作為數據科學家最重要的是什么？Being Curious

視頻是海量的，看視頻的人也是海量的，無疑解釋人們視頻消費行的數據也是海量的，優化視頻內容以迎合受眾的口味是 Ooyala 公司業務的關鍵內容，其客戶中就有 Fox Sports 和 Vice 這樣的公司，同時還要幫媒體公司分析他們的受眾群體，以一目了然的信息告訴它們發生了什么事。

作為公司的首席數據科學家，兩年來 Matt Pasienski 做的事情就是把亂麻一樣的數據變成有意義的信息。但隨著數據的洶涌而來， Pasienski 僅僅依靠一張物理學 PhD 文憑已經不夠了。對他來說，做好這一行，最緊要的就是保持好奇心?！拔沂莻€極為刨根追底的人，比起我受過的教育，這點令我更能駕馭這個工作?！彼@樣說

Ad Age: 哪些學科和職業背景最容易出數據人才？

Mr. Pasienski：我覺得人人都能做這個工做，只要你有一個特點——強烈的好奇心。OK, 你需要過硬的數學和計算技術能力，但最成功的數據人才都有觀察思考的習慣。（大部分還愛鉆研冷知識）。如果我做招聘的話，我不會問他數學學科背景的問題，但會問上星期學到的最有趣的東西是什么。如果答案令人滿意的話，就說明這個面試者天性就愛探究，這就是你要找的人才。

營銷人員能理解數據科學家們做的事情么？

我希望營銷人員能理解他們本身就有必要成為數據科學家。他們需要陳述數據，理解數據。只有這樣他們才有可能做出周全、或者說有數據支持的決策，使營銷成本效益最大化以及做出更好的產品。還有，我覺得營銷人員在傳播過程中不是那么善于運用硬數據來增強信息的共識性和說服力。一個基于真識評估數據的圖表或統計表有利于他們屏蔽噪音。

為了營銷的目的，數據科學家怎樣做才好？

甩掉沒用的冗余信息。大部分數據科學家都專注于事實和數字，但營銷行業里最難做的不僅是從數據中挖掘出意義，還要知道如何表達數據結果。你得提取出有效信息，搞清楚這些信息放在一起有何意義，并憑借這些數據講出好故事來，這才是對營銷人員來說最有價值的。也許你制了 100 張圖表才找出那個能簡單講明白故事的那個，可這才是數據最終發揮出價值的地方。

FTC舉行了關于物聯網隱私問題解決方案的談話。你認為這個時候政府該監管可追蹤設備（比如智能冰箱）么？公司應該如何采集和使用聯網設備產生的數據？

政府應該做一個創新者，制定一個供大家遵守的規范。缺少統一標準的話受傷的還是企業。一個行業突然起來，達成共識總是需要一段時間。

最近在研究什么有趣的數據？

我正在觀察一天當中，人們什么時間用平板最多，結果發現晚上是個高峰期。我的工作中就好的地方就是你總能有意想不到的發現。而找到結果的方式之一就是親自去觀察、研究。很多很酷的東西都是從持之以恒的挖掘來的，我喜歡這個過程。