感同身受!12個數(shù)據(jù)科學家秒懂的瞬間
大數(shù)據(jù)文摘 | 2017-08-15 13:55
【數(shù)據(jù)猿導讀】 CNBC的一篇文章在綜合考慮就業(yè)機會、薪水中位數(shù)、體力工作強度、工作壓力等因素后，將“數(shù)據(jù)科學家”評選為2017年最受歡迎的10大職業(yè)之一。數(shù)據(jù)科學在職場中確實越來越熱，數(shù)據(jù)科學家年薪的中位數(shù)超過了11萬美元而且職場中對于數(shù)據(jù)科學家的需求有16%的預期增長。
所謂數(shù)據(jù)科學家就是比軟件工程師更擅長統(tǒng)計學，比統(tǒng)計學家更擅長軟件工程的人。
--Josh Wills, Cloudera云紀元
毫無疑問，數(shù)據(jù)科學是如今職場上最受追捧的技能之一。CNBC的一篇文章在綜合考慮就業(yè)機會、薪水中位數(shù)、體力工作強度、工作壓力等因素后，將“數(shù)據(jù)科學家”評選為2017年最受歡迎的10大職業(yè)之一。數(shù)據(jù)科學在職場中確實越來越熱，數(shù)據(jù)科學家年薪的中位數(shù)超過了11萬美元而且職場中對于數(shù)據(jù)科學家的需求有16%的預期增長。
話雖如此，想要成為一名數(shù)據(jù)科學家卻并不簡單。這份工作在要求全面扎實的技術(shù)能力的同時，還要求豐富的想象力。數(shù)據(jù)科學家必須有能力收集恰當?shù)臄?shù)據(jù)、將之整理為合適分析的形式、設計創(chuàng)造性地方法來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、并挖掘數(shù)據(jù)信息來回答具體問題。
正因如此，頂級數(shù)據(jù)科學家在技術(shù)型公司通常會得到搖滾巨星般的待遇。然而，數(shù)據(jù)“極客”的生活跟“輕松”兩個字卻毫不沾邊。新工具和新技術(shù)每天都如同雨后春筍般不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)科學家必須不斷更新知識和技能，才能保住自己在公司的地位。
那么，就讓我們來看看數(shù)據(jù)科學家有哪些日常。
1、當被別人問：“什么是大數(shù)據(jù) ”
“啥，你逗我 ”⊙o⊙
我們生活在高度數(shù)字化的世界，大數(shù)據(jù)無處不在。通過社交媒體、網(wǎng)銀、GPS、電子商務，我們無時不刻都在生成海量的數(shù)據(jù)。事實上，據(jù)報道，我們每天生成的數(shù)據(jù)量高達2.5兆字節(jié)。
大數(shù)據(jù)已經(jīng)改變了我們與人溝通的方式和生活方式。借助大數(shù)據(jù)分析，零售網(wǎng)站得以針對用戶喜好發(fā)送精準的產(chǎn)品推薦，政府機關(guān)得以掌握并預測犯罪行為，交管部門得以管控交通流量，執(zhí)業(yè)醫(yī)師得以更精確地診斷疾病。
大數(shù)據(jù)的應用簡直不勝枚舉，而且切實而有效地提高了我們的生活質(zhì)量，因此每個人都應該很熟悉“大數(shù)據(jù)”這個詞了。
2、你第一次跑通R代碼是什么時候
有一天，新手數(shù)據(jù)科學家會懂上邊這張圖。R編程是數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域最必不可少的技能之一。KDnuggets上就有文章認為， R是2016年分析和數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域最受歡迎的軟件，而Python僅排名第二。
考慮到R在市面上的受歡迎程度，當R代碼如你所愿發(fā)揮作用時，你會情不自禁地認為自己就是數(shù)據(jù)之王。
3、當你不得不處理非結(jié)構(gòu)化流數(shù)據(jù)
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析通常被稱為“暗黑分析”(dark analytics)。這個令人生畏的名號絕非虛張聲勢，而是貨真價實、毫不夸張。
即使是最嫻熟的數(shù)據(jù)科學家，處理起非結(jié)構(gòu)化流數(shù)據(jù)來也免不了一個腦袋兩個大。不論是社交媒體、視頻、客戶日志還是地理空間服務數(shù)據(jù)，分析工作都需要在多元數(shù)據(jù)上實時、增量進行。此外，時效性也是此類數(shù)據(jù)分析工作的重中之重。
因此，當你一腳踏入暗黑分析的領(lǐng)域，那種(面對龐然大物茫然不知所措的)感覺就跟試圖揭開宇宙奧秘的空間科學家毫無二致。
4、當你模型的預測準確度高于90
這可不是小事。為了做好分析工作，數(shù)據(jù)科學家必須在數(shù)據(jù)研究、解讀、準備和處理上投入大量的時間，這個過程需要極大的耐心和努力。然而，如果你構(gòu)建的模型的準確預測度可以達到90%以上，回報也是無比豐厚的。
當客戶、經(jīng)理、同事的贊揚和欣賞如潮水般向你涌來時，你在喜不自勝之余腦海里只會記得一件事 — 周末嗨翻天!
