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数据科学家的角色正迅速成为技术界最追捧的角色。我们向《纽约时报》的顶尖数据科学家杰克·波威（Jake Porway）询问了他的工作方式以及在该领域取得成功的秘诀。
数据科学家的角色正在迅速成为技术界最受欢迎的职业。像Google，Amazon和LinkedIn这样的公司正在利用数据科学家来帮助他们保持数字数据时代的创新优势。现在，数据和技术爱好者渴望像一些音乐家渴望成为摇滚明星一样，成为数据科学家。也许这就是为什么有些人将数据科学家称为技术时代的新摇滚明星。
不幸的是，这个角色还很新，以至于人们对此仍然有些默默无闻，这意味着许多想成为数据科学家的人正在沿着错误的道路驾驶旅游巴士。数据科学家应得的摇滚明星声誉吗？我们将接受《纽约时报》研发实验室的数据科学家Jake Porway的采访，深入数据科学领域。
数据科学家：科技摇滚明星吗？
那么，为什么数据科学家被称为技术界的新摇滚明星呢？这种类比实际上比数据书呆子听起来超酷的想像还要深入。就像摇滚明星一样，数据科学家的职业包括多样性，艺术自由和适应能力。就像娱乐界的摇滚明星一样，最好的数据科学家往往会吸引来自数据和技术行业各行各业的人。
数据科学家所做的事情非常多样化。就像音乐家使用不同的乐器，工具和技术来演奏与爵士乐和死亡金属一样的音乐风格一样，数据科学家也掌握了特定的工具和领域。还有风格。而且，做这项工作也没有对与错的方法，这是关于工作对他人的影响。
甲壳虫乐队创作歌曲时，不仅只有一个人来决定如何演奏每个乐器上的每个音符。他们走到一起，卡住了。通过创造性的发现，他们找到了行之有效的歌曲。对于数据科学家来说也是一样。他们必须感受节奏，深入了解并协调解决方案。只有在适当的艺术自由度下尝试当前可能想到的任何方法，工具和技术，以及在某些事情似乎不重要时进行更改的敏捷性，这才有可能。
一旦数据科学家掌握了核心基础知识，他或她就会变得适应性强，并有信心在其他领域提供解决方案。稍后我们将详细讨论这些核心基础。这里要说明的是，一旦掌握了数据科学，您就可以扮演想要的任何角色，因为数据无处不在。
数据科学家的最终目标是为尽可能多的人创造大量价值。尽管数据科学家在幕后工作，但与向大量听众进行比赛没有什么不同：您做得更好，您接触的人就越多-您看到的回报也就越多。
数据科学家做什么？
那么数据科学家到底在做什么呢？让我们通过一个例子，我们可能都可以涉及到这一点。
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当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
假设您意识到有一天，您没有一天所拥有的能量。因此，您为自己设定了一个目标：白天要有更多的精力。现在，这是一个相当广泛而又模棱两可的目标。因此，作为数据科学家的第一步是消除一些歧义并量化该目标的可测量性。有一些方法可以做到这一点。我们在这里不做详细介绍，而只是说您从理论上讲您睡眠不足，因此给自己分配了每晚八个小时的睡眠时间。
尽管这个目标更具可衡量性和不那么模棱两可，但它也面临着自己的挑战。一旦入睡，您就无法真正启动计时器，即使您上床睡觉后也启动计时器，也可能不会立即入睡。此外，很难解释您在深夜醒来的时间。最后，有不同类型的睡眠，例如深度睡眠和轻度睡眠。最重要的是，它难以准确地测量睡眠，因此更难以测量其对您的能量水平的影响。
所以，你可以做什么？好吧，作为一名数据科学家，您正在寻找最新的技术并发现有睡眠监控设备。而且，如果您使用这样的设备来测量和数字记录您的睡眠，您将能够获得有关睡眠的更准确数据，并随时间收集该数据以绘制图表。
