Klasa Data Science nauczyła mnie, jak właściwie robić na Harvardzie

Zrobiłem zdjęcie z Preceptorem ze studentami w klasie

Oprócz klasy danych o danych, o której wspomniałem w poprzednim wpisie, uczestniczyłem w innym kursie związanym z nauką danych jesienią 2019 r.

Kod kursu to GOV1005, a nazwa klasy nazywała się „Dane”. Jest oferowany w Departamencie Rządu na Harvardzie. Ta klasa była pod moim radarem, ale mój kolega z klasy MDE, który wcześniej pracował na Facebooku, polecił tę klasę. Po pierwszym wykładzie byłem natychmiast zaintrygowany i postanowiłem kontynuować tę klasę.

Projekt klasy

Można zapytać, dlaczego Departament Rządu oferuje zajęcia związane z nauką o danych. Jednak ta klasa jest kluczowa w tym sensie, że przygotowuje studentów do analitycznego zrozumienia wielu problemów politycznych na całym świecie. Dlatego kurs został zaprojektowany tak, aby był praktyczny.

Powiedziawszy to, klasa ta znacznie różni się od APCOMP209A, który napisałem w poprzednim wpisie. W APCOMP209A podstawowym używanym językiem jest python, aw GOV1005 używamy R. W semestrze było tak wiele okazji, że obaj się pomieszali i nie muszę dodawać, że byłem sfrustrowany tym dylematem.

W APCOMP209A prawie cały czas zajęć to wykłady. Jednak w GOV1005 większość czasu zajęć była wykorzystywana na ćwiczenia w klasie. Wszyscy pisaliśmy i patrzyliśmy na nasze laptopy. APCOMP209A wymagało od studentów znajomości statystyki i programowania, ale GOV1005 nie prosił o nic i budował niezbędne umiejętności od podstaw przez cały kurs.

To było trudniejsze niż myślałem

Na początku zajęć Preceptor (tak uczniowie zwracali się do niego w klasie) wspominał o pracy nad R. każdego dnia. Myślałem, że miał na myśli, że będziemy ciężko pracować, jakbyśmy pisali R każdego dnia. Myliłem się. Mówił o pisaniu R każdego dnia w dosłownym tego słowa znaczeniu, i tak też zrobiliśmy.

Popełniłem jakiś kod każdego dnia!

Ponieważ większość uczniów nie zna R, Preceptor poinstruował nas, abyśmy pracowali na datacampie, aby dowiedzieć się o R. Praca domowa została zaprojektowana w taki sposób, aby każdy uczeń spędzał około 1 godzinę dziennie z R. Ponadto mieliśmy tzw. Perty (prace domowe), co wymagało od nas zastosowania zdobytych umiejętności R.

Po dobrym miesiącu mogłem łatwo tworzyć te efekty wizualne

Z innym kursem danych zapisanym na ten sam semestr, ta klasa była wyzwaniem. Jakoś mi się udało. Biorąc pod uwagę elastyczność R i jego charakterystyczną składnię kodowania, bardzo polubiłem R. R Studio jest najlepsze.

W ramach mojego ostatniego projektu zebrałem dane z US Census Bureau i opracowałem stronę internetową z wizualizacjami kreacji w Stanach Zjednoczonych.

Moja końcowa strona projektu

Preceptor

Bardziej niż sama klasa, chciałbym powiedzieć, że profesor był po prostu świetny. Dr David Kane miał na imię profesor. Jednak poinstruował uczniów, aby nazywali go Preceptorem, więc nazwaliśmy go takim.

Preceptor był świetnym pedagogiem. Na zajęcia zapisało się ponad 80 uczniów, ale zapamiętał imiona wszystkich uczniów. Przez niezliczoną ilość razy przynosił również domowe przekąski zrobione przez jego żonę, co było jedynym dobrym powodem, aby wziąć udział w tej lekcji. Wszystkie zostały ciepło przyrządzone i było pyszne. Popychałbym innych studentów, żeby dostali jeszcze jeden kęs.

Niewiarygodna jakość domowych ciasteczek

Podczas gdy wielu absolwentów zarejestrowało się na tę klasę, studenci studiów licencjackich stanowili ponad połowę populacji klasowej. Wszyscy starali się postawić pierwsze kroki w świecie nauki o danych.

Jednak bycie młodym rodzi niepokój, podobnie jak to, jak czułem się niepewnie podczas moich studiów licencjackich. Zwłaszcza, gdy jesteś w innym otoczeniu, z dala od rodziców, przyjeżdżający uczniowie na Harvardzie mogą czasami nie być dobrzy w szukaniu pomocy od innych.

Jednak taka klasa może stać się dla nich miejscem. Podczas każdej lekcji Preceptor instruował nas, abyśmy się z kimś sparowali i pracowaliśmy razem nad kodowaniem. Musieliśmy mieć innego partnera w każdej klasie. Ponieważ to nie wystarczyło, uczniowie byli często wywoływani na zajęciach podczas zajęć i musieli przedstawiać nazwiska uczniów wokół nich.

