Benim gibi birçok veri bilimci, kariyerlerine istatistiksel modellemeyi düşünerek başlamadı. Veya bu konuda veriler. Psikoloji, takip etmeyi seçtiğim derecedir; sosyal medya gönderileri oluşturmak benim ilk gerçek işimdi. Lineer cebir benim “uzak dur” listemdeydi. Bu nedenle, sahtekarlık sendromunun gerçekliğini şahsen doğrulayabilirim.
Özellikle alan olgunlaştıkça ve daha tanımlı hale geldikçe, veri biliminde teknik beceriler geliştirmek için birçok kaynak mevcuttur. İlgileniyorsanız, yolculuğumda faydalı bulduğum birkaç tanesini önerebilirim. Ancak bir veri bilimcisi olarak çalışmak, Python paketlerinin nasıl uygulanacağını ve ardışık düzenlerin nasıl oluşturulacağını öğrenmekten çok daha fazlasını ifade eder. Ayrıca bazılarının "yumuşak beceriler" olarak adlandırdığı teknik olmayan yetenekler de gerektirir. Bunlar için veri bilimi dışındaki kişilerin uzmanlığını arıyorum.
Eşim ve ben yakın zamanda mutfağımızı yeniden şekillendirdik (okuyun: iki ay boyunca mikrodalgada yemek yedik). Martha Stewart benzeri brunchlara ev sahipliği yapmaktan gurur duyacağımız bir şey yaratmak için aynı zamanda harika bir arkadaş olan bir iç tasarımcıyla çalıştık. Tasarımcımızın, Pinterest'in küratörlüğünü yaptığı kaba fikirleri, bugün mutfağımız olan çekici "hikaye"ye çevirme yeteneği beni hayrete düşürüyor.
Daha çok yemek yaparım.
Deneyim, tasarımcımızın uzmanlığının ve becerilerinin bir veri bilimcisi olarak çalışmalarıma nasıl uygulanabileceği hakkında düşünmem için bana ilham verdi. Daha iyi bir veri bilimcisi olmanın yollarını arayan başkalarına da yardım etme ruhuyla, işte listem.
[Ben]: "Pekala, Pioneer Square'i ve endüstriyel hissi seviyorum ."
[İç Tasarım Arkadaşı, diğer adıyla IDF]: “Harika! Mutfağınızı mini bir Pioneer Meydanı yapalım.”
[Ben]: "Çöp ve fareler eksi - değil mi?"
Yaratıcı sanatçılar en olası yerlerden ilham alırlar. İç mimarlar da farklı değil. Sadece endüstrilerinde standart olan kaynakları değil, aynı zamanda modayı, manzaraları, hurdalıkları ve eski tarz mobilyaları da (gerçek hikaye - çok fazla gözyaşı) göz önünde bulundurabilirler.
Her şey çeşitli yerlerden öğeleri çekip bunları yeni bir şeye uygulamakla ilgili. İşte başlamanıza yardımcı olacak birkaç fikir:
[Ben]: “Metro döşemesi mi? Bu çok klişe.”
[IDF]: “Hayır. Klasik.”
İlham ararken, zamana direnen standartlar olduğunu unutmayın. Hikayenizi oluştururken çubuk grafikler, dağılım grafikleri, histogramlar - ve evet, hatta pasta grafikler - göz ardı edilmemelidir. Bugün canlandırıcı ve yenilikçi görünmeyebilirler, ancak yüzyıl ortası modern mobilyaların bir zamanlar mobilya tasarımında ve yaşam tarzında devrim yaratması gibi, bugün bildiğimiz ve kullandığımız veri görselleştirmeleri seti, ilk oluşturulduklarında verilerin nasıl sunulduğunu kökten değiştirdi. Günümüzde her yerde bulunmaları, önemlerini yalanlıyor çünkü aşinalıkları izleyicinin anlama şansını artırıyor.
Ancak onları daha modern, çekici ve size ait hale getirmenin yolları var. İşte burada “ilham bulmak” devreye giriyor. İşte bazı fikirler:
Bu şekilde klasiklerden başlayıp daha sonra kendinize ait hale getirebilirsiniz.
[IDF]: "Mutfağa girdiğinizde sahip olmak istediğiniz duygu nedir?"
[Ben]: “Bilmiyorum. Tipik olarak, sadece aç hissediyorum. ”
Her görselleştirme, sunum veya araştırma makalesi bir hikaye anlatma şansıyla gelir. Bu hikayeler, izleyicilerinden yanıt alma fırsatlarıdır.
Ne yazık ki, kilit noktalar genellikle rehbersiz yaratılışın ardından gömülür. İlkokul sanat dersi yarışmaları için daha uygun görselleştirmeler ve slaytlar. Sonuç olarak, izleyicinin beyni, görselleştirmenin iletmeye çalıştığını anlamak için daha fazla zaman alır. Bazı durumlarda izleyiciler yanlış yorumla bile ayrılabilirler.
