Зачем специалистам по данным нужен цинизм? Цинизм увеличивает подозрительность, которая обязательна!
Хорошая наука о данных возникает из состояния шаткого баланса между двумя диаметрально противоположными чертами: скептицизмом и творчеством. Если вы упадете слишком далеко к одному полюсу, ваша работа застопорится, парализованная неопределенностью. Слишком далеко в другом направлении, и вы тратите ресурсы в погоне за радугой. Как мы все знаем, цинизм увеличивает подозрительность, что препятствует сотрудничеству. Если это так, то цинизм не должен быть вреден там, где оправдана высокая степень скептицизма. На этой ноте совершенно очевидно, что специалистам по данным нужен цинизм.
По мере того, как наше общество становится все более зависимым от информации, основанной на данных, люди меняют профессию и возвращаются к учебе, чтобы заняться наукой о данных. Этот приток новых кандидатов и увеличение доступных вакансий создает ситуацию, когда менеджеры по найму не уверены в том, что искать, а новые специалисты по данным не уверены, на чем им следует сосредоточить свое обучение. В то время как база знаний и навыки являются важными показателями, хорошие кандидаты могут учиться на работе, чтобы заполнить пробелы в знаниях, и, что более важно, существует большой разрыв между знанием фактов и способностью их эффективно применять. Выясняется, что лучшей характеристикой врожденного потенциала специалиста по данным является то, как он уравновешивает креативность и скептицизм.
Исследователи данных редко должны принимать важный анализ за чистую монету. Они почти всегда должны копаться в данных и развивать более глубокое понимание скрытых идей, которые лежат внутри. Иногда есть настоящие жемчужины, ожидающие своего открытия. В других случаях данные содержат некоторых действительно язвительных зверей, и если их не обнаружить достаточно быстро, это предвещает реальную опасность.
Слишком легко соблазниться хорошими новостями. Если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, вероятно, так оно и есть. Так что быть скептичным — очень скептичным — это важная черта. Требуется убедиться, что важные результаты выдерживают более глубокий взгляд, а если они не выдерживают, получить полное объяснение.
Специалисты по данным должны быть креативными
Если творчество — это решение проблемы, то цинизм — мотивирующий фактор. Вы не сможете решить проблему, если сначала не осознаете ее существование; единственный способ внести новшества в свою область — выявить текущие недостатки. Скептически относиться к чужой работе — хорошее начало, но великие специалисты по данным должны быть наиболее критическими и скептичными в отношении своих собственных гипотез, моделей и результатов. Возможно, самый большой риск любого проекта по науке о данных — доверять результатам без тщательного и надежного опроса; существует бесчисленное множество способов получить приемлемую точность модели из совершенно бесполезной модели. Те же самые факторы, ведущие к творчеству, должны естественным образом привести к скептицизму, видя все помехи, противоречивые гипотезы и потенциальные источники ошибок в конвейере и кодовой базе. Доверие — самая большая ловушка современной науки о данных; специалисты по данным должны постоянно спрашивать: «Как меня обманывает этот результат и как я могу это проверить?».
Смесь творчества и цинизма
По-настоящему великий специалист по данным демонстрирует обе эти черты в балансе. Реальные приложения для обработки данных ограничены временем, деньгами и ограниченной доступностью данных, часто с очень беспорядочными данными. Таким образом, инновации требуют творческого решения для преодоления этих проблем с учетом уникальных ограничений каждого проекта и набора данных. Решения должны быть инновационными, но также практичными, объяснимыми и лаконичными. Сосредоточение творчества на скептицизме обеспечивает практическое решение, которое решает не только проблему науки о данных, но и проблему его работы в реальном мире.
Пост «Исследователи данных нуждаются в цинизме для решения вопросов «почему» и «кто»» впервые появился в Analytics Insight.
