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数据科学家每天都在做些什么?2016-01-27 11:20:08 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

数据科学不是一个具体的职务,而是一种在机构中解决问题的方法。因此,数据科学可以包含多种教育背景、技能、工具、实践。实际工作中的数据科学家们,背景和技能的跨度很大,很难被一概而论。


写文章揭密数据科学家,这事几乎已经发展成了一种产业。

关于数据科学家的困惑很大部分归咎于:数据科学不是一个具体的职务,而是一种在机构中解决问题的方法。因此,数据科学可以包含多种教育背景、技能、工具、实践。实际工作中的数据科学家们,背景和技能的跨度很大,很难被一概而论。

相对而言,描述数据科学家的实践是什么样的可能更容易。

简单地说,数据科学是用数据主导的答案解决实际问题的实践。实现这个目标的技术可能多种多样。你会常常听到数据科学家使用传统统计学、贝叶斯方法、机器学习、计算工具、行业领域知识来回答问题。

有时数据的规模会非常巨大,需要使用复杂的工具和方法来穿过迷雾,得到隐藏在数据中的清晰结论。但是没有哪个方法、工作、算式能回答所有问题,所以也很难为数据科学家下定义。

展示可能比陈述更有说服力。就让我们来走入数据科学家平凡又不平凡的一天。

早晨

早晨的第一件事可能是这一天日程中为数不多的惯例。

我们的团队在早上进行例会,分享前一天的进展和问题。这和软件开发的“站立”会议可能有点不同。对我们来说,“进展”既可以是建设了一部分软件,也可以是阅读了一篇可以让我们对手头问题有更深理解的论文。

数据科学可能在许多方面与大学里的学术行为不同,但它依然是对科学方法的合理运用。

通常,我们的挑战是如何把“未知”变成“已知”。不仅如此,还要让它“可执行”。

这意味着通过分析数据检验某个假设,建立测量效果的方法,对这个过程进行迭代,直到最终的研究结果被修正到足够有用的水平。晨会是一个交流各个试验进展的机会。

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