Una lezione di data science mi ha insegnato come fare bene Harvard

Ho fatto una foto con il Precettore con studenti laureati nella classe

Oltre alla lezione di scienza dei dati che ho menzionato nella voce precedente, ho partecipato a un altro corso sulla scienza dei dati nell'autunno 2019.

Il codice del corso è GOV1005 e il nome della classe è stato chiamato "Dati". Viene offerto all'interno del Dipartimento del governo di Harvard. Questa classe era sotto il mio radar, ma il mio compagno di classe MDE, che in precedenza stava lavorando su Facebook, mi ha raccomandato questa classe. Dopo aver frequentato la prima lezione, sono stato subito incuriosito e ho deciso di seguire questa lezione.

Design della classe

Ci si potrebbe chiedere come mai il Dipartimento del governo offre una classe relativa alla scienza dei dati. Tuttavia, questa classe è cruciale nel senso che prepara agli studenti le abilità per comprendere analiticamente molte delle questioni politiche in tutto il mondo. Pertanto, il corso è progettato per essere pratico.

Detto questo, questa classe è molto diversa da APCOMP209A, che ho scritto nella voce precedente. In APCOMP209A, il linguaggio principale usato è Python, e in GOV1005, usiamo R. Ci sono state così tante occasioni durante il semestre in cui le ho mescolate entrambe, e inutile dire che ero frustrato da questo dilemma.

In APCOMP209A, quasi tutto il tempo della lezione era tenuto a lezione. Tuttavia, in GOV1005, la maggior parte del tempo di lezione è stata utilizzata per esercizi in classe. Stavamo tutti digitando e guardando nei nostri laptop. APCOMP209A ha richiesto agli studenti di conoscere statistiche e programmazione, ma GOV1005 non ha chiesto nulla e ha sviluppato le competenze necessarie da zero durante il corso.

Era più difficile di quanto pensassi

All'inizio della lezione, il Precettore (è così che gli studenti si rivolgevano a lui in classe) menzionava di lavorare su R ogni giorno. Quello che pensavo intendesse era che lavoreremo sodo come se scrivessimo R ogni giorno. Mi sbagliavo. Diceva di scrivere R ogni giorno in senso letterale, e così abbiamo fatto.

Ho impegnato alcuni codici ogni giorno!

Poiché la maggior parte degli studenti non conosceva R, il Precettore ci ha incaricato di lavorare su un datacamp per conoscere R. I compiti a casa sono stati progettati in modo che ogni studente trascorresse circa 1 ora al giorno con R. Inoltre avevamo i cosiddetti psets (compiti a casa), che ci ha richiesto di applicare le abilità R che abbiamo appreso.

Dopo un buon mese sono stato in grado di produrre facilmente queste immagini

Con un altro corso di data science iscritto nello stesso semestre, questa lezione è stata impegnativa. In qualche modo sono riuscito a superare. Data la flessibilità di R e la sua sintassi di codifica distintiva, mi è piaciuto molto R. R Studio è il migliore.

Per il mio progetto finale, ho raccolto dati dall'Ufficio censimento degli Stati Uniti e sviluppato un sito Web con visualizzazioni di creativi negli Stati Uniti.

Sito Web del mio progetto finale

Il precettore

Più della stessa classe, vorrei dire che il professore è stato semplicemente fantastico. Il dottor David Kane era il nome del professore. Tuttavia, ha incaricato gli studenti di chiamarlo Precettore, quindi lo abbiamo chiamato come tale.

Preceptor era un grande educatore. C'erano oltre 80 studenti iscritti per la classe, ma ha memorizzato tutti i nomi degli studenti. Per innumerevoli volte, avrebbe anche portato spuntini fatti in casa fatti da sua moglie, che era un buon motivo per seguire questa lezione. Erano tutti realizzati calorosamente ed era delizioso. Vorrei spingere gli altri studenti a ottenere un altro boccone.

Incredibile qualità di biscotti fatti in casa

Mentre numerosi studenti laureati si sono iscritti per questa classe, gli studenti universitari erano costituiti da più della metà della popolazione della classe. Tutti stavano cercando di muovere i primi passi nel mondo della scienza dei dati.

Tuttavia, essere giovane comporta ansia, proprio come mi sentivo insicuro durante i miei anni di laurea. Soprattutto quando ti trovi in ​​un ambiente diverso, lontano dai tuoi genitori, gli studenti in arrivo ad Harvard a volte potrebbero non essere bravi a cercare aiuto dagli altri.

Tuttavia, una classe come questa può diventare un posto per loro. Durante ogni lezione, il Precettore ci ha incaricato di fare coppia con qualcuno e abbiamo lavorato insieme sulla programmazione. Dovevamo avere un partner diverso in ogni classe. Dato che ciò non bastasse, gli studenti venivano spesso chiamati a freddo durante le lezioni e dovevano introdurre i nomi degli studenti che li circondavano.

