זה אותו הדבר עבור מדעני נתונים. הם צריכים להרגיש את הקצב, להיכנס לחריץ ולהרמוניה של פיתרון. זה אפשרי רק עם הכמות הנכונה של חופש אמנותי לנסות את כל הגישות, הכלים והטכניקות שעשויים לחשוב ברגע - והזריזות לבצע שינויים כשמשהו נראה במפתח.

ברגע שמדען נתונים שולט ביסודות הליבה, הוא או היא הופכים להסתגלות, וזוכה בביטחון לספק פתרונות בתחומים אחרים. בהמשך נדבר יותר על יסודות הליבה הללו. הנקודה שיש להבהיר כאן היא שברגע שאתה שולט במדעי נתונים אתה יכול לקחת את התפקיד לכל תחום שתרצה, כי נתונים נמצאים בכל מקום.

המטרה הסופית של מדען נתונים היא ליצור כמויות אדירות של ערך למספר הגדול ביותר של אנשים שאפשר. בעוד שמדען נתונים עובד מאחורי הקלעים, אין זה דומה למשחק בפני קהל גדול: ככל שתעשה את העבודה טוב יותר, אתה מגיע אליו יותר אנשים - וככה אתה רואה יותר תגמולים.

מדעני נתונים עושים מה?

אז מה מדעני הנתונים עושים בדיוק? בואו לעבור על זה עם דוגמא שכולנו נוכל להתייחס אליה.

אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך

אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.

נניח שאתה מבין יום אחד שאין לך את אותה כמות אנרגיה ביום שהיית פעם. אז הצבת לעצמך מטרה: להיות יותר אנרגיה במהלך היום. עכשיו זו מטרה רחבה ועמומה. אז הצעד הראשון כמדען נתונים הוא להסיר חלק מהעמימות הזו ולכמת את מדידת המטרות הזו. ישנן שיטות לכך. אנחנו לא נפרט כאן לפרטים, אבל בואו נגיד שאתה תיאורטי שאתה לא מקבל מספיק שינה ולכן נותן לעצמך את מטרת המשנה של קבלת שמונה שעות שינה בכל לילה.

למרות שהמטרה הזו מעט מדידת ופחות עמומה, יש לה אתגרים משלה. אתה לא יכול באמת להתחיל טיימר ברגע שאתה נרדם, וגם אם אתה מתחיל טיימר אחרי שאתה קופץ למיטה, אתה עלול לא להירדם מיד. בנוסף, קשה להסביר את הפעמים בהן אתה מתעורר באמצע הלילה. לבסוף ישנם סוגים שונים של שינה, כמו שינה עמוקה ושינה קלה. בשורה התחתונה, קשה למדוד את השינה במדויק ולכן קשה עוד יותר למדוד את השפעתו על רמות האנרגיה שלכם.

אז מה אתה יכול לעשות? ובכן, כמדען נתונים, עליך לחפש את הטכנולוגיה העדכנית ביותר ולגלות שיש מכשירים לניטור שינה.ואם השתמשת במכשיר כזה כדי למדוד ולהקליט באופן דיגיטלי את השינה שלך, אתה תוכל לקבל נתונים מדויקים יותר על השינה שלך, ולאסוף את הנתונים האלה לאורך זמן כדי לשרטט גרף.

זה לבד יכול לתת לך תובנה רבה יותר לגבי המתרחש. הייצוג הוויזואלי יעניק לך מודעות, בהירות וכיוון. תוכלו לראות אם אתם מגיעים למטרה שלכם שמונה שעות שינה בלילה, וחשוב מכך, תוכלו לנקוט בפעולה אם אינכם.

זוהי תפקידו הבסיסי של מדען הנתונים: להביא דרכים חדשות למדידה ולהצגת נתונים כך שיספקו יותר מודעות, בהירות וכיוון למתבוננים בהם.

אבל מדען נתונים טוב לא עוצר שם. לאחר איסוף הנתונים, ניתן לשלב אותם עם כל פעילות מדודה אחרת שתעשו במהלך היום. שלב אותה עם הפרודוקטיביות שלך על סמך נתונים ממערכת ניהול המשימות שלך. שלב אותו עם מצבי הרוח שלך על בסיס ציוצים ועדכוני סטטוס. שלב אותו עם הבריאות שלך על בסיס ביקורים בחדר הכושר או ירידה במשקל. עם כמות הנתונים שכבר קיימת והקלות בה ניתן לתפוס, האפשרויות הן אינסופיות.

איך להיות מדען נתונים

מתעניין בקריירה במדעי נתונים? מכיוון שמדע הנתונים הוא כל כך חדש, ביקשנו ממדען נתונים מוביל את התובנה בתחום. ג'ייק פורווי הוא מדען נתונים ב"ניו יורק טיימס "ומייסד DataKind (הידוע במקור בשם Data Without Borders), התואם עמותות הזקוקות למדעי נתונים עם מדעני נתונים פרילנסרים ופרו-בונו. לפרווי יש רקע למדעי המחשב ותואר שלישי. בסטטיסטיקה של UCLA. הנה מה שהיה לו לומר על איך להגיע למדעי נתונים, כיצד לבצע ביצועים טובים ואיך להימנע מטעויות מפתח בתחום.

