¿Cómo explicas la ciencia de los datos a alguien?

Algunos consejos fáciles de seguir para explicar su trabajo a las partes interesadas, familiares y amigos

La ciencia de los datos parece estar en todas partes, ya sea que usted está en la industria de la tecnología o no. Otros términos asociados con la ciencia de los datos incluyen el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Desafortunadamente, algunos de estos campos se pueden confundir entre sí. Por el bien de este artículo, nos centraremos más en la ciencia de los datos en sí. Del mismo modo, nos centraremos en cómo explicar la ciencia de los datos a las personas que no saben nada acerca de los datos a nada acerca de las estadísticas. Hay innumerables interpretaciones de la definición de la ciencia de los datos, pero para mí, creo que la mejor manera de explicar algo es conectarlo con esa persona específica, dejar caer la jerga, y compararlo con algo que ya podrían saber. Dicho esto, vamos a profundizar en estas formas de explicar la ciencia de los datos a continuación.

Digamos que usted está hablando con su hermano acerca de la ciencia de los datos y están en una carrera completamente diferente como la música o la construcción. Lo más probable es que no sepan nada acerca de la ciencia de los datos, que por supuesto está bien y completamente comprensible. Es su trabajo, si usted está explicando, explicar la ciencia de los datos correctamente y simplemente. Por lo tanto, mirar lo que hacen como un trabajo puede ayudar a explicar, y si no un trabajo, mirando otras características de los suyos como pasatiempos o intereses.

Algunas maneras de hacer que la ciencia de los datos sea relacionable es mediante la asociación de la definición con la persona específica, como las siguientes:

Dé un ejemplo de su trabajo actual — por ejemplo, si son músicos, digan algo como:

“la ciencia de los datos podría ser usada para organizar/categorizar música futura/nueva de música pasada”

Nótese que ni siquiera incluí ‘datos’ —y en cambio la música usada, los datos pueden ser una palabra obvia para usted, pero como sabemos, incluso la palabra ‘ciencia’ está lista para ser interpretada en ‘ciencia de datos’— y excluir tanta jerga como sea posible es un buen consejo para explicar cualquier cosa.

Una vez que se alcanza el entendimiento anterior, entonces se puede dividir la palabra ‘datos’, en algo que describe el tema, por ejemplo, podríamos pensar en los datos como los ejemplos de características que describen algo. En este caso musical, diríamos que esas características de la música o los datos son cosas como año , longitud de la canción , y ritmo , que sería lo que está describiendo el género — usando estas cosas, podríamos categorizar la nueva música

Como se puede ver, desde arriba, hicimos que la ciencia de los datos se relacionara con la persona, y la explicamos sin jerga — o las palabras específicas que se relacionan con un tema. No queremos decir “ un algoritmo de aprendizaje automático fue compilado para predecir, con un error cuadrado medio bajo, la variable de destino que es género de características anteriores de datos de música que está estructurado y en un formato CSV ”. Sí, esta explicación es larga y confusa, y ese es el punto. He visto una gran cantidad de ciencia de datos se explica de esta manera, que por supuesto, usted no querría explicar de esta manera a sus amigos y familiares, pero incluso no a las partes interesadas en su empresa que tiene algún conocimiento de la ciencia de datos. La ciencia de los datos es simplemente una herramienta para hacer más eficiente lo que los humanos hacen con los datos.

Otra manera de ayudar a explicar la ciencia de los datos es relacionarla con escenarios cotidianos, independientemente del trabajo o los pasatiempos de la persona. Por ejemplo, la mayoría de la gente sabría lo que es una casa. Podríamos usar una casa como ejemplo para explicar la ciencia de los datos.

Más específicamente, podríamos utilizar los precios de la vivienda como un escenario de ciencia de datos.

