Класс Науки Данных Научил Меня, Как Сделать Правильный Гарвард

Сделал снимок с наставником у аспирантов в классе

В дополнение к уроку по науке о данных, о котором я упоминал в предыдущей статье, я участвовал в другом курсе, связанном с наукой о данных, осенью 2019 года.

Код курса - GOV1005, а название класса называлось «Данные». Это предлагается в Департаменте правительства в Гарварде. Этот класс находился под моим вниманием, но мой одноклассник по MDE, который ранее работал в Facebook, рекомендовал этот класс. После посещения первой лекции я был заинтригован и решил продолжить этот урок.

Дизайн класса

Кто-то может спросить, почему Департамент правительства предлагает класс, связанный с наукой о данных. Тем не менее, этот класс имеет решающее значение в том смысле, что он готовит студентов навыки аналитического понимания многих политических проблем во всем мире. Поэтому курс предназначен для практического применения.

С учетом сказанного этот класс сильно отличается от APCOMP209A, который я написал в предыдущей записи. В APCOMP209A основным используемым языком является python, а в GOV1005 мы используем R. В течение семестра было очень много случаев, когда я их обоих перепутал, и, разумеется, я был разочарован этой дилеммой.

В APCOMP209A почти все время занятий было лекциями. Однако в GOV1005 большая часть учебного времени использовалась для занятий в классе. Мы все печатали и изучали наши ноутбуки. APCOMP209A требовал, чтобы студенты знали статистику и программирование, но GOV1005 ничего не просил и строил необходимые навыки с нуля на протяжении всего курса.

Это было сложнее, чем я думал

В начале урока Наставник (так ученики обращались к нему в классе) упоминал о работе над R каждый день. Я думал, что он имел в виду, что мы будем усердно работать, как будто будем писать R каждый день. Я был неправ. Он сказал о написании R каждый день в буквальном смысле, и мы так и сделали.

Я совершил код каждый день!

Поскольку большинство учеников не были знакомы с R, Наставник поручил нам поработать над датакампой, чтобы узнать о R. Домашнее задание было разработано так, чтобы каждый ученик проводил примерно 1 час в день с R. Кроме того, у нас были так называемые psets (домашнее задание), что потребовало от нас применить навыки R, которые мы изучили.

После хорошего месяца я был в состоянии легко создавать эти визуальные эффекты

С тем же семестром, который был зачислен на другой курс по науке о данных, этот класс оказался сложным. Мне как-то удалось пройти. Учитывая гибкость R и его особый синтаксис кодирования, я очень полюбил R. R Studio самая лучшая.

Для моего окончательного проекта я собрал данные из Бюро переписей США и разработал веб-сайт с визуализацией объявлений в Соединенных Штатах.

Мой финальный сайт проекта

Наставник

Больше, чем сам класс, я хотел бы сказать, что профессор был просто великолепен. Доктор Дэвид Кейн был именем профессора. Однако он дал указание студентам назвать его Наставником, поэтому мы назвали его таковым.

Наставник был великим воспитателем. В классе было зарегистрировано более 80 учеников, но он запомнил все имена учеников. В течение бесчисленного количества раз он приносил домашние закуски, приготовленные его женой, что было единственной веской причиной для посещения этого класса. Все они были сделаны тепло, и это было восхитительно. Я бы подтолкнул других студентов, чтобы получить еще один укус.

Невероятное качество домашнего печенья

В то время как многочисленные аспиранты зарегистрировались в этом классе, студенты составляли более половины населения класса. Все они пытались сделать свои первые шаги в мире науки о данных.

Тем не менее, молодость сопровождается тревогой, как и то, что я чувствовал себя неуверенно во время учебы в университете. Особенно, когда вы находитесь в другой среде, вдали от ваших родителей, поступающие студенты в Гарварде могут иногда не очень хорошо обращаться за помощью к другим.

Однако такой класс может стать для них местом. Во время каждого урока Преподаватель инструктировал нас соединяться с кем-то, и мы вместе работали над кодированием. У нас должен был быть другой партнер в каждом классе. Из-за того, что этого было недостаточно, ученикам часто звонили по телефону, и им приходилось вводить имена учеников вокруг них.

