
發(fā)現(xiàn)假數(shù)據(jù)科學(xué)家的20個(gè)問題
現(xiàn)在,數(shù)據(jù)科學(xué)家是21世紀(jì)最性感的職業(yè),每個(gè)人都希望分一塊蛋糕。
這表示會(huì)有一些裝腔作勢(shì)的數(shù)據(jù)人士。這些人稱自己為數(shù)據(jù)科學(xué)家,但他們并不掌握對(duì)應(yīng)的技能。
這個(gè)問題的出現(xiàn)不一定是因?yàn)槠垓_的目的。數(shù)據(jù)科學(xué)是全新的,且缺乏具有廣泛共識(shí)的職位描述,意味著很多人只因?yàn)樘幚頂?shù)據(jù)就認(rèn)為自己是數(shù)據(jù)科學(xué)家。
“假的數(shù)據(jù)科學(xué)家往往是某個(gè)特定學(xué)科的專家,并且堅(jiān)持他們的學(xué)科是唯一真正的數(shù)據(jù)科學(xué)。這種信念沒有抓住數(shù)據(jù)科學(xué)的要點(diǎn),數(shù)據(jù)科學(xué)涉及到應(yīng)用全部科學(xué)工具和技術(shù)(數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、可視化、分析、統(tǒng)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、問題定義、模型構(gòu)建和驗(yàn)證等等)以得到來自數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)、洞察和價(jià)值。”
——Kirk Borne,Booz Allen Hamilton的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家和RocketDataScience.org的創(chuàng)始人
第一種發(fā)現(xiàn)假數(shù)據(jù)科學(xué)家的方法是了解你應(yīng)該尋找的技能。知道數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)工程師之間的不同之處很重要,尤其是如果你打算雇傭這些不常見的人時(shí)。
為了幫助對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家由真到假(或者被誤導(dǎo)的)排序,我們提出了一個(gè)20道題的列表,你可以在面試數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)問問他們。
解釋什么是正則化,以及它為什么有用。
你最欣賞哪些數(shù)據(jù)科學(xué)家?哪些相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司?
如何驗(yàn)證一個(gè)用多元回歸生成的對(duì)定量結(jié)果變量的預(yù)測(cè)模型。
解釋準(zhǔn)確率和召回率。它們和ROC曲線有什么關(guān)系?
如何證明你對(duì)一個(gè)算法的改進(jìn)確實(shí)比什么都不做更好?
什么是根本原因分析?
你是否熟悉價(jià)格優(yōu)化、價(jià)格彈性、庫存管理、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)?舉例說明。
什么是統(tǒng)計(jì)檢定力?
解釋什么是重抽樣方法和它們?yōu)槭裁从杏谩2⒄f明它們的局限。
有太多假陽性或太多假陰性哪個(gè)相比之下更好?說明原因。
什么是選擇偏倚,為什么它很重要以及如何避免它。
舉例說明如何使用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)回答有關(guān)用戶行為的問題。
“長(zhǎng)”數(shù)據(jù)和“寬”數(shù)據(jù)有什么不同之處?
你用什么方法確定一篇文章(比如報(bào)紙上的)中公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)字是錯(cuò)誤的或者是為了支持作者觀點(diǎn),而不是關(guān)于某主題正確全面的事實(shí)信息?
解釋Edward Tufte“圖表垃圾”的概念。
你會(huì)如何篩查異常值?如果發(fā)現(xiàn)它會(huì)怎樣處理?
如何使用極值理論、蒙特卡洛模擬或其他數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)(或別的什么)正確估計(jì)非常罕見事件的可能性?
推薦引擎是什么?它如何工作?
解釋什么是假陽性和假陰性。為什么區(qū)分它們非常重要?
你使用什么工具進(jìn)行可視化?你對(duì)Tableau/R/SAS(用來作圖)有何看法?如何有效地在一幅圖表(或一個(gè)視頻)中表示五個(gè)維度?
“一名‘真正的’數(shù)據(jù)科學(xué)家了解如何應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì),如何使用合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)構(gòu)建和驗(yàn)證模型。掌握IT技能但沒有統(tǒng)計(jì)技能只會(huì)讓你成為一個(gè)造手術(shù)刀的外科醫(yī)生那樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家”
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