Ciència de dades a la NASA

Bloc

Ciència de dades a la NASA

L’aprenentatge automàtic no és ciència de coets, tret que ho feu a la NASA. I, si us dediqueu a fer ciències de les dades a la NASA, teniu alguna cosa en comú amb David Meza, el meu convidat a l’episodi d’avui del podcast. David ha dedicat la seva carrera a la NASA concentrant-se en l’optimització del flux d’informació a través de les nombroses bases de dades de la NASA i que aquestes dades s’aprofiten amb l’aprenentatge automàtic i l’anàlisi. El seu enfocament actual es centra en l’anàlisi de persones, que consisteix en el seguiment de les habilitats i competències dels empleats de la NASA, per detectar persones que tenen habilitats que es podrien utilitzar de maneres noves o inesperades per satisfer les necessitats que l’organització té o que podria desenvolupar. d’experiència tant amb la base de dades com amb el modelatge. Aquests eren alguns dels meus favorits per emportar a casa de la nostra conversa:

  • Les bases de dades de gràfics són molt útils per centrar-se si es vol desenvolupar un conjunt d’habilitats diferenciades. Només porten una dècada en producció i han rebut més atenció recentment perquè són excel·lents en la modelització de xarxes socials i altres tipus de dades en xarxa.
  • Tret que estigueu treballant en un paper centrat en el producte (p. Ex., La creació de sistemes de recomanació per a usuaris), la producció que produeixen els científics normalment no és un model ni un gràfic, sinó educació. En concret, educareu líders i gestors que vulguin prendre decisions basades en dades; això vol dir que heu de tenir especial cura per assegurar-vos que les vostres trames i models no s’interpretin malament. En certa manera, sou traductor i això vol dir que heu de poder parlar dos idiomes: el llenguatge tècnic de l’anàlisi i l’aprenentatge automàtic i l’idioma de valor empresarial.
  • Organitzacions com la NASA, que existeixen des de fa molt de temps, s’enfronten a reptes únics pel que fa a la ciència de dades: solen tenir molts sistemes antics i bases de dades antigues que no són compatibles amb les eines i infraestructures modernes. En aquest context, un dels aspectes clau que han de tenir en compte els científics és la solidesa de la seva estratègia de base de dades: l’últim que voleu fer és emmagatzemar les vostres dades en una base de dades elegant que no serà rellevant en una dècada.
  • La NASA té milers d'empleats i desenes de milers de contractistes. A aquesta escala, un dels seus grans reptes és assegurar-se que la seva gent treballa en problemes que coincideixin amb les seves habilitats i competències. Allà és tan important l’aprenentatge automàtic i l’anàlisi de persones.

# editors-pick # tds-podcast # data-science #nasa # machine-learning

towardsdatascience.com

Ciència de dades a la NASA

El Centre de ciència i tecnologia de dades del Jet Propulsion Laboratory de la NASA coordina la investigació, el desenvolupament i les operacions de dades intensives i