“大數(shù)據(jù)之父”達(dá)文波特：成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家不一定要有研究生學(xué)位

來源：大數(shù)據(jù)文摘 時間：2018-01-12 17:16:39 作者：托馬斯·H·達(dá)文波特

　　2006年6月，喬納森?高德曼(Jonathan Goldman)進(jìn)入商務(wù)社交網(wǎng)站LinkedIn工作。作為斯坦福大學(xué)物理學(xué)博士，他醉心于無處不在的鏈接和豐富的用戶資料。雖然這兩者通常只能形成混亂的數(shù)據(jù)和淺顯的分析，但當(dāng)他著手挖掘人際聯(lián)系時，卻從中發(fā)現(xiàn)了“新大陸”。

　　他開始構(gòu)建理論、檢驗(yàn)預(yù)設(shè)，并研究出了模型。通過這些模型，他可以預(yù)測出某賬號所歸屬的人際網(wǎng)絡(luò)。高德曼覺得，在探索基礎(chǔ)之上形成的新功能也許能為用戶提供價值。

　　幸運(yùn)的是，LinkedIn的聯(lián)合創(chuàng)始人兼時任CEO雷德?霍夫曼(現(xiàn)執(zhí)行總裁)，在貝寶(PayPal)的工作經(jīng)驗(yàn)讓他對分析學(xué)的威力深信不疑，因此，他給了高德曼高度的自主權(quán)。

　　他給予高德曼一個不同于傳統(tǒng)產(chǎn)品發(fā)布套路的新方式—在網(wǎng)站黃金頁面以廣告的形式掛出小型加載模塊。這一測試最終大放異彩，成為了我們現(xiàn)在熟知的“你可能認(rèn)識的人”。

　　傳統(tǒng)的信息管理和數(shù)據(jù)分析主要用于支撐內(nèi)部決策，而大數(shù)據(jù)在這方面有所不同。當(dāng)然，在多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)也會有此用途，特別是在大企業(yè)內(nèi)。不過， 數(shù)據(jù)科學(xué)家通常致力于面向客戶的產(chǎn)品和服務(wù)，而不是創(chuàng)建為高管制定內(nèi)部決策提供建議的報(bào)表或報(bào)告。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家這一概念直到2008年，才由D.J. 帕蒂爾和杰夫?哈默巴赫爾創(chuàng)造，這個職位因?yàn)楸贿_(dá)文波特喻為“21世紀(jì)最性感的職業(yè)”而為更多人所熟知。那么，成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，需要怎樣的潛質(zhì)和能力?

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家的特征

　　我們可以用這樣一張圖表，來展示數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的技能結(jié)構(gòu)：

　　

　　1、要想成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，先去做黑客吧!

　　由于大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種新興技術(shù)，而且很難將其提取出來用于分析，所以，要想成為一位成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家，就必須具備一些黑客的特征。

　　首先，你必須具備編碼或編程能力。“你會編寫代碼嗎”，這是一位首席科學(xué)家在招聘時向數(shù)據(jù)科學(xué)家提出的第一個問題。如果你具備任何編程語言方面的經(jīng)驗(yàn)，那將大有裨益，尤其是腳本語言，如 Python、 Hive 和Pig，或者有時會生成的語言，如 Java。這些腳本語言相對容易編寫，還能將大型數(shù)據(jù)處理問題分布于分布式 MapReduce 框架中。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)中的黑客還需要熟悉常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)，最重要的是 Hadoop/MapReduce，包括如何實(shí)施和擴(kuò)展它們，以及是否需要在所在地點(diǎn)或云計(jì)算中提供這些技術(shù)。這些技術(shù)都是一些新技術(shù)，還在不斷變化，所以數(shù)據(jù)科學(xué)家必須具備開放性思維，而且要特別開放，以學(xué)習(xí)新工具和新方法。

　　最后，對黑客技術(shù)做一個總結(jié)，很多大企業(yè)不愿意雇用黑客是有原因的。在本文中，黑客技術(shù)通常被定義為一種創(chuàng)新的快速計(jì)算，但這一術(shù)語還有一層“不太合法”的意味，即傾向于避開計(jì)算行為的正常規(guī)則。就當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)低下的情形而言，后一種意義的黑客技術(shù)可能是必需的。然而，值得注意的是，黑客特征在數(shù)據(jù)科學(xué)家特征中并不占主導(dǎo)地位，你可能會為此后悔。鐵桿黑客帶來的麻煩遠(yuǎn)比他們帶來的益處要多得多。而且，他們也未必有興趣為大型官僚組織效力。

