Q1：美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)如何隨著時(shí)間的推移而發(fā)展

　　《財(cái)富》：自您開始職業(yè)生涯以來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展如何?

　　Lavista Ferres：數(shù)據(jù)科學(xué)是每個(gè)學(xué)科為了管理數(shù)據(jù)而必須創(chuàng)造的所有知識(shí)的結(jié)合。從經(jīng)濟(jì)學(xué)家到統(tǒng)計(jì)學(xué)家，再到計(jì)算機(jī)科學(xué)家或物理學(xué)家——每一個(gè)學(xué)科都必須處理數(shù)據(jù)，所有這些學(xué)科都獨(dú)立創(chuàng)造了處理數(shù)據(jù)的方法。一旦你把所有這些方法及數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，這基本上就是我們今天所認(rèn)為的數(shù)據(jù)科學(xué)。

　　在 2000 年代初到中期，很明顯，處理數(shù)據(jù)是一項(xiàng)核心功能。這就是導(dǎo)致創(chuàng)建數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科的想法的原因，因?yàn)槲覀冃枰哂袑I(yè)知識(shí)的人去處理數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值。

　　我們今天使用的方法與使用了100 年的方法基本相同。我們今天使用的許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是在 20 到 30 年前創(chuàng)建的——甚至一些深度學(xué)習(xí)算法相當(dāng)古老。但是很多這些算法沒(méi)有被使用，因?yàn)闆](méi)有足夠的數(shù)據(jù)。今天，我們擁有比以前更強(qiáng)大的處理能力和更多的數(shù)據(jù)。

　　《財(cái)富》：在你現(xiàn)在合作的數(shù)據(jù)科學(xué)家中，你是否看到更多的人擁有數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位?

　　Lavista Ferres：當(dāng)然，但至少根據(jù)我在微軟的經(jīng)驗(yàn)，最好的團(tuán)隊(duì)是那些擁有非常多樣化背景的團(tuán)隊(duì)。目前，在我的團(tuán)隊(duì)中，有經(jīng)濟(jì)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、物理學(xué)家、具有電氣工程背景的人——還有一些來(lái)自主要關(guān)注數(shù)據(jù)科學(xué)的新學(xué)科，我們與他們合作。

　　我正在與一些在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)建這些程序的學(xué)者合作。總的來(lái)說(shuō)，你不需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)才能成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。坦率地說(shuō)，今天在微軟和科技行業(yè)工作的大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家并沒(méi)有特別研究數(shù)據(jù)科學(xué)，但他們確實(shí)研究了一門包含很多數(shù)據(jù)科學(xué)元素的學(xué)科。

　　Q2：美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位課程如何推動(dòng)這一領(lǐng)域的發(fā)展

　　《財(cái)富》：您為什么認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位課程很有價(jià)值?

　　Lavista Ferres：我認(rèn)為有大量的問(wèn)題可以而且應(yīng)該用數(shù)據(jù)來(lái)解決。今天，幾乎所有收集數(shù)據(jù)的組織都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家。我們必須記住，我們已經(jīng)看到數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長(zhǎng)。存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本大幅降低，處理能力大幅提高。所有這些東西都有望繼續(xù)增長(zhǎng)，并提供以前不存在的驚人機(jī)會(huì)。

　　在我們的 AI for Good 工作中，我們解決的問(wèn)題非常多樣化。比如我們研究一組特定的癌癥;研究長(zhǎng)頸鹿合和白鯨;研究衛(wèi)星圖像以了解森林火災(zāi)的方方面面。數(shù)據(jù)科學(xué)的魔力在于，即使從純粹的數(shù)據(jù)科學(xué)的角度來(lái)看這些問(wèn)題確實(shí)不同， 但解決方案是相同的。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)非常強(qiáng)大，因?yàn)橹灰袛?shù)據(jù)并且只要您有了解問(wèn)題的專家，您就可以處理所有這些流程。正因?yàn)槿绱耍瑪?shù)據(jù)科學(xué)家非常需要從這些數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值。我認(rèn)為存在未滿足的需求，其中很多課程正在幫助人們獲得所需的技能來(lái)解決這些需求。

　　你會(huì)在工作中學(xué)到大部分技能。但是，你需要具備一定的技能基礎(chǔ)。我在職業(yè)生涯的早期就學(xué)會(huì)了編程，但在我的學(xué)位課程中，我改進(jìn)了我的編程技術(shù)，并學(xué)習(xí)了基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)和代數(shù)。我還認(rèn)為，對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，在你不了解能用具體數(shù)據(jù)做什么或不能做什么的情況下，你處理數(shù)據(jù)也非常容易。因此你需要非常強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)學(xué)背景。

　　Q3：美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的未來(lái)

　　《財(cái)富》：鑒于數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用如此廣泛且需求如此之大，您認(rèn)為該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向是什么?

　　Lavista Ferres：無(wú)論您是醫(yī)生還是物理學(xué)家，數(shù)據(jù)科學(xué)都將繼續(xù)成為您工作的一部分。現(xiàn)在，很多數(shù)據(jù)科學(xué)家都在填補(bǔ)空白，因?yàn)樗羞@些學(xué)科都有數(shù)據(jù)，可以用它做點(diǎn)什么，但現(xiàn)任者缺乏這種技能。

　　我認(rèn)為所有這些學(xué)科最終都將數(shù)據(jù)科學(xué)成為其課程的一部分。我認(rèn)為總體而言，數(shù)據(jù)科學(xué)具有巨大的價(jià)值，但你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多學(xué)科都會(huì)經(jīng)歷與編程類似的事情。最初，唯一具有編程技能的人是學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)的人。現(xiàn)在，我們雇用的大多數(shù)沒(méi)有學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)的人仍然具有編程技能。所以我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)也會(huì)發(fā)生同樣的情況。

　　《財(cái)富》：作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，還需要具備哪些其他技能?

　　Lavista Ferres：最重要的技能是好奇心;這當(dāng)然是需要的。有些人具有很好的好奇心，并且能夠提出正確的問(wèn)題。了解此項(xiàng)工作的影響也很重要，這意味著您能夠?qū)⒅匾獑?wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。此外，為了產(chǎn)生影響，你需要能夠以其他人可以理解的方式解釋數(shù)據(jù)在說(shuō)什么，以及它不是在說(shuō)什么。

　　做復(fù)雜復(fù)雜的事情更容易打動(dòng)人;但如果你真的想對(duì)世界產(chǎn)生影響，你的解決方案需要簡(jiǎn)單。構(gòu)建簡(jiǎn)單的解決方案很難，但它非常強(qiáng)大。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)合計(jì)算推理和傳統(tǒng)邏輯推理，根據(jù)有關(guān)現(xiàn)實(shí)世界某些方面的數(shù)據(jù)得出結(jié)論。數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)自各行各業(yè)、所有研究領(lǐng)域和所有背景。他們熱衷于將數(shù)學(xué)/科學(xué)思維以及計(jì)算能力實(shí)際應(yīng)用于理解和解決商業(yè)、研究和社會(huì)影響問(wèn)題。

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