Герхард Пилчер

Data Scientist - необычный термин. Если вы «погуглите» слова, данные означают «факты и статистические данные, собранные вместе для справки или анализа», а ученый означает «человек, который изучает или обладает экспертными знаниями в одной или нескольких естественных или физических науках».

Д-р Майкл Раппа, основатель Института передовой аналитики при Университете штата Северная Каролина, предпочитает термин «специалист-аналитик», который, как мне кажется, лучше отражает роль человека, который экспериментирует с применением аналитических алгоритмов к данным для повышения миссии или ценности бизнеса. информации.

Доктор Джон Элдер , основатель старейшего консалтингового агентства по науке о данных , говорит, что напряженность, создаваемая определением данных и учёного, несовместимого друг с другом, вынуждает противостоять новой идее о том, что экспертиза данных сложна и достаточно ценна, чтобы быть самостоятельной. наука." Поэтому, хотя мы можем не согласиться с названием роли «специалист по данным, мы согласны с тем, что применение научных методов к анализу данных чрезвычайно ценно.

Происхождение ученых данных

Термин «наука о данных» впервые появился в книге Питера Наура Краткий обзор компьютерных методов (1974). Согласно Harvard Business Review1, этот термин был переформулирован в 2008 году Д.Дж. Патил или Джефф Хаммербахер, которые затем руководили отделом данных и аналитики в LinkedIn и Facebook. В этой статье специалисты по данным определяются как «высокопоставленный профессионал, имеющий образование и любопытство, чтобы делать открытия в мире больших данных». Это определение применимо к узкому кругу людей, но сегодня может показаться, что этот ярлык охватывает почти всех, кто исследует или анализирует данные.

Добавив значение

Наука о данных имеет ценность только в том случае, если новая информация, созданная в процессе, используется человеком для повышения вероятности принятия правильного решения. Предыдущее заявление охватывает множество оснований.

Эти шаги требуют не только аналитических навыков. Чтобы довести решение от идеи до реализации, обычно требуется команда с общей целью, разнообразными навыками и взглядами, а также здоровой дозой любопытства. Иногда трудный процесс не является шаблонным, но требует глубокого понимания, творчества и гибкости.

Наборы навыков и опыт, необходимые для выполнения каждого из перечисленных шагов, весьма разнообразны. К ним относятся: специалист по решению бизнес-задач или задач и / или системный инженер, инженер по данным или программному обеспечению, специалист-аналитик, разработчик пользовательского интерфейса, специалист по управлению изменениями или специалист по коммуникациям.

Куда мы идем?

То, что, возможно, начинало как статистика, решающая аналитические задачи, стало гораздо более важной ролью на стыке бизнеса / миссии, информатики, инженерии и статистики. Действительно, один человек редко может овладеть всеми этими дисциплинами на должной степени.

Я думаю, что в деловом мире растет понимание ценности науки о данных. Некоторые выходят за рамки технической шумихи и понимают, что аналитическая часть процесса часто проста по сравнению с жизненно важными этапами, связанными с определением возможности, сбором данных и успешной доставкой результатов лицу, принимающему решение, или автоматизированной системе.

«… Аналитическая часть процесса часто проста по сравнению с жизненно важными окружающими шагами…»

Герхард Пилчер | Генеральный директор | Elder Research

Более глубокий взгляд

В то время как мир начал понимать, что для целостного подхода требуется многопрофильная команда, медленнее стало осознавать ценность глубокого опыта и продвинутой количественной подготовки / степеней в понимании ограничений и допущений сложных математических методов. Это может привести к неправильному применению методов и, как следствие, к неверным результатам. Некоторые в индустрии программного обеспечения усугубили это, пообещав создать «специалистов по данным» всего за несколько недель. Я сравниваю это с созданием «гражданских кардиохирургов» с использованием устройств роботизированной хирургии. Я бы предпочел, чтобы за штурвалом был настоящий хирург!

Как это обычно бывает в здоровой растущей сфере, наука о данных также становится все более специализированной. Теперь у нас есть эксперты в отдельных дисциплинах: нейронные сети, анализ графов, обработка естественного языка, обработка изображений, эффективность алгоритмических вычислений, нелинейная оптимизация, моделирование, анализ выживаемости, интерпретируемое машинное обучение и т. Д. Эта роскошь делает универсалов, которые могут понять выяснить, каких специалистов вызывать для решения конкретной проблемы, ценных привратников, «сортировщиков» и переводчиков.

Надежность

Данные лежат в основе каждого нового открытия во всех областях науки. Хотя ученые могут быть экспертами в своей области, они редко владеют анализом данных. Так что специалисты по данным, являющиеся такими экспертами, являются полезным дополнением к любой возможной команде. Также будучи хорошо осведомленными во всех известных способах, которыми мы, люди, можем быть сбиты с толку данными, специалисты по данным могут сэкономить многие месяцы проектной боли и усилий, «устраняя проблемы на ходу» и создавая исследовательские и проектные экспериментальные протоколы на прочной основе. с начала. Они являются лучшим противоядием от нынешнего «кризиса в науке», когда большинство работ - даже опубликованные журнальные статьи - не могут быть воспроизведены! В рабочем мире работа с качеством репликации преобразуется в модели, которые надежно предсказывают будущие события в реальном мире, а не только на бумаге в лаборатории.

Наконец, использование рациональных моделей на основе тщательно отобранных данных - отличный способ построить этические модели, поддерживающие свободные от предвзятости решения на благо общества. Таким образом, роль специалистов по данным неуклонно меняется - они должны тщательно контролировать данные, определять проблемы и критически подтверждать результаты - чтобы гарантировать, что ценность данных постоянно растет.

Первоначально опубликовано на https://www.elderresearch.com 18 марта 2021 г.