　　2、成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家，不一定要有研究生學(xué)位

　　在數(shù)據(jù)科學(xué)家的特征中，科學(xué)家這一特征不一定意味著必須是實(shí)戰(zhàn)科學(xué)家。然而， 2012 年，我對 30 名數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行了采訪，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，57% 取得了科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域的博士學(xué)位， 90% 至少在科學(xué)或技術(shù)領(lǐng)域獲得過一個高級學(xué)位，最常見的是實(shí)驗(yàn)物理學(xué)博士， 其中還包括生物學(xué)、生態(tài)學(xué)或社會科學(xué)等高級學(xué)位，而且這些領(lǐng)域通常涉及大量的計(jì)算機(jī)工作。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)是否需要這些領(lǐng)域詳細(xì)的相關(guān)知識呢? 絕對不需要。對實(shí)驗(yàn)物理學(xué)博士而言，重要的不是學(xué)位或相關(guān)的具體知識，而是完成數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)所需的能力和態(tài)度，其能力包括開展實(shí)驗(yàn)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)裝置，以及利用數(shù)據(jù)來收集、分析和描述結(jié)果的能力。科學(xué)家分析的數(shù)據(jù)不可能是真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家，就連大學(xué)也很少接觸到真正的大數(shù)據(jù)，但它很可能是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

　　進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的科學(xué)家可能會具備的特征有：基于證據(jù)做決策、即興創(chuàng)作、急躁以及自己動手的寬慰感。在大數(shù)據(jù)工作的早期階段，這些技能很重要。在這一階段中，數(shù)據(jù)科學(xué)家必須執(zhí)行一些開創(chuàng)性工作，而在后期，這些工作可能會通過軟件輕松地完成?？茖W(xué)家也可能是快速學(xué)習(xí)者，能迅速地吸收和掌握新技術(shù)。

　　應(yīng)當(dāng)指出的是，許多成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家根本沒有研究生學(xué)位，他們的大多技能都是自學(xué)而來的，因?yàn)橐郧暗拇髮W(xué)并不提供這方面的課程。例如，領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)家杰夫 · 哈默巴赫(Jeff Hammerbacher)在 Facebook 工作時與當(dāng)時就職于領(lǐng)英的帕蒂爾(DJ Patil)創(chuàng)造了數(shù)據(jù)科學(xué)家這一術(shù)語，而那時他只有本科學(xué)位。大數(shù)據(jù)文化是一種任人唯才的文化，而不是一種強(qiáng)調(diào)具備某種數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位的文化。

　　3、你得是一位可信的顧問

　　正如傳統(tǒng)的定量分析師一樣，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備良好的人際溝通技能。然而，正如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師一樣，他們不可能具備這些技能。因?yàn)槿绻銓⒋蟛糠志Ψ旁谟?jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上，就不會對人際關(guān)系產(chǎn)生太大的興趣。

　　不過，良好的人際溝通技能肯定是必要的。數(shù)據(jù)科學(xué)家要為高管制定內(nèi)部決策提供建議;在以數(shù)據(jù)為產(chǎn)品的企業(yè)里，數(shù)據(jù)科學(xué)家還要為負(fù)責(zé)產(chǎn)品和營銷的管理者就數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的機(jī)會提出建議。最早一批數(shù)據(jù)科學(xué)家中的帕蒂爾參與創(chuàng)造了這一術(shù)語，他常喜歡說，數(shù)據(jù)科學(xué)家必須“站在橋上”，近距離地向船長提出建議。如果數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者之間存在中介的話，決策者可能無法了解關(guān)鍵決策涉及的所有重要數(shù)據(jù)和問題。

　　有證據(jù)表明，這些技巧很重要。高德納公司(Gartner)的研究發(fā)現(xiàn)，“70%～80% 的企業(yè)智能商業(yè)項(xiàng)目的失敗”是因?yàn)椤癐T 部門和業(yè)務(wù)部門之間缺乏溝通，未能提出正確的問題，或未能考慮到企業(yè)的真正需求”。智能商業(yè)項(xiàng)目通常涉及的都是一些小數(shù)據(jù)，而不是大數(shù)據(jù)。然而，某些項(xiàng)目之所以失敗是因?yàn)樽陨泶嬖趩栴}。毫無疑問，缺乏溝通的小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)項(xiàng)目會引發(fā)大問題。

　　4、先成為定量分析師

　　在大數(shù)據(jù)被獲取并被“馴服”之后，即從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后，必須用傳統(tǒng)的方式對其進(jìn)行分析。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家還需要承擔(dān)起定量分析師的工作，了解他們身邊的各種數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)技能，并能夠輕松地向非技術(shù)人員做解釋。我和一些作者已經(jīng)合著了很多關(guān)于這些統(tǒng)計(jì)技能的書籍，所以在這里就不再詳述這些技能了。

　　然而，小型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和大數(shù)據(jù)的分析之間存在一些差異。其一是，對于較大的群體來說，小樣本統(tǒng)計(jì)推斷出的結(jié)果可能不太重要。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，企業(yè)往往會對整體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因?yàn)樗鼈兙邆溥@種技術(shù)。如果你不是從一個樣本來推斷整個群體的結(jié)果，也就不用擔(dān)心統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之類的概念，換句話說，小樣本統(tǒng)計(jì)就是所觀察到的結(jié)果代表群體的概率，因?yàn)樗鼈兙褪且粋€群體。盡管如此，但我相信，在許多情況中，我們?nèi)詫⒗^續(xù)使用樣本統(tǒng)計(jì)。例如，向所有美國或其他國家公民征詢他們對政治或社會問題的看法是不可行的，所以我們還是會利用樣本調(diào)查來解決這類問題。即使你利用大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來分析這一問題，但仍然只能代表特定時間內(nèi)某些用戶的意見。

