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    卓越數據科學家的四大特征

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      數據分析證考試

    卓越數據科學家的四大特征

    對于那些希望在大數據時代掘金的公司來說,成功的關鍵是找到數據科學家, 并圍繞數據科學家搭建團隊。如今優秀的數據科學家一將難求, 而卓越的數據科學家更是燦若晨星。 如何才能發現真正改變企業乃至行業未來的偉大的數據科學家呢?

    Thomas Redman在哈佛商業評論博客中發表了一篇關于區分好的數據科學家和偉大的數據科學家的文章, IT經理網編譯如下。

    好的數據科學家能夠幫助你從浩如煙海的數據中發現你無法發現的規律, 而偉大的數據科學家可以發現一個更大的世界, 他們采用數據, 但不完全依賴于數據。

    在過去的幾年里, 我有幸能夠和上百個好的統計學家, 分析師和數據科學家合作。 其中有一些可以稱之為“偉大”。 我發現, 這些偉大的數據科學家們都具備四大特征, 是那些好數據科學家所不具備的。

    好奇心

    最近有很多人都在提到好奇心是數據科學家的必要素質。 這沒錯, 和任何領域的科學家一樣, 數據科學家也需要具備基本的好奇心。

    而偉大的數據科學家將好奇心發展到極致。 他們熱衷于研究這個世界, 他們會為了發現事物的規律和原因而興奮不已。他們從數據中去發現事物的規律和原因。 面對數據 他們會從數據的不同角度來進行研究, 進而去發現別人所看不到的規律。

    一定的數學水平

    偉大的數據科學家能夠發現別人看不到的東西。 舉個例子來說, 我以前在一個投行碰到過一個實習生。 他現在已經是一個大的媒體集團的首席數據科學家。 在他第二天上班的時候, 老板給了他一疊報告。 他簡單掃了一眼報告, 發現了一個關于回報率的計算錯誤。 他有花了一個小時驗證了這個錯誤并算出正確答案。

    重要的是, 幾百人都看過這份報告, 而這是一個頂級的投資銀行, 肯定有一些相當好的分析師也看過這個報告, 而只有他看出了這個錯誤。

    在描述現實世界的時候, 數學是一種非常有效的語言(愛因斯坦說是“難以置信的有效)。 偉大的數據科學家對這種語言具備一種天生的感覺, 這些甚至是一些好的數據科學家所做不到的。

    堅持

    偉大的數據科學家在很多方面都能表現出堅持的特點。 前面說的實習生, 看了一眼發現了錯誤, 花了一個鐘頭就驗證出來了。 實際上數據分析很少能這么快。 就像BT的CIO Jeff Hooper在貝爾實驗室時有句名言:“數據不會輕易地把秘密告訴你, 你需要把秘密從中榨出來?!?

    這說的一點沒錯。 即便在最好的情況下, 數據也常常是不完整甚至存在錯誤的。 而大部分數據最后都和你要解決的問題無關。 盯著這些“噪音”數據工作是一項單調無趣的工作。 好的數據科學家可能會轉而研究別的問題, 而偉大的數據科學家會堅持繼續研究。

    數據科學家的另外一個堅持就是他們會堅持表述自己的發現。 這一點, 在大的企業中, 甚至可能比“噪音”數據更加會令人沮喪。 還是拿前面那個實習生的例子。 他工作第二天就發現了這個錯誤, 而他需要整個實習期都要來“捍衛”他這個發現。 出了錯誤的部門肯定會死不承認, 而別的部門就想看笑話。 數據科學家夾在其中, 需要足夠的堅持才能把正確的觀點傳達出來。

    技術能力

    掌握最新的數據分析方法很重要, 更重要的是, 要有具備對統計學的知識和熱情。 簡單的說, 數據分析包括兩類:描述型分析和預測型分析。 描述性分析已經很難了。 而預測型分析則更加棘手, 它充滿了不確定性。

    偉大的數據科學家能夠駕馭不確定性。 他們知道預測的哪些部分是基于真實的觀察, 哪些因素是基于假設的。 他們知道要使預測有效, 哪些條件必須滿足。 哪些因素會導致預測失效, 哪些未知因素可能會導致預測錯誤等等。 他們會量化風險。 他們會設計一些小型實驗來驗證或者推翻某些假設。

    總之, 這不是一種“數學技能”, 而是長期在復雜的工作中,經過了無數成功和失敗后培養出來的一種能力。

    偉大的數據科學家非常稀少, 他們就是數據科學界的邁克爾-喬丹, 朱莉婭-羅伯茨, 或者帕瓦羅蒂。 如果企業需要認真地把寶壓在從大數據和數據分析上, 那么你需要找到一個到兩個這樣的人, 給他們配備團隊, 營造好的環境, 讓他們按照自己的方式去工作。

    數據科學家 數據分析師培訓


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