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      鄭宇:大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù) 而是開放的思維

      發(fā)布時間:2017年04月21日 10:09來源:智能制造網(wǎng) 編輯:一不做人氣:40327


        【中國智能制造網(wǎng) 專訪】“數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)科學(xué)家的區(qū)別 就像本科與博士做研究一樣:本科生是老師手把手教題目,而博士生是自己找題目。”
      鄭宇:大數(shù)據(jù)時代缺的不是數(shù)據(jù) 而是開放的思維
       
        作為人群聚集區(qū),城市是一個天然的數(shù)據(jù)集中池。
       
        社交媒體、交通流量、氣象、地理等多種大數(shù)據(jù)都在這里匯聚,物聯(lián)網(wǎng)、傳感器的發(fā)展,也讓這些數(shù)據(jù)得以被追蹤存儲。當(dāng)這些時空數(shù)據(jù)集被組合起來,并與人工智能結(jié)合,這似乎是一條解決交通擁堵、環(huán)境惡化、能耗增加等城市問題的新的角度。
       
        “我們都生活在城市中,城市跟我們的生活密切相關(guān)。我是做計算機科學(xué)的人,那為什么不能想辦法解決身邊的那些常見的問題呢?”在一次公開采訪中,鄭宇如此描述自己鐘情城市計算的一個原因。
       
        近年來,城市計算(Urban Computing)逐漸走入公眾視野,并且越來越受到社會關(guān)注。這是是計算機科學(xué)以城市為背景,與城市規(guī)劃、交通、能源、環(huán)境、社會學(xué)和經(jīng)濟(jì)等學(xué)科融合的新興領(lǐng)域。城市計算通過不斷獲取、整合和分析城市中不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)來解決城市所面臨的挑戰(zhàn)。
       
        在2013年,鄭宇因為在城市計算方面的杰出研究被《MIT科技評論評》評為全球杰出青年創(chuàng)新者。
       
        雅虎創(chuàng)始人楊致遠(yuǎn)、谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里•佩奇、Facebook創(chuàng)始人馬克•扎克伯格、Twitter聯(lián)合創(chuàng)始人杰克•多西以及蘋果設(shè)計師喬納森•艾維等多位互聯(lián)網(wǎng)明星都曾入選TR35。而鄭宇是當(dāng)年入選者中僅有的兩位來自中國機構(gòu)的創(chuàng)新者之一。
       
        微軟研究院鄭宇帶領(lǐng)團(tuán)隊主持“城市計算”以來,通過分析和融合城市中的各種大數(shù)據(jù),實現(xiàn)了一系列關(guān)于智能交通、城市規(guī)劃、環(huán)境和能源的實際案例。相關(guān)技術(shù)不僅被應(yīng)用于微軟的產(chǎn)品,并且還在多個城市服務(wù)于中國政府。
       
        3月20日,微軟亞洲研究院“城市計算”領(lǐng)域負(fù)責(zé)人鄭宇博士近期在清華大數(shù)據(jù)講座上分享了題為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動城市計算”的講座。
       
        演講后,我們有幸針對“數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊建設(shè)問題”對鄭宇博士補充了相關(guān)采訪問題,針對這樣一個時空數(shù)據(jù)交雜的分析領(lǐng)域,鄭宇在組建數(shù)據(jù)團(tuán)隊和數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)方面有著自己的獨到見解,此外,針對技術(shù)和研究方向上,他也給出了基于自己經(jīng)驗的看法。
       
        以下為問答實錄——
       
        數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)科學(xué)家的區(qū)別
       
        就像本科與博士做研究一樣
       
        
       
        Q:數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家有什么區(qū)別?
       
