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20個(gè)問題揭穿冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家
2016-05-12
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20個(gè)問題揭穿冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家

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

這也意味著會(huì)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(duì)此崗位也缺乏被廣泛認(rèn)可的描述。這意味著許多人會(huì)認(rèn)為自己是數(shù)據(jù)科學(xué)家，僅僅因?yàn)樗麄兂８鷶?shù)據(jù)打交道。

“冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家通常是某一個(gè)特定學(xué)科的專家，且堅(jiān)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(gè)事實(shí)：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(jì)算，視覺，分析，統(tǒng)計(jì)，試驗(yàn)，問題界定，模型建立與檢驗(yàn)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(jià)值。
– Kirk Borne，Booz Allen Hamilton首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，RocketDataScience.org創(chuàng)始人
識(shí)別冒牌數(shù)據(jù)科學(xué)家的第一個(gè)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(jì)劃招募這些稀有物種其中之一的時(shí)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(gè)問題清單，內(nèi)含20個(gè)問題。在面試數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)你可以提出這些問題。

解釋什么是正則化，以及它的用處。

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

你會(huì)如何驗(yàn)證一個(gè)多元回歸預(yù)測(cè)模型的量化變量的結(jié)果？

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

你如何證明你對(duì)某個(gè)算法進(jìn)行的改進(jìn)，與原算法相比是有了真正的改進(jìn)？

什么是根本原因分析（root cause analysis）？

你是否熟悉以下概念：價(jià)格優(yōu)化、價(jià)格彈性、庫存管理、競(jìng)爭(zhēng)（商業(yè)）智能。舉例說明。

統(tǒng)計(jì)功效（statistical power）是什么？

解釋什么是重新取樣法（resampling methods）以及它們?yōu)楹沃匾?。解釋它們的局限性?/span>

哪種情況更好：有許多假陽性值，或者是有許多假陰性值？請(qǐng)解釋。

什么是選擇偏差（selection bias），它為何重要？如何避免？

舉出一例說明，你如何用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)來回答一個(gè)有關(guān)用戶行為的問題。

數(shù)據(jù)的“長(zhǎng)”/“寬”格式有何區(qū)別？

你使用什么方法來判斷一篇文章（比如報(bào)紙中的）統(tǒng)計(jì)數(shù)字是錯(cuò)的或用來支持作者觀點(diǎn)的，而非正確的、包含對(duì)某個(gè)特殊主題的豐富實(shí)時(shí)信息的？

解釋Edward Tufte的“垃圾圖表（chart junk）”概念。

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

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

推薦引擎是什么？它如何工作？

解釋什么是假陽性、假陰性。為何區(qū)分它們很重要？

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

“一個(gè)‘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(jì)，如何用適當(dāng)?shù)脑囼?yàn)設(shè)計(jì)來建立與驗(yàn)證模型。有IT技術(shù)卻沒有統(tǒng)計(jì)技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家，就像一個(gè)只知道如何建立手術(shù)刀的外科醫(yī)生?！?/span>



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