Görselleştirmelerde, grafik başına yalnızca bir nokta koymanızı öneririm. Bir tane daha eklemek, katlanarak karmaşıklığı artırabilir ve anlamayı azaltabilir. Amaç, izleyiciyi hızlı bir içgörüye yönlendirmek ve potansiyel olarak ilginç olan her şeyi sergilemek değil.
Yapılacak noktayı seçtikten sonra, izleyicinin kavramasını kolaylaştırın. İşte bunun için kullanmayı sevdiğim birkaç teknik:
Bu süreçten geçtikten sonra - temel bilgilerden başlayarak, kişisel tarzımızı eklemek için fikirler ürettik ve "bu harika olurdu" birikimini oluşturduktan sonra mutfak tasarımcımız son sorusunu sordu:
Ne alabiliriz?
Etkili tasarım kasıtlılık yoluyla gerçekleştirilir. “Temiz, düzenli bir mutfak, misafirperver bir mutfaktır.” Basit tutmak, özenle seçilmiş renkler, raflar veya süslü bir ocak gibi gösterişli öğelerin patlamasını sağlar. Veri bilimi projelerinizde de aynısını yapın.
Başlangıç için iki seviyeyi akılda tutmakta fayda var:
Doğru yorumlamışlar mı? Eğer öyleyse, harika! Değilse, CTRL+Z ve kısa olacak kadar basit ama anlaşılacak kadar ayrıntılı olana kadar tekrar değiştirin. Bunu yapmak, hiçbir amaca hizmet etmeyen anlamsız ayrıntılardan ziyade kilit noktalara dikkat çekmeye yardımcı olur.
Bu makalede her bölümü diğerleriyle, özellikle de son ikisiyle sıkı bir şekilde ilişkilendirmeye çalıştım. Umarım bu, çalışmanızın son sunumunu unutulmaz ve etkili olacak şekilde ayarlamak için zaman ayırmanın önemine olan inancımı aktarır.
Daha iyi istatistiksel yöntemler ve deney tasarımı bilmek harikadır, ancak projelerinizden istenen yanıtları alamamak cesaretinizi kırabilir (deneyimlere dayanarak). Bir dahaki sefere bir sunum üzerinde çalışırken, daha iyi hikayeler yaratmak için iç mimarınızı yönlendirin.
2. Kısım'da, bir iş fırsatının yüz yüze çalışmak yerine uzaktan çalışma için olmasının ona olan ilgiyi nasıl etkilediğini soran araştırma soruma yanıt verme girişiminde kaba tam eşlemeyi kullanmaya başladım. Kullandığım eşleştirme değişkenleri - konum, sektör, şirket büyüklüğü, maaş bilgisi, gerekli deneyim yılı ve ilan yaşı - Bölüm 1'de yapılan basit keşifsel veri analizinin gösterdiği yukarı yönlü önyargı türünü ortadan kaldırmada uzun bir yol kat etmiş görünüyor. .
Son gönderimde, bir iş fırsatının uzaklığının gerçekten de başvuranların ilgisiyle çok daha fazla ilişkili olduğunu gösterdim, ancak aynı zamanda bu ilişkinin neden yanıltıcı olabileceğini veya belki de en azından bir şirketin başvuran açısından makul olarak ne bekleyebileceğinin abartılı bir göstergesi olabileceğini de gösterdim. yerinde yerine uzaktan bir iş açması yaparsa ilgi çekicidir. Farklı reklamı yapılan iş düzenlemelerine sahip iş ilanları - yerinde, hibrit veya uzak - aynı zamanda, en azından benim örneklemimde, bir iş ilanına ilgi duyan diğer etkenler açısından, ne kadar deneyim gerektirdiklerinden hangi sektörlere ihtiyaç duyduklarına kadar değişiklik gösterme eğilimindedir. sahip olma eğiliminde oldukları unvanlara sahipler.
Merhaba, siber meraklıları! Tehdit avı için OSINT serisine tekrar hoş geldiniz. İlk makalede, size OSINT'e genel bir bakış ve onun tehdit avlamadaki önemi hakkında bilgi verdim.
Açık Günlük: Her Gün Bir Resim. Hikayeler her zaman ilgimi çekmiştir.
Çoğu zaman kendimizi, bizim için iyi olduğunu bildiğimiz şeyleri uygulamakta zorlanırken buluruz. Bir başkasına onu sevdiğimizi söylemekten bir korsan gibi konuşmayı hatırlamaya kadar, her zaman bu şeyleri zaten yaptıkları için bir günlük, haftalık veya aylık olaylara gerek olmadığını iddia edenler olacaktır.
facebook.com'a bir talepte bulunduğunuzda, bilgisayarınız o bağlantıyı kurabilmesi için bu alan adını bir IP adresine çevirmek üzere alan adını arar.