        鄭宇:很多公司的招聘廣告上面寫招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家其實都不是招真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家,而是數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析師有明確的任務(wù),明確的數(shù)據(jù),結(jié)果也明確,他會用一些分析工具去跑一些報表,然后提交結(jié)果。而數(shù)據(jù)科學(xué)家要有能力自己找題目,首先要懂得行業(yè)問題,其次懂得數(shù)據(jù)背后的隱含信息,然后還要知道這個行業(yè)問題之后你要知道用什么數(shù)據(jù)如何解決這個問題。除此以外,還要對各種模型都很清楚,不光是機器學(xué)習(xí),還有數(shù)據(jù)管理以及可視化,把很多模型要組合在一起。后要對云計算平臺有一定的了解,要學(xué)會怎么用,甚至要學(xué)會怎么改它,一個好的數(shù)據(jù)科學(xué)家是站在云平臺上面看問題、想數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)模型,把這些模型有機組合起來部署到云平臺上面,產(chǎn)生鮮活的知識,解決行業(yè)問題,這個才是大數(shù)據(jù)。其中的區(qū)別就像本科與博士做研究一樣,本科生是老師手把手教題目,博士生是自己找題目。
       
        我通過兩個例子講述一下什么叫數(shù)據(jù)科學(xué)家,什么叫數(shù)據(jù)分析師:
       
        先舉一個數(shù)據(jù)分析師的例子:銀行向用戶發(fā)信用卡,用戶提交的表格上有他的年齡、職業(yè)、收入等信息,需要分析師判斷是否給這個用戶發(fā)信用卡。這是一個YES or NO的問題,分析師要做的是拿個人的信用記錄去訓(xùn)練一個分類模型。任務(wù)明確,數(shù)據(jù)明確,決定也很明確。
       
        再說一個政府向數(shù)據(jù)科學(xué)家提出的需求:“徐匯區(qū)有一條路灰很多,怎么用大數(shù)據(jù)去處理?”、“北京市建副中心到通州以后對北京整個的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、交通有什么影響?”這個問題不是因果問題,不是預(yù)測問題,也不是關(guān)聯(lián)問題,需要你去想找什么樣的數(shù)據(jù),怎么展現(xiàn)怎么實施。沒有具體問題也沒有具體數(shù)據(jù),這就是數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該解決的問題。
       
        Q:您的團(tuán)隊大致有多少人組成?與數(shù)據(jù)相關(guān)的團(tuán)隊有多少人,有哪些不同的職位劃分?
       
        鄭宇:我的核心團(tuán)隊其實沒有大家想象的那么大。有2位研究員、4名軟件工程師和八、九名研究助理組成。根據(jù)城市計算的四個層面(城市感知、城市數(shù)據(jù)管理、城市數(shù)據(jù)的分析和挖掘、服務(wù)提供)以及每個人的特長和興趣,我會給這些組員分配不同的工作。其中一位研究員帶領(lǐng)幾名研究助理和工程師,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理層面。另一位研究員帶領(lǐng)幾名研究助理和工程師,負(fù)責(zé)城市數(shù)據(jù)的挖掘和分析層面。另外幾名研究助理會分布在城市感知以及服務(wù)提供兩個層面。我會參與到城市計算各個層面的項目中去。此外,我們會跟一些合作伙伴展開合作,比如,會有一些高校的團(tuán)隊在某些項目中幫助我們做一些可視分析. 另外,我們也會經(jīng)常跟市場部門的合作伙伴一起跟客戶溝通,了解他們的需求,協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)并終部署技術(shù)。
       
        Q:數(shù)據(jù)相關(guān)團(tuán)隊在微軟及您的整個團(tuán)隊中所處地位如何?
       
        鄭宇:數(shù)據(jù)團(tuán)隊在一個項目的始終都扮演者及其重要的作用。從開始的市場接入環(huán)節(jié),我們的數(shù)據(jù)團(tuán)隊就要開始參與到其中,了解用戶的需求和掌握的數(shù)據(jù)情況,甚至要幫助用戶分析和提出他們的需求。在現(xiàn)在這些數(shù)據(jù)驅(qū)動和人工智能主導(dǎo)的項目中,單純依靠銷售和市場團(tuán)隊很難打開局面,也很難形成跟客戶的有效配合。后期,我們還要對第三方運維企業(yè)做有效的培訓(xùn),確保他們能夠維護(hù)我們部署的系統(tǒng)。
       

      (來源:大數(shù)據(jù)文摘)
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