Třída Data Science mě naučila, jak se má Harvard správně

Vzal si obrázek s předchůdcem s postgraduálními studenty ve třídě

Kromě třídy datové vědy, o které jsem se zmínil v předchozím příspěvku, jsem se v roce 2019 na podzim zúčastnil dalšího kurzu týkajícího se datové vědy.

Kód kurzu je GOV1005 a název třídy se jmenoval „Data“. Je nabízen v rámci ministerstva vlády na Harvardu. Tato třída byla pod mým radarem, ale můj spolužák MDE, který dříve pracoval na Facebooku, doporučil tuto třídu. Po absolvování první přednášky jsem byl okamžitě zaujat a rozhodl se pokračovat v této třídě.

Návrh třídy

Člověk se může ptát, jak to, že ministerstvo vlády nabízí třídu související s vědou o údajích. Tato třída je však rozhodující v tom smyslu, že připravuje studenty na analytické porozumění mnoha politickým otázkám po celém světě. Kurz je proto navržen tak, aby byl praktický.

S tím bylo řečeno, tato třída se výrazně liší od APCOMP209A, kterou jsem napsal v předchozím příspěvku. V APCOMP209A je primárně používaným jazykem python a v GOV1005 používáme R. Během semestru bylo tolik příležitostí, že jsem je oba promíchal a netřeba říkat, že jsem byl tímto dilematem frustrován.

V APCOMP209A byly téměř všechny hodiny ve třídě přednášky. Avšak v GOV1005 byla většina času využívána pro cvičení ve třídě. Všichni jsme psali a dívali se do našich notebooků. APCOMP209A vyžadoval od studentů, aby znali statistiky a programování, ale GOV1005 nepožádal o nic a vybudoval potřebné dovednosti od základů v průběhu celého kurzu.

Bylo to těžší než jsem si myslel

Na začátku třídy, Preceptor (to je způsob, jak ho studenti ve třídě oslovili) zmínil práci na R každý den. Myslel jsem, že tím myslí, že budeme tvrdě pracovat, jako bychom psali R každý den. Mýlil jsem se. Říkal o psaní R každý den v doslovném smyslu, a tak jsme to udělali.

Každý den jsem se zavázala k některému kódu!

Protože většina studentů nebyla obeznámena s R, Preceptor nás nařídil, abychom pracovali na datacampu, abychom se dozvěděli o R. Domácí úkol byl navržen tak, aby každý student strávil s R. přibližně 1 hodinu denně. Navíc jsme měli tzv. Psety (domácí úkoly), což vyžadovalo, abychom použili dovednosti R, které jsme se naučili.

Po dobrém měsíci jsem byl schopen snadno vytvářet tyto vizuální prvky

Vzhledem k tomu, že se ve stejném semestru zapsal další kurz vědy o údajích, byla tato třída náročná. Nějak se mi podařilo projít. Vzhledem k flexibilitě R a jeho výrazné syntaxi kódování jsem si R hodně oblíbil. R Studio je nejlepší.

Pro svůj závěrečný projekt jsem shromáždil data z amerického sčítání lidu a vytvořil web s vizualizacemi kreativ ve Spojených státech.

Můj konečný web projektu

Preceptor

Více než samotná třída bych rád řekl, že profesor byl prostě skvělý. David Kane byl profesorským jménem. Nařídil však studentům, aby ho nazvali Preceptorem, a tak jsme ho nazvali.

Preceptor byl skvělý pedagog. Do třídy bylo přihlášeno přes 80 studentů, ale zapamatoval si všechna jména studentů. Na nespočet časů přinesl také domácí občerstvení vyrobené jeho ženou, což byl jediný dobrý důvod pro tuto třídu. Všichni byli vřele vyrobeni a bylo to vynikající. Přinutil bych ostatní studenty, aby si ještě jednou kousli.

Neuvěřitelná kvalita domácího cookies

Zatímco do této třídy bylo přihlášeno mnoho postgraduálních studentů, vysokoškolští studenti tvořili více než polovinu populace třídy. Všichni se snažili udělat první kroky do světa datové vědy.

Nicméně, být mladý přichází s úzkostí, stejně jako jsem se cítil nejistý během mých let jako vysokoškoláka. Obzvláště když jste v jiném prostředí, daleko od svých rodičů, nemusí být přijíždějící studenti na Harvardu někdy v hledání pomoci od ostatních.

Taková třída se však pro ně může stát místem. Během každé třídy nás Preceptor přikázal, abychom se s někým spárovali, a společně jsme pracovali na kódování. V každé třídě jsme museli mít jiného partnera. Vzhledem k tomu, že to nestačilo, byli studenti během třídy často zvaní za studena a museli kolem nich představovat jména studentů.

