2.3 新思维与随之而来的变化
到现在为止,你大概能认识到数据科学不仅仅是一些聪明的工具、方法论和运用方法了。这是一种对数据的全新的整体认知。很自然地,这种规则转变带来了人们在处理相关项目时的方式,如何参与亟待解决的问题,以及如何以从业者的身份使自己成长。
数据科学需要我们更系统地思考,将对问题的创见性方法与实际情况结合在一起。这就好像是以一个优秀的建筑师一样的思维方式,将艺术的角度(通过设计)与工程本身,以及时间的管理一起结合起来。规划对于使用大数据来说是至关重要的,尽管是同一件任务,但不同的执行方式会涉及对资源极大差异的需求,而最后产生的结果却可能不会有多大不同。
由数据科学家带来的这种新思维带变化是显而易见的。数据科学家通常工作于由数据建模师、商务人员以及其他专业人士(视不同行业)组成的不同团队中。而相应地,他们几乎不会像经历传统瀑布模型的程序员一样,独自一人工作很久。
此外,数据科学家通过查阅现有文献,并与熟悉亟待解决问题的不同领域的人士建立联系,把问题分解成可以被处理的小问题来逐渐解决。
数据科学家成功的必备技巧并不少见。一个数据科学家应该能够轻易地学习新知。随着大数据技术的快速发展的脚步,数据科学家必须具备敏锐的头脑来快速掌握新的方法以及熟悉新的工具。
数据科学家需要弹性灵活,轻易地适应新商业领域、新团队成员以及新的工具(例如他刚开始工作所用的工具和工作结束时所用的工具有很大的不同)。他需要擅长建立联系,并认识到他所缺乏的技能并开始设法学习它们。总之,数据科学家所需的几乎所有技能是需要能够被快速转变,并且运用于广阔而且不同的场景中。最后,他应该是一个能被任何团队,特别是IT团队所接纳的强力人物。
我们会在第4章详细介绍如何转变思维以及所需的技能,并将它们付诸于实践。
时间: 2024-08-01 12:33:18