Az adattudományi osztály megtanította, hogyan kell tennem a Harvardot

Készített egy képet az előadóval az osztály végzős hallgatóival

Az előző bejegyzésben említett adattudományi osztály mellett 2019 őszén vettem részt egy másik adattudományi tanfolyamon.

A tanfolyam kódja GOV1005, és az osztály neve „Data” volt. A Harvard Kormányzati Minisztériumán belül kínálják. Ez az osztály a radarom alatt volt, de MDE osztálytársam, aki korábban a Facebook-on dolgozott, ajánlotta ezt az osztályt. Miután meglátogattam az első előadást, azonnal felizgattam, és úgy döntöttem, hogy folytatom ezt az órát.

Az osztály kialakítása

Fel lehet kérdezni, hogy a Kormányhivatal miért kínál egy adattudományi órát. Ez az osztály azonban kritikus abban az értelemben, hogy felkészíti a hallgatókat arra, hogy analitikusan megértsék a világ számos politikai kérdését. Ezért a kurzust úgy tervezték, hogy gyakorlati legyen.

Ennek ellenére ez az osztály nagyban különbözik az APCOMP209A-tól, amelyet az előző bejegyzésben írtam. Az APCOMP209A-ban az elsődlegesen használt nyelv a python, a GOV1005-ben pedig az R-et használjuk. Olyan sok alkalom volt a szemeszter során, hogy mindkettőt összekevertem, és mondanom sem kell, hogy csalódott voltam a dilemmával kapcsolatban.

Az APCOMP209A programban az óra szinte teljes órája előadások volt. A GOV1005-ben azonban az osztályidő nagy részét az osztályon belüli gyakorlatokra fordították. Mindannyian gépeltünk és bevizsgáltuk a laptopjainkat. Az APCOMP209A a hallgatók számára ismerte a statisztikákat és a programozást, de a GOV1005 nem kért semmit, és a tanfolyam során az alapoktól kezdve építette meg a szükséges készségeket.

Nehezebb volt, mint gondoltam

Az osztály elején az előíró (így szólította meg a hallgató az osztályban) megemlítette, hogy R-ben dolgozik minden nap. Azt gondoltam, hogy úgy gondolja, hogy keményen fogunk dolgozni, mintha minden nap R-t írnánk. Tévedtem. Azt mondta, hogy minden nap R szó szerint írja, és így tettünk.

Minden nap elköteleztem valamilyen kódot!

Mivel a legtöbb hallgató nem ismeri az R-t, az előkészítő utasította nekünk, hogy az adatkampányon dolgozzunk, hogy megismerjük R.-t. A házi feladatot úgy tervezték, hogy minden hallgató napi körülbelül 1 órát töltsön R.-vel. Ezen kívül ún. Pszets (házi feladat) volt, ami megkövetelte a megtanult R készségek alkalmazását.

Egy jó hónap után képesek voltam ezeket a látványokat egyszerűen előállítani

Ugyanezen félévre beiratkozott újabb adattudományi kurzusra, ez az osztály kihívást jelentett. Valahogy sikerült átjutnom. Mivel az R rugalmassága és megkülönböztető kódolási szintaxisa nagyon kedveltem R-t. Az R Studio a legjobb.

Végső projektömhez adatokat gyűjtöttem az Egyesült Államok Népszámlálási Irodájától, és kifejlesztettem egy webhelyet az Egyesült Államokban a kreatív hirdetések megjelenítésével.

A végső projekt weboldala

Az előadó

Több, mint maga az osztály, azt szeretném mondani, hogy a professzor csak nagyszerű volt. Dr. David Kane volt a professzor neve. Ugyanakkor arra utasította a hallgatókat, hogy hívják őt Preceptorsnek, így mi ilyennek hívtuk.

A receptor nagyszerű oktató volt. Több mint 80 diák volt regisztrálva az osztályba, de ő megjegyezte az összes tanuló nevét. Számtalanszor is hozott házi készítésű harapnivalókat, amelyeket a felesége készített, ami egyedüli ok volt az osztály meghívására. Mindegyik melegen készült, és nagyon finom volt. Arra kérem más diákokat, hogy kapjanak még egy falatot.

Hihetetlen minőségű házi sütik

Míg számos végzős hallgató regisztrált erre az osztályra, addig az egyetemi hallgatók az osztály lakosságának több mint felét képviselték. Mindannyian megpróbálták megtenni az első lépéseket az adattudomány világába.

A fiatalkor azonban szorongással jár, éppúgy, ahogy egyetemi hallgatóként éreztem magam bizonytalanul. Különösen akkor, ha más környezetben van, távol a szüleitől, a Harvardba érkező hallgatók néha nem képesek másoktól segítséget keresni.

Az ilyen osztályok azonban hely lehet számukra. Az osztályok minden órája során az előadó utasította bennünket, hogy párosítsunk valakivel, és együtt dolgoztunk a kódoláson. Minden osztályban más partnerrel kellett rendelkeznünk. Mivel ez nem volt elegendő, a hallgatókat gyakran hidegen hívták az osztály alatt, és be kellett mutatniuk a körülvevő hallgatók nevét.

