鄭宇：大數據時代缺的不是數據 而是開放的思維
【中國智能制造網 專訪�“數據分析師與數據科學家的區� 就像本科與博士做研究一樣：本科生是老師手把手教題目，而博士生是自己找題目�”
鄭宇：大數據時代缺的不是數據 而是開放的思維
作為人群聚集區，城市是一個天然的數據集中池�
社交媒體、交通流量、氣象、地理等多種大數據都在這里匯聚，物聯網、傳感器的發展，也讓這些數據得以被追蹤存儲。當這些時空數據集被組合起來，并與人工智能結合，這似乎是一條解決交通擁堵、環境惡化、能耗增加等城市問題的新的角度�
“我們都生活在城市中，城市跟我們的生活密切相關。我是做計算機科學的人，那為什么不能想辦法解決身邊的那些常見的問題呢？”在一次公開采訪中，鄭宇如此描述自己鐘情城市計算的一個原因�
近年來，城市計算(Urban Computing)逐漸走入公眾視野，并且越來越受到社會關注。這是是計算機科學以城市為背景，與城市規劃、交通、能源、環境、社會學和經濟等學科融合的新興領域。城市計算通過不斷獲取、整合和分析城市中不同領域的大數據來解決城市所面臨的挑戰�
�2013年，鄭宇因為在城市計算方面的杰出研究被《MIT科技評論評》評為全球杰出青年創新者�
雅虎創始人楊致遠、谷歌聯合創始人拉里•佩奇、Facebook創始人馬�•扎克伯格、Twitter聯合創始人杰�•多西以及蘋果設計師喬納森•艾維等多位互聯網明星都曾入選TR35。而鄭宇是當年入選者中僅有的兩位來自中國機構的創新者之一�
微軟研究院鄭宇帶領團隊主�“城市計算”以來，通過分析和融合城市中的各種大數據，實現了一系列關于智能交通、城市規劃、環境和能源的實際案例。相關技術不僅被應用于微軟的產品，并且還在多個城市服務于中國政府�
3�20日，微軟亞洲研究�“城市計算”領域負責人鄭宇博士近期在清華大數據講座上分享了題�“大數據驅動城市計�”的講座�
演講后，我們有幸針�“數據科學團隊建設問題”對鄭宇博士補充了相關采訪問題，針對這樣一個時空數據交雜的分析領域，鄭宇在組建數據團隊和數據人才培養方面有著自己的獨到見解，此外，針對技術和研究方向上，他也給出了基于自己經驗的看法�
以下為問答實�——
數據分析師與數據科學家的區�
就像本科與博士做研究一�
�
Q：數據分析師和數據科學家有什么區別？
鄭宇：很多公司的招聘廣告上面寫招聘數據科學家其實都不是招真正的數據科學家，而是數據分析師。數據分析師有明確的任務，明確的數據，結果也明確，他會用一些分析工具去跑一些報表，然后提交結果。而數據科學家要有能力自己找題目，首先要懂得行業問題，其次懂得數據背后的隱含信息，然后還要知道這個行業問題之后你要知道用什么數據如何解決這個問題。除此以外，還要對各種模型都很清楚，不光是機器學習，還有數據管理以及可視化，把很多模型要組合在一起。后要對云計算平臺有一定的了解，要學會怎么用，甚至要學會怎么改它，一個好的數據科學家是站在云平臺上面看問題、想數據、關聯模型，把這些模型有機組合起來部署到云平臺上面，產生鮮活的知識，解決行業問題，這個才是大數據。其中的區別就像本科與博士做研究一樣，本科生是老師手把手教題目，博士生是自己找題目�
我通過兩個例子講述一下什么叫數據科學家，什么叫數據分析師：
先舉一個數據分析師的例子：銀行向用戶發信用卡，用戶提交的表格上有他的年齡、職業、收入等信息，需要分析師判斷是否給這個用戶發信用卡。這是一個YES or NO的問題，分析師要做的是拿個人的信用記錄去訓練一個分類模型。任務明確，數據明確，決定也很明確�
再說一個政府向數據科學家提出的需求：“徐匯區有一條路灰很多，怎么用大數據去處理？”�“北京市建副中心到通州以后對北京整個的經濟、環境、交通有什么影響？”這個問題不是因果問題，不是預測問題，也不是關聯問題，需要你去想找什么樣的數據，怎么展現怎么實施。沒有具體問題也沒有具體數據，這就是數據科學家應該解決的問題�
Q：您的團隊大致有多少人組�?與數據相關的團隊有多少人，有哪些不同的職位劃�?
鄭宇：我的核心團隊其實沒有大家想象的那么大。有2位研究員�4名軟件工程師和八、九名研究助理組成。根據城市計算的四個層�(城市感知、城市數據管理、城市數據的分析和挖掘、服務提�)以及每個人的特長和興趣，我會給這些組員分配不同的工作。其中一位研究員帶領幾名研究助理和工程師，負責數據管理層靀另一位研究員帶領幾名研究助理和工程師，負責城市數據的挖掘和分析層靀另外幾名研究助理會分布在城市感知以及服務提供兩個層靀我會參與到城市計算各個層面的項目中去。此外，我們會跟一些合作伙伴展開合作，比如，會有一些高校的團隊在某些項目中幫助我們做一些可視分�. 另外，我們也會經常跟市場部門的合作伙伴一起跟客戶溝通，了解他們的需求，協調數據并終部署技術�
Q：數據相關團隊在微軟及您的整個團隊中所處地位如何？
鄭宇：數據團隊在一個項目的始終都扮演者及其重要的作用。從開始的市場接入環節，我們的數據團隊就要開始參與到其中，了解用戶的需求和掌握的數據情況，甚至要幫助用戶分析和提出他們的需求。在現在這些數據驅動和人工智能主導的項目中，單純依靠銷售和市場團隊很難打開局面，也很難形成跟客戶的有效配合。后期，我們還要對第三方運維企業做有效的培訓，確保他們能夠維護我們部署的系統�
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