Предположим, вы специализируетесь в области data science и машинного обучения. Приехали в гости к бабушки, а та спрашивает: «Чем именно ты занимаешься, внучок?»
Объяснить человеку из другой эпохи, не слишком разбирающемся в программировании и не владеющему английским, что такое data science – непросто. Тем более, что даже сам термин обычно употребляется без перевода. В мире машинного обучения царит английский.
Однако попробовать можно. Специалист в области анализа и обработки данных Джулия Ди Руссо живет в Голландии, но родилась во Франции. И у нее там есть пытливая бабушка! «Обычно в семье про меня говорят так: «Она что-то делает с компьютерами, — смеется Джулия. – И обязательно находится кто-то, кто просит меня починить его ноутбук. Но я не умею этого делать!» Уже три года Джулия терпеливо объясняет своей бабушке, чем именно она занимается. И делает некоторые успехи.
Объясните, что такое данные?
Я доношу до членов моей семьи, что данные – это не зло. Это не информация, которую Большой Брат копит, чтобы подсовывать им ненужные товары и подтасовывать результаты выборов. Данные используются для того, чтобы улучшить этот мир – например, медицину. И когда больница просит разрешения использовать ваши персональные данные, это делается только ради вас и других пациентов.
Найдите простую тему, которая им близка и понятна
Предлагаю выбирать из следующего короткого списка: покупка продуктов, телепрограмма, прогноз погоды. Мне больше всего нравятся покупки
Попробуйте предсказать, что ваша бабушка купит в магазине
Итак, завтра бабушка отправится в Carrefour (сеть французских супермаркетов). Она делает это трижды в неделю. Раз в неделю она обязательно готовит спагетти болоньез. Когда бабушка – или любой другой человек – делает покупки в супермаркете, ее товары сканируются. И магазинные специалисты по data science – коллеги ее внучки – спустя пару месяцев могут сделать вывод, что мадам регулярно покупает спагетти вместе с томатным соусом. Они также располагают данными, что покупатели Carrefour, приобретающие эти товары одновременно, обычно кладут в корзину и говяжий фарш. Работа этих людей заключается в том, чтобы получать статистику, делать предсказания и помогать другим принимать решения, основанные на потребительском поведении людей. Например, маркетологи, могут придумать особую систему скидок на говяжий фарш для тех, кто покупает лишь спагетти и томатный соус. Или разместить его ближе к отделу макарон, чтобы бабушка не блуждала по магазину зря. Их решение может принести магазину доход в чистом виде или сделать покупателей более лояльными. После такой заботы бабушка не пойдет в другую торговую сеть, а останется верной Carrefour.
Как объяснить бабушке, что такое «машинное обучение»?
Если очень просто, что машинное обучение – это предоставление компьютерной системе возможности учиться и улучшаться самостоятельно, без точных команд от человека. Она учится на собственном опыте, делает выводы, получает способность предсказывать последствия событий. Возьмем прогноз погоды. Мы можем предположить, что будет гроза, если на улице душно и где-то погромыхивает. А компьютер обрабатывает массу данных – и выдает процентную вероятность дождя в ближайшие два часа.
Употребляйте слово «статистика»
Data Science – очень молодая сфера деятельности — в отличие от статистики. Пусть это звучит не очень корректно для ваших коллег, но нам же важно не обучить бабушку Data Science, а дать ей общее представление о вашей профессии. Скажите, что вы занимаетесь продвинутым видом статистики, используя компьютеры. Вы не чините компьютеры, для вас это просто инструмент.
Не смейтесь над родственниками и не отмахивайтесь от их вопросов
Да, не очень приятно собственную сложную профессию сводить к баночке кетчупа и пачке макарон. Некоторые вопросы пожилых родственников могут очень сильно раздражать. Моя бабушка, к примеру, обвинила меня, что я манипулирую людьми и помогаю корпорациям на них наживаться. Но ведь любая профессия подразумевает зарабатывание денег, не так ли? Но это обвинение я получила, когда пыталась объяснить человеку, не умеющему найти фото в смартфоне, методы улучшения пользовательского опыта. Вывод: отвечать на вопросы надо предельно просто, избегая терминов. Можно упомянуть о том, что отношение к технологии меняется от поколению, к поколению и в том, что они не понимают сути последних новшеств – это нормально. каких-то сложных вещей – нормально. Одно поколение не могло жить без ТВ, другое – без смартфона. Технология приспосабливается к нашим нуждам, а мы – к ней. Вот и все.
Источник: towardsdatascience.com