Preceptor za pomocą swojej domowej funkcji zimnego wywołania w R.

Nakłaniając uczniów do przejścia przez to wszystko, uczniowie zostali zmuszeni do nawiązania kontaktu z innymi uczniami. Preceptor często wspominał, że nie jesteśmy na Harvardzie, aby się uczyć, ale także w sieci. W rzeczywistości, kiedy zakończyliśmy semestr, istniała „jedność”, która ucieleśniała klasę. Myślę, że to była fantastyczna pedagogika.

„Robisz źle Harvarda”

Pewnego dnia Nauczyciel pouczył nas o tym pamiętnym zadaniu.

„Otwórz laptopa i wejdź na stronę internetową absolwentów Harvarda”.

Zrobiłem, jak mi powiedziano. Preceptor poprosił nas o poszukiwanie absolwentów Harvardu, o których możesz pomyśleć. Przyszła mi do głowy jedna postać, więc szukałem jego nazwiska w katalogu absolwentów Harvarda. Był hit. Przyglądając się uważnie, znalazłem jego adres kontaktowy. Naprawdę? Czym jest ta strona…? Próbowałem także przeszukać tę stronę z innymi znanymi japońskimi absolwentami Harvardu i było wiele hitów.

Będąc lekko zszokowanym, Preceptor kontynuował:

„Zamiast szukać znanych absolwentów, spróbuj wyszukać za pomocą terminów, które Cię interesują.”

Będąc dobrym uczniem, zrobiłem to, co mi polecono, i uzyskałem wynik pokazujący wszystkich absolwentów pracujących w tej dziedzinie. Byłem zaintrygowany widząc tak wielu ludzi o tym samym zainteresowaniu. Następnie Preceptor kontynuował i powiedział:

„Wyślij wiadomość e-mail do tej osoby już teraz”.

Co? Naprawdę? W ogóle nie znam tej osoby!

Wszyscy uczniowie zaczęli gorączkowo zadawać pytania.

„Tak, właśnie teraz, właśnie tutaj. Dodaj adres e-mail swojego TA w BCC. To będzie oceniane. ”

Byłem zaskoczony.

Podczas następnego spotkania klasy Preceptor zapytał, czy ktoś otrzymał jakąkolwiek odpowiedź.

„Mam odpowiedź!”
„Zadzwonię do tej osoby na rozmowę kwalifikacyjną na temat jego pracy!”
„Może to prowadzić do potencjalnej możliwości stażu!”

(Nawiasem mówiąc, nie otrzymałem żadnej odpowiedzi…)

W oczach uczniów widać było podekscytowanie.

Patrząc na studentów, Preceptor powiedział coś takiego:

Dlaczego jesteście tutaj na Harvardzie po tym, jak wydaliście tyle pieniędzy na naukę? Tak, chodzi o naukę, ale musisz również wykorzystać zasoby, które ta instytucja ma do zaoferowania. Wykorzystanie absolwentów to jedno. Odwrotnie, jeśli ktoś wkrótce przyjdzie po pomoc, bądź chętny.

„Jeśli nie, to źle robicie Harvard!”

Myślałem, że Preceptor ma rację. Jako student międzynarodowy na Harvardzie mam tendencję do zbytniego angażowania się w studia, co jest moim priorytetem. Warto jednak zauważyć, że muszę również zainwestować w budowę zasobu, który nie jest wyłącznie wiedzą.

Jak żyje Data Science w realnym świecie

Teraz skupiam się ponownie na analizie danych. W trakcie semestru istniało wiele okazji, w których Preceptor zapraszał gości pracujących w dziedzinie informatyki.

Kiedy wyobrażam sobie naukę o danych, szczególnie dla mnie, musiałem pomyśleć, że dotyczy to tylko osób, które pracują na Facebooku, Google i Amazon. Ta seria rozmów w klasie obaliła moje założenia w odpowiedni sposób.

Prawdziwi ludzie, którzy przyszli porozmawiać, to ktoś pracujący w dziale danych Boston City. Inna osoba pochodziła z działu danych NBA. Pracowali w miejscach, które mają codzienny kontakt ze zwykłymi ludźmi.

Myślałem, że wybór zaproszonych wykładowców był fantastyczny. Słuchanie wszystkich rozmów pozwoliło mi żywo zrozumieć, co to znaczy wykorzystać siłę danych w prawdziwym świecie. Poprzez przykłady i studia przypadków pokazał, jak dane krystalizują się w inteligencję. Sprawiło, że poczułem, że nauka danych jest nie tylko dla ograniczonej grupy ludzi, ale raczej powinna być wykorzystywana dla wielu osób.

Semestr wydawał się długi i krótki, ale podobnie jak inne moje zajęcia z zakresu danych, ta klasa przyniosła mi ogromną wiedzę. Jestem wdzięczny za udział w tej klasie.