Aquí está un ejemplo de la manera en que usted podría ir sobre la incorporación de la ciencia de los datos con las casas ( y por supuesto, usted podría utilizar algo más como el tema, mientras que sigue estos mismos pasos ):

El problema : asignar el precio de una casa es difícil
Más problemas : puede tomar demasiado tiempo para hacer manualmente
Más problemas : a menudo somos inconsistentes cuando asignamos un precio

(Nota: Evité usar la palabra ‘predecir’, y la sustituí por ‘asignar’, ya que ‘predecir’ puede sonar confuso)

Solución: podemos ver las casas circundantes para evaluar el precio
Solución: podemos mirar específicamente las características de las casas circundantes
Solución: podemos organizar estas características en lo que llamamos datos, enumerando los valores únicos de las características para cada hogar circundante para llegar a un promedio de lo que un nuevo hogar sería que tiene esas características
Solución: como ejemplo, las casas por encima de 1,000 pies cuadrados tienen un precio promedio de la casa de $300.000 o más, lo que significa que si esta nueva casa es de 1,000 pies cuadrados también, se le asigna a tener ese precio/algo similar, pero cuando combinamos todas las características, podría aumentar o disminuir ese precio
Solución: Los agentes inmobiliarios ya hacen esta evaluación, la ciencia de los datos la automatiza para que sea más fácil, rápida y precisa, porque podemos probarlo.
Solución: probar cómo lo hicimos, pretender que no sabemos 10 casas precios y utilizar la ciencia de los datos para asignar esos valores, a continuación, llevar esos precios de la vivienda de nuevo lado a lado para ver cuál es la diferencia, entonces podemos ver cómo nuestra exacta nuestra ciencia de los datos es
Solución: por ejemplo, los 10 precios de la vivienda que comparamos fueron alrededor de $400,000 de uso de la ciencia de datos, y los precios reales de la vivienda fueron alrededor de $405,000. Seríamos bastante precisos entonces y sabemos que lo que estamos haciendo con la ciencia de los datos es bueno

Como se puede ver, cuando se presenta un proyecto específico como este proceso, donde se presenta el problema y la solución, sin ningún tipo de términos técnicos, se puede esencialmente explicar toda la ciencia de datos ( hasta cierto punto ).

Hay innumerables maneras de explicar la ciencia de los datos, y lo que he descrito puede o no puede funcionar para usted y la gente a la que usted está explicando. Con eso dicho, tome lo que digo, y pruébelo, y si no funciona, entonces esperemos que haya algunos fragmentos de consejo que funcionan de este artículo.

En general, para ser franco, no ser condescendiente al explicar la ciencia de los datos. He experimentado esto innumerables veces cuando lo aprendí por primera vez, y fue 100%, completamente innecesario. La mayoría de las cosas pueden ser explicadas con palabras simples y desglosadas a su nivel más simple.

Lo que dije puede ser obvio, pero todavía lo veo como algo que la mayoría de nosotros podemos mejorar, incluido yo mismo. Este consejo no es sólo algo que usted puede aplicar a sus amigos y familiares para la diversión, pero en realidad algo que usted puede practicar y debe estar haciendo con sus compañeros de trabajo y las partes interesadas. A menudo, usted estará colaborando con otras partes interesadas en su carrera que no conocen la ciencia de los datos, así como cuando usted está entrevistando para puestos de trabajo, Así que con eso dicho, usted necesitará saber cómo explicar la ciencia de los datos a cualquier persona.

Para resumir, aquí hay algunas maneras de explicar la ciencia de los datos a cualquier persona:

# Que sea relatable # Suelta la jerga # # Compara con los escenarios de todos los días #

Espero que haya encontrado mi artículo interesante y útil. Por favor, no dude en comentar abajo si está de acuerdo o no con estos métodos de cómo explicar la ciencia de datos. ¿Por qué o por qué no? ¿Qué otros métodos crees que son importantes? Estos ciertamente se pueden aclarar aún más, pero espero haber sido capaz de arrojar algo de luz sobre algunas de las maneras en que usted puede ayudarle a explicar la ciencia de datos a cualquier persona. ¡Gracias por leer!

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