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感同身受!12个数据科学家秒懂的瞬间

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[大数据资讯 所属分类 大数据资讯 | 发布者 店小二03 | 时间 2017 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

  所谓数据科学家就是比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人。

  --Josh Wills, Cloudera云纪元

  毫无疑问,数据科学是如今职场上最受追捧的技能之一。CNBC的一篇文章在综合考虑就业机会、薪水中位数、体力工作强度、工作压力等因素后,将“数据科学家”评选为2017年最受欢迎的10大职业之一。数据科学在职场中确实越来越热,数据科学家年薪的中位数超过了11万美元而且职场中对于数据科学家的需求有16%的预期增长。

  话虽如此,想要成为一名数据科学家却并不简单。这份工作在要求全面扎实的技术能力的同时,还要求丰富的想象力。数据科学家必须有能力收集恰当的数据、将之整理为合适分析的形式、设计创造性地方法来实现数据可视化、并挖掘数据信息来回答具体问题。

  正因如此,顶级数据科学家在技术型公司通常会得到摇滚巨星般的待遇。然而,数据“极客”的生活跟“轻松”两个字却毫不沾边。新工具和新技术每天都如同雨后春笋般不断涌现,数据科学家必须不断更新知识和技能,才能保住自己在公司的地位。

  那么,就让我们来看看数据科学家有哪些日常。

  1、当被别人问:“什么是大数据?”

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  “啥,你逗我?”⊙o⊙

  我们生活在高度数字化的世界,大数据无处不在。通过社交媒体、网银、GPS、电子商务,我们无时不刻都在生成海量的数据。事实上,据报道,我们每天生成的数据量高达2.5兆字节。

  大数据已经改变了我们与人沟通的方式和生活方式。借助大数据分析,零售网站得以针对用户喜好发送精准的产品推荐,政府机关得以掌握并预测犯罪行为,交管部门得以管控交通流量,执业医师得以更精确地诊断疾病。

  大数据的应用简直不胜枚举,而且切实而有效地提高了我们的生活质量,因此每个人都应该很熟悉“大数据”这个词了。

  2、你第一次跑通R代码是什么时候?

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  有一天,新手数据科学家会懂上边这张图。R编程是数据科学领域最必不可少的技能之一。KDnuggets上就有文章认为, R是2016年分析和数据科学领域最受欢迎的软件,而python仅排名第二。

  考虑到R在市面上的受欢迎程度,当R代码如你所愿发挥作用时,你会情不自禁地认为自己就是数据之王。

  3、当你不得不处理非结构化流数据

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  非结构化数据分析通常被称为“暗黑分析”(dark analytics)。这个令人生畏的名号绝非虚张声势,而是货真价实、毫不夸张。

  即使是最娴熟的数据科学家,处理起非结构化流数据来也免不了一个脑袋两个大。不论是社交媒体、视频、客户日志还是地理空间服务数据,分析工作都需要在多元数据上实时、增量进行。此外,时效性也是此类数据分析工作的重中之重。

  因此,当你一脚踏入暗黑分析的领域,那种(面对庞然大物茫然不知所措的)感觉就跟试图揭开宇宙奥秘的空间科学家毫无二致。

  4、当你模型的预测准确度高于90

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  这可不是小事。为了做好分析工作,数据科学家必须在数据研究、解读、准备和处理上投入大量的时间,这个过程需要极大的耐心和努力。然而,如果你构建的模型的准确预测度可以达到90%以上,回报也是无比丰厚的。

  当客户、经理、同事的赞扬和欣赏如潮水般向你涌来时,你在喜不自胜之余脑海里只会记得一件事 — 周末嗨翻天!

  5、当你想要找出模型中的漏洞

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  从成百上千行代码中找到错误,就跟让宿醉的你去大海里捞针一样痛苦。

  但是直面现实吧,这就是工作呀,谁让你是数据科学家呢。

  6、当你的经理问及漏洞修复进展

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  通常情况下,数据科学机构中的经理们都不了解技术性任务的实质,不论是排查模型缺陷或者改善模型性能;他们普遍更加关注项目管理(例如最后时限等。)

  面对“这个项目什么时候能结束?”这样的问题,数据科学家能做的就是能拖一会儿就拖一会儿或者干脆消失。

  7、当你的小白朋友指出了你模型的漏洞

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  你死死盯着代码,几个小时过去了却一无所获。就在你几乎要放弃的时候,一个朋友偶然扫了一眼,马上就指出了其中的错误。

  最初的尴尬和怒火过去之后,你很快就会松一口气,毕竟麻烦事儿又少了一件。

  没什么大不了的,我们可以这样安慰自己:“旁观者清嘛”。

  8、当你的SQL查询跑的特别慢

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  慢吞吞的服务器,糟糕的网络情况,或者别的什么原因,都会导致SQL查询执行的特别慢,就跟看着油漆一点点风干一样;当然你也不用一直盯着电脑屏幕,倒杯咖啡,让SQL自己飞一会吧。

  这很无聊,而且极耗耐心;不过大家都是这样过来的。

  9、 当你好不容易建好模,用户又要改数据

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  在费尽九牛二虎之力分析数据、建了无数模型,分析出了无数趋势后,你最不想听到的就是你用的是“错误”数据。

  也就是说,你要分析一套完全不同的数据集,所有的模型都要进行重大调整,从头再来一遍。痛苦啊!

  10、当你再有20分钟就要见客户,但PPT还没做好

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  你刚做完见客户的PPT,擦擦皮鞋整整领带就可以去见客户了吧?就大多数情况而言,答案是否定的。

  数据工程师需要跟同事和经理复核PPT;这意味着在最后一分钟内PPT会有无数改动。做这些改动是非常有压力的,因为这关系到你的个人声誉、业务成败、公司形象、甚至你的职业前途。

  不过,当你最终得到客户首肯时,你会意识到有些改变是非常关键的,而且能让你的案例更有说服力。

  正如大名鼎鼎的史蒂芬·乔布斯说的:

  “伟大的商业成就绝非一人可为,而是团队之功。”

  11、客户最终认同你的模型的输出结果

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  这是所有数据科学家都天天幻想的时刻。

  面对要求极高、条件极为严苛的客户,你夜以继日的努力工作,力求模型达到最大限度的精确有效。你不得不一次又一次给自己打气,拿出最大的耐心来面对这帮闹心的客户。然而,当客户真心实意地向你竖起大拇指时,最终的胜利是属于你的。

  Kirk Borne博士对此有着精辟见解:

  “客户可能会出错,但客户永远是客户。”

  12、当市场迎来一家新的大数据公司

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  分析行业发展十分迅猛,新工具和新技术也层出不穷。数据科学家见证着各种大数据、分析和深度学习工具的不断涌现。

  数据极客骨子里都是持续学习者,他们对于业内新发展永远持开放态度,并且会随之拓展自己的知识和技能。


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