Precettore che utilizza la sua funzione di chiamata a freddo fatta in casa in R

Facendo passare agli studenti tutto questo, gli studenti sono stati costretti a connettersi con altri studenti. Preceptor menzionerebbe spesso che non siamo ad Harvard per studiare ma anche per fare rete. È un dato di fatto, quando abbiamo finito il semestre, c'era questa "unità" che incarnava la classe. Penso che sia stata una pedagogia fantastica.

"Stai facendo Harvard sbagliato"

Un giorno, il Precettore ci ha istruito su questo compito memorabile.

"Apri i tuoi laptop e accedi al sito Web degli ex studenti online di Harvard."

Ho fatto come mi è stato detto. Il Precettore ci ha quindi chiesto di cercare eventuali ex studenti di Harvard a cui puoi pensare. Mi è venuta in mente una figura, quindi ho cercato il suo nome nella directory degli ex studenti di Harvard. C'è stato un colpo. Guardando attentamente, ho trovato il suo indirizzo di contatto. Veramente? Cos'è questo sito Web ...? Ho anche provato a cercare questo sito con altri famosi ex studenti giapponesi di Harvard e ci sono stati molti successi.

Essendo leggermente scioccato, il Precettore ha continuato:

"Invece di cercare alunni famosi, prova a cercare con i termini che ti interessano."

Essendo un bravo studente, ho fatto come mi era stato ordinato e ho ottenuto un risultato mostrando tutti gli ex-alunni che lavorano in quel campo. Ero incuriosito dal vedere così tante persone con lo stesso interesse. Quindi, il Precettore ha continuato e ha detto quanto segue:

"Invia un'email a quella persona, in questo momento."

Che cosa? Veramente? Non conosco affatto questa persona!

Tutti gli studenti hanno iniziato a porre domande freneticamente.

“Sì, proprio ora, proprio qui. Aggiungi l'indirizzo email del tuo TA in BCC. Questo sarà valutato. "

Sono rimasto stupito.

Durante la prossima riunione di classe, il Precettore ha chiesto se qualcuno avesse avuto qualche risposta.

"Ho avuto una risposta!"
"Chiamerò questa persona per intervistare il suo lavoro!"
"Questo potrebbe portare a una potenziale opportunità di tirocinio!"

(Non ho ricevuto alcuna risposta tra l'altro ...)

Potevi vedere l'eccitazione negli occhi degli studenti.

Guardando gli studenti, il Precettore ha detto qualcosa del genere:

Perché siete qui ad Harvard dopo aver speso così tanti soldi per le tasse scolastiche? Sì, si tratta di studiare, ma devi anche sfruttare le risorse che questa istituzione ha da offrire. Sfruttare gli ex studenti è una cosa. Viceversa, se qualcuno viene in cerca del tuo aiuto in breve tempo, sii quello che dà volentieri una mano.

"Altrimenti, state sbagliando Harvard!"

Pensavo che il Precettore avesse ragione. Come studente internazionale ad Harvard, tendo a rimanere troppo preso dagli studi, che è la mia priorità. Tuttavia, è degno di nota che devo anche investire nella costruzione di un bene che non è puramente conoscenza.

Come la scienza dei dati vive nel mondo reale

Sto riportando l'attenzione sulla scienza dei dati ora. Durante il semestre, ci sono state numerose opportunità in cui il Precettore avrebbe invitato gli ospiti che stanno lavorando nel campo della scienza dei dati.

Quando si immagina la scienza dei dati, soprattutto per me, ero obbligato a pensare che fosse legato solo alle persone che lavorano su Facebook, Google e Amazon. Questa serie di discorsi all'interno della classe ha smentito le mie ipotesi nel modo giusto.

Le persone reali che venivano a parlare erano persone che lavoravano nella sezione dati di Boston City. Un'altra persona apparteneva alla divisione dati dell'NBA. Lavoravano in luoghi che hanno un legame quotidiano con la gente comune.

Ho pensato che la selezione dei docenti invitati fosse fantastica. L'ascolto di tutti i discorsi mi ha fatto capire chiaramente cosa significa sfruttare la potenza dei dati nel mondo reale. Attraverso esempi e casi di studio, ha mostrato come i dati si cristallizzano in intelligenza. Mi ha fatto sentire fortemente che la scienza dei dati non è solo per un gruppo limitato di persone, ma dovrebbe essere utilizzata per molte persone.

Il semestre è sembrato lungo e breve, ma proprio come la mia altra classe di scienza dei dati, questa classe mi ha beneficiato di un'enorme quantità di conoscenze. Sono grato di aver partecipato a questa lezione.