Наставник, использующий свою самодельную функцию холодного вызова в R

Пройдя через все это, студенты были вынуждены общаться с другими студентами. Наставник часто упоминал, что мы не в Гарварде, чтобы учиться, но и общаться. На самом деле, к тому времени, когда мы закончили семестр, существовало это «единство», которое воплощало класс. Я думаю, что это была фантастическая педагогика.

«Ты делаешь Гарвард не так»

Однажды Наставник проинструктировал нас об этом памятном задании.

«Откройте свои ноутбуки и получите доступ к онлайн-сайту выпускников Гарварда».

Я сделал так, как мне сказали. Затем Наставник попросил нас найти выпускников Гарварда, о которых вы можете подумать. Мне в голову пришла одна фигура, поэтому я искал его имя в справочнике выпускников Гарварда. Был хит. Посмотрев внимательно, я нашел его контактный адрес. В самом деле? Что это за сайт ...? Я также пытался искать этот сайт с другими известными японскими выпускниками Гарварда, и было несколько хитов.

Будучи слегка потрясенным, Наставник продолжил:

«Вместо поиска известных выпускников, попробуйте поискать с интересующими вас терминами».

Будучи хорошим учеником, я поступил так, как мне было приказано, и получил результат, показывающий всех выпускников, работающих в этой области. Я был заинтригован, увидев так много людей с одинаковым интересом. Затем Наставник продолжил и сказал следующее:

«Отправьте электронное письмо этому человеку прямо сейчас».

Какие? В самом деле? Я вообще не знаю этого человека!

Все студенты начали неистово задавать вопросы.

«Да, прямо сейчас, прямо здесь. Добавьте адрес электронной почты вашей TA в BCC. Это будет оценено ».

Я был удивлен.

Во время следующей классной встречи Наставник спросил, получил ли кто-нибудь ответ.

«Я получил ответ!»
«Я буду звонить этому человеку, чтобы взять интервью о его работе!»
«Это может привести к потенциальной возможности стажировки!»

(Кстати, я не получил никакого ответа ...)

Вы могли видеть волнение в глазах студентов.

Глядя на учеников, Наставник сказал что-то вроде этого:

Почему вы, ребята, здесь в Гарварде, потратив так много денег на обучение? Да, речь идет об обучении, но вам также необходимо использовать ресурсы, которые предлагает это учреждение. Воспользоваться преимуществами выпускников - это одно. Наоборот, если кто-то скоро ищет вашу помощь, будьте тем, кто охотно протягивает руку.

«Если нет, вы, ребята, делаете Гарвард неправильно!»

Я думал, что Наставник был прав. Как иностранный студент в Гарварде, я склонен слишком увлекаться учебой, что является моим приоритетом. Тем не менее, примечательно, что мне также нужно инвестировать в создание активов, которые не являются чисто знаниями.

Как наука о данных живет в реальном мире

Теперь я возвращаюсь к науке о данных. В течение семестра было много возможностей, когда Наставник приглашал гостей, которые работают в области науки о данных.

Когда кто-то представляет себе науку о данных, особенно для меня, я должен был думать, что это связано только с людьми, которые работают в Facebook, Google и Amazon. Эта серия бесед в классе правильно опровергла мои предположения.

Люди, которые приходили поговорить, были те, кто работал в разделе данных Бостон-сити. Другой человек был из отдела данных НБА. Они работали в местах, которые имеют повседневную связь с обычными людьми.

Я думал, что выбор приглашенных лекторов был фантастическим. Прослушивание всех разговоров позволило мне ясно понять, что значит использовать возможности данных в реальном мире. Посредством примеров и тематических исследований он показал, как данные кристаллизуются в интеллект. Это убедило меня в том, что наука о данных предназначена не только для ограниченной группы людей, но и должна использоваться для многих людей.

Семестр был длинным и коротким, но, как и другие мои уроки по науке о данных, этот класс принес мне огромные знания. Я благодарен за участие в этом классе.