Kelas Sains Data Mengajar Saya Bagaimana Membuat Hak Harvard

Mengambil Gambar dengan Preceptor dengan Siswazah Siswa Kelas

Di samping kelas sains data yang saya sebutkan dalam entri terdahulu, saya mengambil bahagian dalam kursus berkaitan sains data lain pada Kejatuhan 2019.

Kod kursus adalah GOV1005, dan nama kelas dipanggil "Data." Ia ditawarkan di dalam Jabatan Kerajaan di Harvard. Kelas ini berada di bawah radar saya, tetapi kelas saya MDE, yang sebelum ini bekerja di Facebook, mencadangkan kelas ini. Selepas menghadiri kuliah pertama, saya segera tertarik dan memutuskan untuk meneruskan kelas ini.

Reka Bentuk Kelas

Orang mungkin bertanya bagaimana Jabatan Kerajaan menawarkan kelas yang berkaitan dengan sains data. Walau bagaimanapun, kelas ini adalah penting dalam arti bahawa ia menyediakan pelajar kemahiran untuk memahami secara mendalam banyak isu politik di seluruh dunia. Oleh itu, kursus ini direka bentuk untuk menjadi tangan.

Dengan itu, kelas ini jauh berbeza dengan APCOMP209A, yang saya tulis dalam entri terdahulu. Dalam bahasa APCOMP209A, bahasa yang digunakan utama adalah python, dan dalam GOV1005, kita menggunakan R. Terdapat begitu banyak kesempatan semasa semester saya mendapat kedua-dua mereka bercampur, dan tidak perlu dikatakan, saya kecewa dengan dilema ini.

Dalam APCOMP209A, hampir semua masa kelas adalah ceramah. Walau bagaimanapun, dalam GOV1005, majoriti masa kelas digunakan untuk latihan dalam kelas. Kami semua menaip dan melihat ke dalam komputer riba kami. APCOMP209A menuntut para pelajar untuk mengetahui perangkaan dan pengaturcaraan, tetapi GOV1005 tidak meminta apa-apa dan membina kemahiran-kemahiran yang diperlukan dari tempat di sepanjang kursus.

Ia adalah lebih keras daripada saya berfikir

Pada permulaan kelas, Preceptor (iaitu cara pelajar membincangkannya di dalam kelas) yang disebutkan bekerja pada R setiap hari. Apa yang saya fikir dia maksudkan ialah kita akan bekerja keras seolah-olah kita akan menulis R setiap hari. Saya salah. Beliau berkata tentang menulis R setiap hari secara literal, dan begitu juga kami.

Saya telah berkomitmen beberapa kod setiap hari!

Kerana kebanyakan pelajar tidak biasa dengan R, Preceptor mengarahkan kita untuk bekerja di datacamp untuk belajar tentang R. Kerja rumah itu direka supaya setiap pelajar menghabiskan lebih kurang 1 jam sehari dengan R. Selain itu kita telah disebut sebagai psets (kerja rumah) yang memerlukan kami untuk menggunakan kemahiran R yang telah kami pelajari.

Selepas Bulan Baik Saya Mampu Menghasilkan Visual Ini Mudah

Dengan kursus sains data lain yang mendaftar untuk semester yang sama, kelas ini mencabar. Saya entah bagaimana berjaya. Memandangkan fleksibiliti R dan sintaks pengekodannya yang tersendiri, saya datang seperti R banyak. R Studio adalah yang terbaik.

Untuk projek akhir saya, saya mengumpul data dari Biro Banci AS dan mengembangkan laman web dengan visualisasi kreatif di Amerika Syarikat.

Laman Web Projek Akhir saya

The Preceptor

Lebih daripada kelas itu sendiri, saya ingin mengatakan bahawa profesor itu hanya hebat. Dr. David Kane adalah nama profesor. Bagaimanapun, beliau mengarahkan pelajar supaya memanggilnya sebagai Preceptor, jadi kami memanggilnya sedemikian.

Preceptor adalah pendidik yang hebat. Terdapat lebih daripada 80 pelajar yang mendaftar untuk kelas, tetapi dia menghafal semua nama pelajar. Untuk masa yang tak terhitung jumlahnya, dia juga akan membawa makanan ringan buatan sendiri yang dibuat oleh isterinya, yang merupakan satu-satunya alasan untuk mengambil kelas ini. Mereka semua dibuat dengan hangat, dan ia lazat. Saya akan menolak pelajar lain untuk mendapatkan satu lagi gigitan.

Kualiti yang Tidak Dapat Diyakini Kuki buatan sendiri

Walaupun ramai pelajar siswazah yang didaftarkan untuk kelas ini, pelajar sarjana terdiri daripada lebih daripada separuh daripada populasi kelas. Mereka semua cuba membuat langkah pertama mereka ke dunia sains data.

Walau bagaimanapun, semasa muda datang dengan kebimbangan, sama seperti bagaimana saya merasa tidak selamat sepanjang tahun saya sebagai seorang siswazah. Terutama apabila anda berada dalam persekitaran yang berbeza, jauh dari ibu bapa anda, pelajar masuk di Harvard kadang-kadang tidak baik mencari bantuan dari orang lain.