Előkészítő a házi készítésű hideghívás funkciójával R-ben

Azáltal, hogy a hallgatókat mindezen keresztül megy keresztül, a hallgatókat arra kényszerítették, hogy kapcsolatba lépjen más hallgatókkal. Az író gyakran megemlíti, hogy nem a Harvardon dolgozunk, hanem tanulmányozni is kell. Valójában a szemeszter befejezéséig ott volt ez az „egység”, amely megtestesítette az osztályt. Szerintem fantasztikus pedagógia volt.

"Rosszul csinálod Harvardot"

Egy nap az Eljáró utasította nekünk ezt az emlékezetes feladatot.

"Nyissa meg a laptopjait, és nyissa meg a Harvard online öregdiákok weboldalát."

Úgy tettem, ahogy mondták. Ezután az előadó felkérte bennünket, hogy keressenek minden olyan Harvard-öregdiátot, akire gondolhat. Volt egy figura, amely eszembe jutott, ezért a nevét kerestem a Harvard öregdiák könyvtárában. Volt egy találat. Gondosan megnézve megtaláltam a kapcsolattartó címét. Igazán? Mi ez a weboldal ...? Megpróbáltam ezen a weboldalon keresni más híres japán Harvard-öregdiákokkal is, és több találat is volt.

Kissé megdöbbentve az Eljáró folytatta:

"Ahelyett, hogy híres öregdiákot keresne, próbáljon meg kifejezéseket keresni, amelyek érdekli."

Jó hallgatóként tettem, ahogy utasítottam, és olyan eredményt kaptam, amely bemutatja az összes ezen a területen dolgozó öregdiákot. Érdekes voltam, hogy olyan sok embert láttam azonos érdeklődés mellett. Ezután az elnök folytatta és a következõket mondta:

"Most küldjön e-mailt az a személy."

Mit? Igazán? Egyáltalán nem ismerem ezt a személyt!

Minden hallgató kétségbeesetten kezdett kérdéseket feltenni.

- Igen, most, itt. Adja hozzá TA e-mail címét a BCC-hez. Ez osztályozásra kerül. ”

Csodálkoztam.

A következő osztálygyűlésen az előadó megkérdezte, hogy kap-e valaki választ.

- Válaszom van!
"Felhívom ezt a személyt, hogy interjút készítsen a munkájáról!"
"Ez potenciális gyakorlati lehetőséget eredményezhet!"

(Mellesleg nem kaptunk választ)

Láthatta az izgalmat a hallgatók szemében.

A hallgatókra nézve az Eljáró így szólt:

Miért vagytok itt Harvardban, miután annyi pénzt költöttek a tandíjra? Igen, ez a tanulásról szól, de ki kell aknáznia az erőforrásokat is, amelyeket ez az intézmény kínálhat. Az öregdiákok kihasználása egy dolog. És fordítva: ha valaki hamarosan segítséget keres, légy az, aki szívesen ad kezet.

- Ha nem, srácok, rosszul csinálsz Harvardot!

Azt hittem, hogy az Elírónak igaza volt. Harvardon nemzetközi hallgatóként hajlamosak vagyok túl sokat beleakadni a tanulmányokba, ami prioritásom. Mégis figyelemre méltó, hogy be kell fektetnem egy eszköz építésébe is, amely nem pusztán tudás.

Hogyan él az adattudomány a való világban

Most visszahozom a hangsúlyt az adattudományra. A szemeszter során számos lehetőség volt arra, hogy az Eljáró felhívja az adattudomány területén dolgozó vendégeket.

Amikor gondolkodni tudok az adattudományról, különösképpen számomra, arra gondoltam, hogy csak az emberekkel kapcsolatosak, akik a Facebook-on, a Google-on és az Amazon-on dolgoznak. Ez az osztályon belüli beszélgetés sorozat a helyes módon megcáfolta a feltételezéseimet.

A valódi emberek, akik beszélgetni kezdtek, valaki a Boston City adatszakaszában dolgozott. Egy másik személy az NBA adatkezelőjéből volt. Olyan helyeken dolgoztak, ahol mindennapi kapcsolat van a hétköznapi emberekkel.

Úgy gondoltam, hogy fantasztikus a meghívott előadók kiválasztása. Az összes beszélgetés meghallgatása élénken megértette, hogy mit jelent az adatok hatalmas kiaknázása a valós világban. Példák és esettanulmányok segítségével megmutatta, hogyan kristályosodnak az adatok intelligenciává. Erősen úgy érezte, hogy az adattudomány nemcsak korlátozott embercsoportra vonatkozik, hanem sok ember számára ki kell használni.

A félév hosszúnak és rövidnek érezte magát, de csakúgy, mint a többi adattudományi órám, ez az osztály hatalmas ismeretekkel hasznot hozott nekem. Örülök, hogy részt vettem ebben az osztályban.