1. קבל את הכישורים הנכונים

לדברי פורווי, הכניסה לשדה מורכבת משלושה דברים עיקריים:

• מיומנויות מחשוב מעשיות
• כישורים סטטיסטיים
• רצון ללמוד

"אתה צריך להיות מסוגל לכתוב סקריפטים כדי לגרד נתונים כמו גם לתקן את האלגוריתמים שאתה מציץ להם בראש," אומר Porway. "אתה צריך לדעת את הנתונים הסטטיסטיים הבסיסיים שלך (ועוד, באופן אידיאלי) אם אתה באמת יכול להעריך אם המודלים שאתה בונה או האלגוריתמים שאתה כותב עושים מה שאתה רוצה."

2. צור חיבורים

לפני שהצטרף למעבדת המחקר והפיתוח של ניו יורק טיימס, Porway עבד בלימוד מכונות וראיית מחשבים ובילה זמן רב להשיג רובוטים לזהות מוקשים ולהטיס מטוסים (כמה מגניב הוא זה?). רק לאחר שנחת את עבודתו ב"ניו יורק טיימס "הוא נאלץ להתרחב למשימות מדעיות רחבות יותר, דהיינו Project Cascade, העוקב אחר קישורים מהפרסום ברחבי המדיה החברתית.

הדבר החשוב ביותר להגיע לשטח, אומר פורווי, הוא ללמוד.

"צאי לפרויקט מדעי נתונים!" פרווי אומר. "הורד כמה נתונים, אסוף R והתחל לשחק ... אני אומר להתמקד בשימוש במשהו כמו R לצד ספר סטטיסטיקות בסיסי כדי להדריך אותך בבדיקת נתונים מסוימים. כישורי הלמידה והמחשוב של המכונה יגיעו עם זה (של כמובן שזה תלוי בניסיון העבר שלך - אם אתה כבר סטטיסטיקאי, הרם קצת פייתון!) "

ואז הגיע הזמן ליצור קשרים. Porway ממליץ על קבוצת מפגשים מקומית - מכיוון שלהיות חלק מקהילת מדעי הנתונים זו "הדרך המהירה ביותר לדעת מה אינך יודע." ובתחום שמתפתח כל הזמן, זה חשוב.

3. היכנס למשחק

ל- Porway דוקטורט. בסטטיסטיקה של UCLA, אבל הוא מדגיש שאתה לא צריך אחד שיעשה עבודה טובה.

"זה אולי עוזר, אבל אל תחשוב שאתה צריך ללכת ולעשות עוד חמש שנות לימודים כדי שתוכל לקרוא לעצמך מדען נתונים", אמר פורווי.

מדעי נתונים הם תחום חדש יחסית. המשמעות היא שמי שרוצה להיכנס לתחום צריך לגשת אליו בראש פתוח.

"מדען נתונים בפורסקוור הולך להיראות שונה בהרבה ממדען נתונים בגולדמן סאקס", אומר פורווי.

4. לטלטל את התפקיד החדש שלך

מדע הנתונים עוסק בבירור מטרות, בחינת הנחות, הערכת ראיות והערכת מסקנות. אבל יש חתיכה אחת קטנה של הפאזל שרבים מתעלמים מהם. אתה יכול לנחש מה זה? לדברי פורווי, המרכיב הסודי הוא חשיבה ביקורתית.

"זה באמת מבדיל את ההאקרים מהמדענים האמיתיים מבחינתי", אומר פורווי. "תתפלאו כמה פעמים ראיתי מישהו בונה מודל ומדווח על התוצאות מבלי להבין שהם לא חשבו באופן ביקורתי מהיכן מגיעים הנתונים או אם הניסוי שלהם תוכנן נכון. עליכם להיות חייבים להיות מסוגלים להטיל ספק בכל צעד של התהליך שלך וכל מספר שאתה עולה איתו. "

הדרך לביג דאטה

פרווי אומר כי כשהבין את היכולת להשתמש בכמויות אדירות של נתונים על מנת ללמד את עצמם מכונות, זה פוצץ את מוחו. התשוקה ההיא - וההשכלה והכישורים שלו - סייעו להעניק לו תפקיד מוביל במדעי הנתונים. אם אתה רוצה לנדנד ביג דאטה, האנטר עם כמה ספרים, הורד קצת נתונים והתחל לשחק סביב. אתה אף פעם לא יודע איזו ערימה של נתונים גולמיים תופיע.

לקבלת תעתיק מלא של הראיון, עבור אל DataScientists.Net.