Walau bagaimanapun, kelas seperti ini boleh menjadi tempat untuk mereka. Semasa setiap kelas, Preceptor mengarahkan kami untuk berpasangan dengan seseorang, dan kami bekerja pada pengekodan bersama. Kami terpaksa mempunyai pasangan yang berbeza di setiap kelas. Dengan itu tidak mencukupi, pelajar sering dipanggil sejuk semasa kelas, dan mereka perlu memperkenalkan nama-nama pelajar di sekeliling mereka.

Preceptor Menggunakan Fungsi Cold-call Homemade di R

Dengan mempunyai semua pelajar, semua pelajar terpaksa berhubung dengan pelajar lain. Preceptor sering menyebut bahawa kita tidak berada di Harvard untuk belajar tetapi juga untuk rangkaian. Sebenarnya, pada waktu kami menamatkan semester, terdapat "kesatuan" ini yang merangkumi kelas. Saya fikir ia adalah satu pedagogi yang hebat.

"Anda Melakukan Harvard Salah"

Pada suatu hari, Preceptor mengarahkan kita pada tugas yang tidak dapat dilupakan ini.

"Buka komputer riba anda dan akses laman web alumni Harvard dalam talian."

Saya lakukan seperti yang saya diberitahu. Preceptor kemudian meminta kami untuk mencari mana-mana alumni Harvard yang anda boleh fikirkan. Terdapat satu angka yang muncul di fikiran saya, jadi saya mencari namanya di direktori alumni Harvard. Terdapat hit. Melihat dengan teliti, saya dapati alamat hubungannya. Benar? Apakah laman web ini ...? Saya juga cuba mencari laman web ini dengan alumni Harvard Jepun yang terkenal, dan terdapat beberapa hits.

Menjadi sedikit terkejut, Preceptor meneruskan:

"Daripada mencari alumni yang terkenal, cuba cari dengan istilah yang anda minati."

Sebagai seorang pelajar yang baik, saya lakukan seperti yang saya telah diarahkan, dan saya mendapat hasil yang menunjukkan semua alumni yang bekerja di bidang itu. Saya tertarik melihat ramai orang yang mempunyai minat yang sama. Kemudian, Preceptor meneruskan dan berkata yang berikut:

"Hantar e-mel kepada orang itu, sekarang."

Apa? Benar? Saya tidak tahu orang ini sama sekali!

Semua pelajar mula bertanya soalan dengan penuh rasa bersemangat.

"Ya, sekarang, di sini. Tambah alamat e-mel TA anda di BCC. Ini akan dinilai. "

Saya terkejut.

Semasa mesyuarat kelas seterusnya, Preceptor bertanya sama ada sesiapa pun mendapat sebarang jawapan.

"Saya mendapat jawapan!"
"Saya akan memanggil orang ini untuk membuat temubual tentang tugasnya!"
"Ini mungkin membawa peluang latihan yang berpotensi!"

(Saya tidak mendapat jawapan dengan cara ...)

Anda dapat melihat kegembiraan di mata pelajar.

Melihat kepada para pelajar, Preceptor berkata seperti ini:

Kenapa anda di sini di Harvard selepas menghabiskan banyak wang untuk tuisyen? Ya, ini mengenai belajar, tetapi anda juga perlu memanfaatkan sumber daya yang ditawarkan oleh institusi ini. Mengambil kesempatan daripada alumni adalah satu perkara. Sebaliknya, jika seseorang datang mencari bantuan anda tidak lama lagi, menjadi orang yang memberikan tangan dengan rela.

"Kalau tidak, kamu buat Harvard salah!"

Saya fikir Preceptor betul. Sebagai pelajar antarabangsa di Harvard, saya cenderung terlalu terperangkap dalam pelajaran, yang merupakan keutamaan saya. Namun, perlu diperhatikan bahawa saya juga perlu melabur dalam membina aset yang tidak semata-mata pengetahuan.

Bagaimana Ilmu Data Kehidupan di Dunia Nyata

Saya membawa tumpuan kembali ke sains data sekarang. Semasa semester, terdapat banyak peluang di mana Preceptor akan menjemput tetamu yang bekerja dalam bidang sains data.

Apabila seseorang membayangkan tentang sains data, terutama untuk saya, saya terikat untuk berfikir bahawa ia hanya berkaitan dengan orang yang bekerja di Facebook, Google, dan Amazon. Siri ceramah ini dalam kelas telah membuktikan andaian saya dengan cara yang betul.

Orang sebenar yang datang untuk bercakap ialah seseorang yang bekerja di bahagian data di Boston City. Seorang lagi adalah dari bahagian data NBA. Mereka bekerja di tempat-tempat yang mempunyai perhubungan setiap hari dengan orang biasa.

Saya fikir pemilihan pensyarah yang dijemput adalah hebat. Mendengarkan semua ceramah membuat saya memahami dengan jelas apa yang dimaksudkan untuk memanfaatkan kekuatan data di dunia nyata. Melalui contoh dan kajian kes, ia menunjukkan bagaimana data mengkristal menjadi kecerdasan. Ia membuat saya merasa kuat bahawa sains data tidak hanya untuk sekumpulan orang yang terhad, tetapi harus digunakan untuk ramai orang.

Semester itu merasa panjang dan pendek, tetapi seperti kelas sains data saya yang lain, kelas ini memberi manfaat kepada saya dengan sejumlah besar pengetahuan. Saya bersyukur kerana telah mengambil bahagian dalam kelas ini.