在我的时代,那些最聪明的人都在思考怎么让用户点击广告。。。。。 这简直弱爆了。
下一代数据科学家应当成为提出问题并解决问题的人,深入思考合适的设计和流程,负责任地使用数据,让这个世界变得更好,而不是更坏。
成为解决问题的人
下一代数据科学家应努力具备以下技能:编写程序、统计学、机器学习、可视化、沟通的技巧和数据。
任何时候强调探索性数据分析都不晚。在数据到达算法这段路上,难的是正确地分析和预测,确保结果是正确和说得通的。
培养软技能
有一些思想品质有助于解决问题:持之以恒,思考你的大脑是如何思考的,不钻牛角尖,能灵话地思考,永远追求准确度,带有同理心地去思考问题。
无知比知识更容易招致自信。在某件事上不擅长的人,不知道他们在这件事有多无知,因此容易高估自己,而那些擅长某事的人,却因为了解,反而低估了他们的能力。所以我们不应当看轻自己,要有正确的认知。
成为提问者
习惯遵循一份包含关键步聚的标准清单:非要这样做不可吗?如何衡量它?我真的具备做这件事的技术吗?有问题可以问谁?对现实世界有何影响?
其次,习惯向别人提问。先假设自己是聪明的,不要认为回答的人比你知道的多或者少。不要试图去证明什么,你的目的是找到答案。像个孩子那样充满好奇心。
最后,弄清楚因果关系和相关关系。当你看到相关关系时,不要误以为那是因果关系。因果关系有时并不是那么可直观可见的。(关于这个,在大数据时代这本书有讲述,不过我觉得并不怎么样,甚至有点扯,感觉是为了畅销而强行解释的概念)
这本书算法这一部分内容感觉讲的并不是很好,不知道是不是因为语言的差异问题,翻译过感觉不对味,就像那本算法导论,都说好,但并没有几个人读完过。
所以,如果真的需要去了解数据科学,感觉还是得读国内的著作好点。像我以前读过一本书,是关于大数据在广告方面的应用,是刘鹏老师的《计算广告》,书还可以,他有句话说得我让我很震憾,不了解计算广告就无法真正了解大数据,只可惜我不是那个行业的,错过了。
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