　　兩者之間的另一個不同之處是，大家普遍偏愛大數(shù)據(jù)的可視化分析。至于原因，我想沒有人能完全解釋清楚。大數(shù)據(jù)分析結(jié)果往往以可視化的形式表現(xiàn)出來，現(xiàn)在，可視化分析有很多優(yōu)勢：易于高管理解，容易引起注意。不利的一面是，它們一般不適宜于表達(dá)復(fù)雜的多元關(guān)系和統(tǒng)計(jì)模型。換句話來說，大多數(shù)可視化數(shù)據(jù)是為了進(jìn)行描述性分析，而不是預(yù)測性或指令性分析。然而，它們可以同時顯示大量的數(shù)據(jù)，如圖 4-1 所示，這幅圖呈現(xiàn)的是銀行賬戶關(guān)閉因素的可視化分析。我發(fā)現(xiàn)，與許多其他復(fù)雜的大數(shù)據(jù)可視化分析一樣，這一可視化分析也很難解釋。我有時會想，很多大數(shù)據(jù)的可視化分析僅僅是因?yàn)榭梢赃M(jìn)行分析而被創(chuàng)建的，而并不是為了清晰地呈現(xiàn)一個問題。

　　為什么可視化分析常見于大數(shù)據(jù)中呢?有幾種可能的解釋。

　　這表明，由于捕捉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所付出的努力太多，所以很少有時間和精力來開展復(fù)雜的多元統(tǒng)計(jì)分析，只能建立一個簡單的頻率統(tǒng)計(jì)，然后基于頻率統(tǒng)計(jì)進(jìn)行繪制。這種現(xiàn)象常見于數(shù)據(jù)科學(xué)家群體中，但沒有人知道這種方法的重要性和普遍性。

　　另一種解釋是，大數(shù)據(jù)和更吸引人的可視化分析幾乎同時出現(xiàn)。最后一種解釋是，大數(shù)據(jù)工作是一種探索性和反復(fù)性的工作，因此需要可視化分析來探索數(shù)據(jù)，并向管理者和決策者傳達(dá)初步調(diào)查結(jié)果。

　　我們可能永遠(yuǎn)不會知道哪個解釋更為重要，但事實(shí)是，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要以可視化的方式來顯示數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。

　　5、做既能精通又能跨界的業(yè)務(wù)專家

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家對業(yè)務(wù)的運(yùn)作要有深入的了解，或者至少應(yīng)該了解其中的部分環(huán)節(jié)。例如，企業(yè)如何賺錢?競爭對手是誰?企業(yè)如何在行業(yè)中成功推出產(chǎn)品和服務(wù)?能夠利用大數(shù)據(jù)和分析來解決的關(guān)鍵問題是什么?這些都是一個有效率的數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該回答的問題。

　　掌握與業(yè)務(wù)相關(guān)的知識可以使數(shù)據(jù)科學(xué)家做出假設(shè)并迅速對其進(jìn)行測試，為關(guān)鍵的功能和業(yè)務(wù)問題提供解決方案;否則，他將難以為業(yè)務(wù)增加附加值。正是對業(yè)務(wù)問題的分析使這些關(guān)于數(shù)據(jù)或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的知識得以發(fā)揮作用，因此，相關(guān)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的興趣和經(jīng)驗(yàn)很重要。當(dāng)然， 數(shù)據(jù)科學(xué)家有時也會在各個行業(yè)之間來回轉(zhuǎn)換，但沒有人會精通所有領(lǐng)域。然而，重要的是，他們需要對所從事的新業(yè)務(wù)抱有強(qiáng)烈的好奇心和興趣。 顯而易見，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常都是極其聰明的人，如果他們對某個新業(yè)務(wù)感興趣，很快就會掌握相關(guān)的知識。如果你面試的是另一個行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，請確保他對其所從事的行業(yè)感興趣，而且具備解決問題的能力。

　　當(dāng)然，這個技能結(jié)構(gòu)對有志成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的人才來說，是一種參考。任何人都很難同時在這五個方向都出類拔萃。通用電氣公司全球研究中心的分析學(xué)技術(shù)的負(fù)責(zé)人格拉伯是這樣說的：“在通用電氣公司，我們發(fā)現(xiàn)具備 2～3 個領(lǐng)域的專業(yè)技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家是最有成效的”。你要做的，是在一支團(tuán)隊(duì)中找到自己的位置，發(fā)揮自己的創(chuàng)造性，并且不斷學(xué)習(xí)。

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責(zé)任編輯：湯德正