5、當你想要找出模型中的漏洞
從成百上千行代碼中找到錯誤，就跟讓宿醉的你去大海里撈針一樣痛苦。
但是直面現(xiàn)實吧，這就是工作呀，誰讓你是數(shù)據(jù)科學家呢。
6、當你的經(jīng)理問及漏洞修復進展
通常情況下，數(shù)據(jù)科學機構(gòu)中的經(jīng)理們都不了解技術(shù)性任務的實質(zhì)，不論是排查模型缺陷或者改善模型性能;他們普遍更加關(guān)注項目管理(例如最后時限等。)
面對“這個項目什么時候能結(jié)束 ”這樣的問題，數(shù)據(jù)科學家能做的就是能拖一會兒就拖一會兒或者干脆消失。
7、當你的小白朋友指出了你模型的漏洞
你死死盯著代碼，幾個小時過去了卻一無所獲。就在你幾乎要放棄的時候，一個朋友偶然掃了一眼，馬上就指出了其中的錯誤。
最初的尷尬和怒火過去之后，你很快就會松一口氣，畢竟麻煩事兒又少了一件。
沒什么大不了的，我們可以這樣安慰自己：“旁觀者清嘛”。
8、當你的SQL查詢跑的特別慢
慢吞吞的服務器，糟糕的網(wǎng)絡情況，或者別的什么原因，都會導致SQL查詢執(zhí)行的特別慢，就跟看著油漆一點點風干一樣;當然你也不用一直盯著電腦屏幕，倒杯咖啡，讓SQL自己飛一會吧。
這很無聊，而且極耗耐心;不過大家都是這樣過來的。
9、 當你好不容易建好模，用戶又要改數(shù)據(jù)
在費盡九牛二虎之力分析數(shù)據(jù)、建了無數(shù)模型，分析出了無數(shù)趨勢后，你最不想聽到的就是你用的是“錯誤”數(shù)據(jù)。
也就是說，你要分析一套完全不同的數(shù)據(jù)集，所有的模型都要進行重大調(diào)整，從頭再來一遍。痛苦啊!
10、當你再有20分鐘就要見客戶，但PPT還沒做好
你剛做完見客戶的PPT，擦擦皮鞋整整領(lǐng)帶就可以去見客戶了吧 就大多數(shù)情況而言，答案是否定的。
數(shù)據(jù)工程師需要跟同事和經(jīng)理復核PPT;這意味著在最后一分鐘內(nèi)PPT會有無數(shù)改動。做這些改動是非常有壓力的，因為這關(guān)系到你的個人聲譽、業(yè)務成敗、公司形象、甚至你的職業(yè)前途。
不過，當你最終得到客戶首肯時，你會意識到有些改變是非常關(guān)鍵的，而且能讓你的案例更有說服力。
正如大名鼎鼎的史蒂芬·喬布斯說的：
“偉大的商業(yè)成就絕非一人可為，而是團隊之功。”
11、客戶最終認同你的模型的輸出結(jié)果
這是所有數(shù)據(jù)科學家都天天幻想的時刻。
面對要求極高、條件極為嚴苛的客戶，你夜以繼日的努力工作，力求模型達到最大限度的精確有效。你不得不一次又一次給自己打氣，拿出最大的耐心來面對這幫鬧心的客戶。然而，當客戶真心實意地向你豎起大拇指時，最終的勝利是屬于你的。
Kirk Borne博士對此有著精辟見解：
“客戶可能會出錯，但客戶永遠是客戶。”
12、當市場迎來一家新的大數(shù)據(jù)公司
分析行業(yè)發(fā)展十分迅猛，新工具和新技術(shù)也層出不窮。數(shù)據(jù)科學家見證著各種大數(shù)據(jù)、分析和深度學習工具的不斷涌現(xiàn)。
數(shù)據(jù)極客骨子里都是持續(xù)學習者，他們對于業(yè)內(nèi)新發(fā)展永遠持開放態(tài)度，并且會隨之拓展自己的知識和技能。
來源：大數(shù)據(jù)文摘
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