Един клас по научни данни ме научи как да правя Харвард правилно

Направете снимка с рецептора с абитуриенти в класа

Наред с класа по научни данни, за който споменах в предишния запис, участвах в друг курс, свързан с научните данни през есента на 2019 г.

Кодът на курса е GOV1005 и името на класа се нарича „Данни“. Предлага се в Министерството на правителството в Харвард. Този клас беше под радара ми, но моят съученик на MDE, който преди това работеше във Facebook, препоръча този клас. След като присъствах на първата лекция, веднага се заинтригувах и реших да продължа този клас.

Дизайн на класа

Човек може да попита как така Министерството на правителството предлага клас, свързан с науката за данни. Този клас обаче е от решаващо значение в смисъл, че подготвя студентите умения за аналитично разбиране на много от политическите въпроси по света. Следователно курсът е проектиран така, че да бъде практически.

С казаното, този клас е значително различен от APCOMP209A, за който написах в предишния запис. В APCOMP209A основният използван език е python, а в GOV1005 използваме R. Имаше толкова много случаи през семестъра, че и двамата се смесихме и няма нужда да казвам, че бях разочарован от тази дилема.

В APCOMP209A почти цялото време на класа беше лекции. Въпреки това, в GOV1005 по-голямата част от учебното време беше използвана за упражнения в клас. Всички пишехме и гледахме в лаптопите си. APCOMP209A изискваше учениците да знаят статистики и програмиране, но GOV1005 не поиска нищо и изгради необходимите умения от земята през целия курс.

Беше по-трудно, отколкото си мислех

В началото на класа Прецепторът (така учениците се обръщаха към него в клас) споменаваше, че работи върху R всеки ден. Това, което реших, че има предвид, че ще работим усилено, сякаш всеки ден ще пишем R. Сгреших. Каза да пишем R всеки ден в буквален смисъл и така го направихме.

Всеки ден съм поемал някакъв код!

Тъй като повечето студенти не бяха запознати с R, рецепторът ни инструктира да работим върху камери за данни, за да научим повече за R. Домашната работа е проектирана така, че всеки ученик да прекарва приблизително 1 час на ден с R. Освен това имахме така наречените псети (домашна работа), което изискваше да приложим R уменията, които сме научили.

След добър месец аз бях способен да създавам лесно тези визуализации

С друг курс по научни данни, записан за същия семестър, този клас беше предизвикателен. По някакъв начин успях да се преборя. Предвид гъвкавостта на R и отличителния му кодиращ синтаксис, много ми хареса R. R Studio е най-доброто.

За последния си проект събрах данни от Бюрото за преброяване на САЩ и разработих уебсайт с визуализации на рекламни послания в Съединените щати.

Моят уебсайт за окончателен проект

Приемникът

Повече от самия клас бих искал да кажа, че професорът беше просто страхотен. Д-р Дейвид Кейн беше името на професора. Въпреки това той инструктира учениците да го наричат ​​като прецептор, затова го нарекохме като такъв.

Прецептор беше страхотен възпитател. Имаше над 80 ученици, регистрирани за класа, но той запомни всички имена на учениците. За безброй пъти той щеше да донесе и домашни закуски, приготвени от съпругата му, което беше единствената добра причина да вземем този клас. Всички бяха топло направени и беше вкусно. Бих настояла други ученици да получат още една хапка.

Невероятно качество на домашно приготвени бисквитки

Докато многобройни студенти, регистрирани за този клас, студентите се състоят от повече от половината от класа на населението. Всички те се опитваха да направят първите си стъпки в света на научните данни.

Въпреки това да бъда млад идва с тревожност, точно както се чувствах несигурен през годините си като студент. Особено когато сте в друга среда, далеч от родителите си, пристигащите студенти в Харвард понякога не биха били добри в търсенето на помощ от другите.

Въпреки това клас като този може да се превърне в място за тях. По време на всеки клас Прецепторът ни инструктираше да се сдвоим с някого и заедно работихме върху кодирането. Трябваше да имаме различен партньор във всеки клас. Тъй като това не е достатъчно, учениците често се извикват студено по време на учебния ден и те трябваше да въведат имената на учениците около тях.