Preceptor využívající svou domácí funkci studeného volání v R

Tím, že studenti toto vše prošli, byli studenti nuceni se spojit s ostatními studenty. Preceptor často zmiňuje, že nejsme na Harvardu, abychom studovali, ale také jsme v síti. Ve skutečnosti, v době, kdy jsme dokončili semestr, existovala tato „jednota“, která ztělesňovala třídu. Myslím, že to byla fantastická pedagogika.

"Děláš Harvardy špatně"

Jednoho dne nás Preceptor poučil o tomto nezapomenutelném úkolu.

"Otevřete své notebooky a přejděte na webovou stránku absolventů Harvardu."

Udělal jsem, co mi bylo řečeno. Preceptor nás pak požádal, abychom hledali jakékoli Harvardovy absoloventky, na které si vzpomenete. Byla tu jedna postava, která mi přišla na mysl, tak jsem hledal jeho jméno v adresáři Harvardských absoloventek. Došlo k zásahu. Při pohledu opatrně jsem našel jeho kontaktní adresu. Opravdu? Co je to tento web ...? Také jsem se pokusil prohledat tento web s dalšími slavnými japonskými absolventy Harvardu a došlo k několika zásahům.

Proceptor byl mírně šokován a pokračoval:

"Místo hledání slavných absolventů zkuste hledat výrazy, které vás zajímají."

Jako dobrý student jsem udělal, co mi bylo řečeno, a dostal jsem výsledek ukazující všechny absoloventky pracující v tomto oboru. Zaujalo mě, že jsem viděl tolik lidí se stejným zájmem. Potom Preceptor pokračoval a řekl:

"Pošlete e-mail této osobě právě teď."

Co? Opravdu? Tuto osobu vůbec neznám!

Všichni studenti začali horečně klást otázky.

"Ano, právě teď, právě tady." Přidejte svoji e-mailovou adresu do BCC. To bude hodnoceno. “

Byl jsem ohromen.

Při příštím setkání třídy se Preceptor zeptal, jestli někdo dostal nějakou odpověď.

"Dostal jsem odpověď!"
"Zavolám této osobě, aby pohovořil o své práci!"
"To by mohlo vést k potenciální příležitosti pro stáž!"

(Mimochodem, nedostal jsem žádnou odpověď ...)

V očích studentů jste viděli vzrušení.

Při pohledu na studenty Preceptor řekl něco takového:

Proč jste tady na Harvardu poté, co utratíte tolik peněz za výuku? Ano, jde o studium, ale musíte také využít zdroje, které tato instituce nabízí. Využití výhod absolventů je jedna věc. Naopak, pokud někdo přijde hledat vaši pomoc v brzké době, bude tím, kdo dává ruku ochotně.

"Pokud ne, vy se Harvardovi neděláte!"

Myslel jsem, že Preceptor měl pravdu. Jako mezinárodní student na Harvardu mám tendenci se ve studiích příliš chytit, což je moje priorita. Přesto je pozoruhodné, že také musím investovat do budování aktiva, které není čistě znalostí.

Jak Data Science žije v reálném světě

Teď se soustředím zpět na vědu o datech. V průběhu semestru existovalo mnoho příležitostí, kdy Preceptor pozval hosty, kteří pracují v oblasti datové vědy.

Když si člověk představoval údaje o vědě, zejména pro mě, musel jsem si myslet, že to souvisí pouze s lidmi, kteří pracují na Facebooku, Google a Amazonu. Tato série rozhovorů v rámci třídy vyvrátila mé předpoklady správným způsobem.

Skuteční lidé, kteří přišli mluvit, byli lidé pracující v datové sekci v Bostonu. Další osoba pocházela z datového oddělení NBA. Pracovali na místech, která mají každodenní spojení s obyčejnými lidmi.

Myslel jsem, že výběr pozvaných lektorů je fantastický. Když jsem poslouchal všechny rozhovory, živě jsem pochopil, co to znamená využít sílu dat v reálném světě. Na příkladech a případových studiích se ukázalo, jak data krystalizují do inteligence. Cítil jsem se silně přesvědčen, že věda o údajích není jen pro omezenou skupinu lidí, ale spíše by měla být využita pro mnoho lidí.

Semestr se cítil dlouhý a krátký, ale stejně jako moje další třída datových věd, tato třída mi prospěla s obrovským množstvím znalostí. Jsem vděčný za účast v této třídě.