仅此一项就可以使您对正在发生的事情有更深入的了解。视觉表示将为您提供意识，清晰度和方向。您将能够查看您是否达到了每晚八个小时的睡眠目标，更重要的是，如果您没有睡眠，就可以采取行动。
这是数据科学家的基本工作：带来测量和显示数据的新方法，以便为查看数据的人提供更多的意识，清晰度和方向。
但是，出色的数据科学家并不会止于此。收集数据后，就可以将其与您整天进行的任何其他测量活动集成在一起。根据任务管理系统中的数据将其与您的生产力集成在一起。根据推文和状态更新将其与您的心情进行整合。根据去健身房或减肥的经验，将其与您的健康状况相结合。借助已经可用的数据量以及易于捕获的数据，可能性是无限的。
如何成为数据科学家
对数据科学职业感兴趣？因为数据科学是如此新，所以我们请一位顶级数据科学家提供对该领域的见识。杰克·波威（Jake Porway）是《纽约时报》的数据科学家，也是DataKind（最初称为无国界数据）的创始人，该公司将需要数据科学的非营利组织与自由职业者和无偿的数据科学家相匹配。 Porway具有计算机科学背景并拥有博士学位。来自加州大学洛杉矶分校的统计数据。关于如何进入数据科学，如何表现出色以及如何避免该领域的主要错误，他不得不说。
1.获得正确的技能
根据Porway的说法，进入该领域可归结为三个关键方面：
- 实用计算技能
- 统计技能
- 渴望学习
“您需要能够编写脚本来抓取数据，并编写出脑海中想出的算法，” Porway说。 “如果您真的能够评估您构建的模型或编写的算法是否在执行您想要的工作，则应该了解基本统计信息（理想情况下，还应该了解更多）。”
2.建立连接
在加入《纽约时报》研发实验室之前，Porway从事机器学习和计算机视觉的研究，并花了很多时间让机器人识别地雷和飞行飞机（有多酷？ 那？）。直到他在《纽约时报》找到工作之前，他才开始涉足更广泛的数据科学任务，即Cascade项目，该项目可跟踪出版物在社交媒体上的链接。
Porway说，进入该领域最重要的事情是学习。
“进行数据科学项目！”博威说。 “下载一些数据，获取一些R，然后开始播放…………我想说的是，专注于将R之类的东西与一本基本统计资料一起使用，以指导您浏览一些数据。机器学习和计算技能将随之而来（当然，这取决于您过去的经验–如果您已经是统计学家，请选择一些Python！）”
然后是时候建立一些联系了。 Porway建议成立一个本地聚会组织，因为加入数据科学界是“了解您不了解的最快方法”。在不断发展的领域中，这一点至关重要。
3.加入游戏
Porway拥有博士学位。加州大学洛杉矶分校的统计数据，但他强调您不需要一个人就可以做好工作。
“这可能会有所帮助，但不要认为您必须离开学校再学五年才能将自己称为数据科学家，” Porway说。
数据科学是一个相对较新的领域。这意味着那些想要进入该领域的人需要以开放的心态来对待它。
博威说：“ Foursquare的数据科学家与高盛的数据科学家看起来会有很大不同。”
4.扮演新角色
数据科学就是关于澄清目标，检查假设，评估证据和评估结论。但是，许多人忽视了这个难题。你能猜出这是什么？根据Porway的说法，秘密成分是批判性思维。
“对我而言，这确实使黑客与真正的科学家区分开来，”波韦说。 “您对我看到某人建立模型并报告结果的次数感到惊讶，却没有意识到他们没有认真思考数据的来源或实验设计是否正确。您必须必须能够质疑每一步以及您提出的每个数字。”
大数据之路
鲍尔韦说，当他意识到使用海量数据让机器自学的能力时，他就大吃一惊。正是这种热情-以及他的教育和技能-帮助他在数据科学领域获得了最高职位。如果您想晃动大数据，请先阅读一些书籍，下载一些数据，然后开始玩耍。您永远不知道会出现一堆原始数据。
有关采访的完整笔录，请访问DataScientists.Net。