
卓越數(shù)據(jù)科學(xué)家的四大特征
對(duì)于那些希望在大數(shù)據(jù)時(shí)代掘金的公司來說,成功的關(guān)鍵是找到數(shù)據(jù)科學(xué)家, 并圍繞數(shù)據(jù)科學(xué)家搭建團(tuán)隊(duì)。如今優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家一將難求, 而卓越的數(shù)據(jù)科學(xué)家更是燦若晨星。 如何才能發(fā)現(xiàn)真正改變企業(yè)乃至行業(yè)未來的偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家呢?
Thomas Redman在哈佛商業(yè)評(píng)論博客中發(fā)表了一篇關(guān)于區(qū)分好的數(shù)據(jù)科學(xué)家和偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家的文章, IT經(jīng)理網(wǎng)編譯如下。
好的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠幫助你從浩如煙海的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)你無法發(fā)現(xiàn)的規(guī)律, 而偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)更大的世界, 他們采用數(shù)據(jù), 但不完全依賴于數(shù)據(jù)。
在過去的幾年里, 我有幸能夠和上百個(gè)好的統(tǒng)計(jì)學(xué)家, 分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家合作。 其中有一些可以稱之為“偉大”。 我發(fā)現(xiàn), 這些偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家們都具備四大特征, 是那些好數(shù)據(jù)科學(xué)家所不具備的。
好奇心
最近有很多人都在提到好奇心是數(shù)據(jù)科學(xué)家的必要素質(zhì)。 這沒錯(cuò), 和任何領(lǐng)域的科學(xué)家一樣, 數(shù)據(jù)科學(xué)家也需要具備基本的好奇心。
而偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家將好奇心發(fā)展到極致。 他們熱衷于研究這個(gè)世界, 他們會(huì)為了發(fā)現(xiàn)事物的規(guī)律和原因而興奮不已。他們從數(shù)據(jù)中去發(fā)現(xiàn)事物的規(guī)律和原因。 面對(duì)數(shù)據(jù) 他們會(huì)從數(shù)據(jù)的不同角度來進(jìn)行研究, 進(jìn)而去發(fā)現(xiàn)別人所看不到的規(guī)律。
一定的數(shù)學(xué)水平
偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠發(fā)現(xiàn)別人看不到的東西。 舉個(gè)例子來說, 我以前在一個(gè)投行碰到過一個(gè)實(shí)習(xí)生。 他現(xiàn)在已經(jīng)是一個(gè)大的媒體集團(tuán)的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。 在他第二天上班的時(shí)候, 老板給了他一疊報(bào)告。 他簡(jiǎn)單掃了一眼報(bào)告, 發(fā)現(xiàn)了一個(gè)關(guān)于回報(bào)率的計(jì)算錯(cuò)誤。 他有花了一個(gè)小時(shí)驗(yàn)證了這個(gè)錯(cuò)誤并算出正確答案。
重要的是, 幾百人都看過這份報(bào)告, 而這是一個(gè)頂級(jí)的投資銀行, 肯定有一些相當(dāng)好的分析師也看過這個(gè)報(bào)告, 而只有他看出了這個(gè)錯(cuò)誤。
在描述現(xiàn)實(shí)世界的時(shí)候, 數(shù)學(xué)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(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)這種語言具備一種天生的感覺, 這些甚至是一些好的數(shù)據(jù)科學(xué)家所做不到的。
堅(jiān)持
偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家在很多方面都能表現(xiàn)出堅(jiān)持的特點(diǎn)。 前面說的實(shí)習(xí)生, 看了一眼發(fā)現(xiàn)了錯(cuò)誤, 花了一個(gè)鐘頭就驗(yàn)證出來了。 實(shí)際上數(shù)據(jù)分析很少能這么快。 就像BT的CIO Jeff Hooper在貝爾實(shí)驗(yàn)室時(shí)有句名言:“數(shù)據(jù)不會(huì)輕易地把秘密告訴你, 你需要把秘密從中榨出來?!?/span>
這說的一點(diǎn)沒錯(cuò)。 即便在最好的情況下, 數(shù)據(jù)也常常是不完整甚至存在錯(cuò)誤的。 而大部分?jǐn)?shù)據(jù)最后都和你要解決的問題無關(guān)。 盯著這些“噪音”數(shù)據(jù)工作是一項(xiàng)單調(diào)無趣的工作。 好的數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)轉(zhuǎn)而研究別的問題, 而偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)堅(jiān)持繼續(xù)研究。
數(shù)據(jù)科學(xué)家的另外一個(gè)堅(jiān)持就是他們會(huì)堅(jiān)持表述自己的發(fā)現(xiàn)。 這一點(diǎn), 在大的企業(yè)中, 甚至可能比“噪音”數(shù)據(jù)更加會(huì)令人沮喪。 還是拿前面那個(gè)實(shí)習(xí)生的例子。 他工作第二天就發(fā)現(xiàn)了這個(gè)錯(cuò)誤, 而他需要整個(gè)實(shí)習(xí)期都要來“捍衛(wèi)”他這個(gè)發(fā)現(xiàn)。 出了錯(cuò)誤的部門肯定會(huì)死不承認(rèn), 而別的部門就想看笑話。 數(shù)據(jù)科學(xué)家夾在其中, 需要足夠的堅(jiān)持才能把正確的觀點(diǎn)傳達(dá)出來。
技術(shù)能力
掌握最新的數(shù)據(jù)分析方法很重要, 更重要的是, 要有具備對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)和熱情。 簡(jiǎn)單的說, 數(shù)據(jù)分析包括兩類:描述型分析和預(yù)測(cè)型分析。 描述性分析已經(jīng)很難了。 而預(yù)測(cè)型分析則更加棘手, 它充滿了不確定性。
偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠駕馭不確定性。 他們知道預(yù)測(cè)的哪些部分是基于真實(shí)的觀察, 哪些因素是基于假設(shè)的。 他們知道要使預(yù)測(cè)有效, 哪些條件必須滿足。 哪些因素會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)失效, 哪些未知因素可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)錯(cuò)誤等等。 他們會(huì)量化風(fēng)險(xiǎn)。 他們會(huì)設(shè)計(jì)一些小型實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證或者推翻某些假設(shè)。
總之, 這不是一種“數(shù)學(xué)技能”, 而是長(zhǎng)期在復(fù)雜的工作中,經(jīng)過了無數(shù)成功和失敗后培養(yǎng)出來的一種能力。
偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家非常稀少, 他們就是數(shù)據(jù)科學(xué)界的邁克爾-喬丹, 朱莉婭-羅伯茨, 或者帕瓦羅蒂。 如果企業(yè)需要認(rèn)真地把寶壓在從大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析上, 那么你需要找到一個(gè)到兩個(gè)這樣的人, 給他們配備團(tuán)隊(duì), 營(yíng)造好的環(huán)境, 讓他們按照自己的方式去工作。
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