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揭穿冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家20個問題
2016-02-20
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揭穿冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家20個問題

如今數(shù)據(jù)科學(xué)家正式成為21世紀最性感的工作，人人都想來分一杯羹。

這也意味著會有一些冒牌貨。這些人自稱數(shù)據(jù)科學(xué)家，卻不具有相應(yīng)的技能。

這不見得是有意欺騙。數(shù)據(jù)科學(xué)是嶄新的領(lǐng)域，目前對此崗位也缺乏被廣泛認可的描述。這意味著許多人會認為自己是數(shù)據(jù)科學(xué)家，僅僅因為他們常跟數(shù)據(jù)打交道。

“冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家通常是某一個特定學(xué)科的專家，且堅信他們的學(xué)科才是唯一真正的數(shù)據(jù)科學(xué)。這種想法忽略了一個事實：數(shù)據(jù)科學(xué)是一整套科學(xué)工具與技術(shù)（數(shù)學(xué)，計算，視覺，分析，統(tǒng)計，試驗，問題界定，模型建立與檢驗等）的集合，用于從數(shù)據(jù)收集中獲得新發(fā)現(xiàn)、洞察與價值。

- Kirk Borne，Booz Allen Hamilton首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，RocketDataScience.org創(chuàng)始人

識別冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一個辦法是了解你要尋找哪些技能。了解數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)工程師的區(qū)別很重要，尤其當(dāng)你在計劃招募這些稀有物種其中之一的時候。

為了幫助你區(qū)分真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家與冒牌的（誤入歧途的）數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們總結(jié)了一個問題清單，內(nèi)含20個問題。在面試數(shù)據(jù)科學(xué)家時你可以提出這些問題。


1.解釋什么是正則化，以及它的用處。

2.你最崇拜哪些數(shù)據(jù)科學(xué)家？哪些創(chuàng)業(yè)公司？

3.你會如何驗證一個多元回歸預(yù)測模型的量化變量的結(jié)果？

4.解釋什么是準確率（precision）和召回率（recall）。它們與ROC曲線有什么關(guān)系？

5.你如何證明你對某個算法進行的改進，與原算法相比是有了真正的改進？

6.什么是根本原因分析（root cause analysis）？

7.你是否熟悉以下概念：價格優(yōu)化、價格彈性、庫存管理、競爭（商業(yè)）智能。舉例說明。

8.統(tǒng)計功效（statistical power）是什么？

9.解釋什么是重新取樣法（resampling methods）以及它們?yōu)楹沃匾＝忉屗鼈兊木窒扌浴?/span>

10.哪種情況更好：有許多假陽性值，或者是有許多假陰性值？請解釋。

11.什么是選擇偏差（selection bias），它為何重要？如何避免？

12.舉出一例說明，你如何用實驗設(shè)計來回答一個有關(guān)用戶行為的問題。

13.數(shù)據(jù)的“長”/“寬”格式有何區(qū)別？

14.你使用什么方法來判斷一篇文章（比如報紙中的）統(tǒng)計數(shù)字是錯的或用來支持作者觀點的，而非正確的、包含對某個特殊主題的豐富實時信息的？

15.解釋Edward Tufte的“垃圾圖表（chart junk）”概念。

16.你如何篩選離群點（outliers），以及如果你發(fā)現(xiàn)了一個這樣的點應(yīng)該怎么處理？

17.你會如何使用極限值定理、蒙特卡羅模擬或數(shù)理統(tǒng)計（或其他任何東西）正確預(yù)測一個稀有事件的幾率？

18.推薦引擎是什么？它如何工作？

19.解釋什么是假陽性、假陰性。為何區(qū)分它們很重要？

20.你是用什么工具進行可視化？你對Tableau怎么看？R？SAS？（就繪圖而言）。如何有效地在一個圖表（或視頻中）表現(xiàn)五個維度？


“一個‘真正的’數(shù)據(jù)科學(xué)家知道如何應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計，如何用適當(dāng)?shù)脑囼炘O(shè)計來建立與驗證模型。有IT技術(shù)卻沒有統(tǒng)計技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家，就像一個只知道如何建立手術(shù)刀的外科醫(yī)生?！?

--Lisa Winter,Towers Watson高級分析師

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