Прецептор Използвайки домашната си функция за студен разговор в R

Преминавайки през всичко това студентите бяха принудени да се свържат с други студенти. Прецепторът често споменава, че ние не сме в Харвард, за да учим, но и да работим в мрежа. Всъщност, когато завършихме семестъра, съществуваше това „единство“, което въплъщаваше класа. Мисля, че беше фантастична педагогика.

„Правиш неправилно Харвард“

Един ден, рецепторът ни инструктира за тази запомняща се задача.

„Отворете лаптопите си и влезте в онлайн уебсайта на възпитаници в Харвард.“

Направих както ми беше казано. Тогава рецепторът ни помоли да потърсим всички възпитаници от Харвард, за които можете да се сетите. Имаше една фигура, която ми дойде на ум, затова потърсих името му в директорията на випускниците в Харвард. Имаше хит. Поглеждайки внимателно, намерих неговия адрес за контакт. Наистина ли? Какъв е този уебсайт ...? Опитах също да търся този уебсайт с други известни японски възпитаници от Харвард и имаше множество попадения.

Леко шокиран, рецепторът продължи:

„Вместо да търсите известни възпитаници, опитайте да търсите с термини, които ви интересуват.“

Като добър ученик, постъпих според инструкциите и получих резултат, показващ всички възпитаници, работещи в тази област. Заинтригувах се да видя толкова много хора със същия интерес. След това, рецепторът продължи и каза следното:

„Изпратете имейл до този човек, веднага.“

Какво? Наистина ли? Изобщо не познавам този човек!

Всички ученици започнаха неистово да задават въпроси.

- Да, точно сега, точно тук. Добавете имейл адреса на вашата TA в BCC. Това ще бъде оценено. "

Бях изумен.

По време на следващата класна среща, рецепторът попита дали някой има някакъв отговор.

"Получих отговор!"
"Ще се обадя на този човек да интервюира за работата му!"
„Това може да доведе до потенциална възможност за стаж!“

(Между другото не получих никакъв отговор ...)

Можете да видите вълнението в очите на учениците.

Поглеждайки учениците, рецепторът казал нещо подобно:

Защо сте момчета тук в Харвард, след като харчите толкова пари за обучение? Да, става въпрос за изучаване, но вие също трябва да използвате ресурсите, които тази институция може да предложи. Възползването от възпитаниците е едно. Обратно, ако някой скоро дойде да потърси вашата помощ, бъдете този, който подаде ръка с желание.

"Ако не, вие правите погрешно Харвард!"

Мислех, че рецепторът е прав. Като международен студент в Харвард, аз съм склонен да се захващам твърде много в проучванията, което е мой приоритет. Все пак е забележително, че аз също трябва да инвестирам в изграждането на актив, който не е чисто познание.

Как живее науката за данни в реалния свят

Сега връщам фокуса към науката за данните. По време на семестъра имаше многобройни възможности, при които рецепторът да покани гости, които работят в областта на науката за данни.

Когато човек си представя науката за данни, специално за мен, аз бях задължен да мисля, че тя е свързана само с хора, които работят във Facebook, Google и Amazon. Тази поредица от разговори в рамките на класа опроверга предположенията ми по правилния начин.

Действителните хора, които дойдоха да говорят, беше някой, който работеше в секцията с данни на Бостън Сити. Друго лице беше от отдела за данни на НБА. Те работеха на места, които имат ежедневна връзка с обикновените хора.

Смятах, че подборът на поканените преподаватели е фантастичен. Слушането на всички разговори ме накара ясно да разбера какво означава да се използва силата на данните в реалния свят. Чрез примери и казуси той показа как данните кристализират в интелигентността. Накара ме да почувствам силно, че науката за данни не е само за ограничена група хора, а по-скоро трябва да се използва за много хора.

Семестърът се чувстваше дълъг и кратък, но също както и другият ми клас по научни данни, този клас ме облагодетелства с огромно количество знания. Благодарен съм, че участвах в този клас.