Udacity Aktienoptionen

Robert Reich hat einige sehr gute Fragen über Sebastian Thruns neue Online-Universität, Udacity. Die ich letzte Woche geschrieben habe. Ich habe gestern mit Thrun gesprochen, also nutzte ich die Gelegenheit, sie aufzuklären. Robert Reich hat drei sehr gute Fragen zu Sebastian Thrun8217s neuer Online-Universität, Udacity. Die ich letzte Woche geschrieben habe. Ich habe gestern mit Thrun gesprochen, also nutzte ich die Gelegenheit, sie aufzuklären. 1. Warum hatte Thrun Stanford zu beenden Warum nicht verfolgen das Projekt unter dem Dach von Stanford, mit seinem enormen und globalen Ruf In der Tat hatte er nicht bereits eine Demonstration Beweis des Konzepts mit seinem Artificial Intelligence-Klasse in Stanford Warum nicht einfach weiter Mit dem in ausgedehnter Form an Stanford, wie Thrun auf seiner Homepage sagt, er Stanford am 1. April 2011 8212 beendigte, bevor er die freie Klasse in der künstlichen Intelligenz 8212 8220primarily anbietete, meine Beschäftigung mit Google8221 fortzusetzen. Thrun ist ein sehr hochrangiger und erfolgreicher Google-Mitarbeiter, und er hatte irgendwie kombiniert, dass vor 2011, mit einem voll ausgeschiedenen Professor in Stanford. Das geschah durch etwas, das als 8220leave time8221 8212 bezeichnet wurde, aber die Zeit ist endlich, und schließlich lief Thrun aus ihm heraus. Als das geschah, sagte Thrun mir, 8220I sagte ich8217m nicht bereit, Google nur noch8221 verlassen. So gab er seine Amtszeit in Stanford auf und wurde ein unbezahlter Stanford-Forschungsprofessor. Dies hilft, eine andere Frage von Reich8217 zu beantworten. 8220If Thrun entwickelte die AI-Klasse als Fakultätsmitglied bei Stanford, 8221 er fragt, 8220then hat Stanford keinen Anspruch auf mindestens den Kursinhalt8221 Die Antwort, so scheint es, ist, dass Thrun die Klasse entwickelte, nachdem er seine Position bei Stanford aufgegeben hatte. Und folglich gehört der Kursinhalt nicht zu Stanford, sondern zu KnowLabs, Thrun8217s Firma. What8217s mehr, die on-line-Version des Kurses, der nicht auf Stanford8217s Web site gehostet wurde, war sehr sorgfältig mit seinem Stanford-Branding. Ja, der Online-Kurs machte kein Geheimnis daraus, dass es im Grunde genau der gleiche Kurs war, dass Thrun eine Gruppe von Stanford-Studenten unterrichtete. Aber die endgültige Zertifizierung machte keine Erwähnung von Stanford. Als ich Stanford verließ, erzählte Thrun mir, dass ich das nur so machen könnte. Die Aussage, dass wir die Kursteilnehmer nehmen konnten Prüfungen und vergleichen sich mit Stanford Studenten, ist etwas, was ich don8217t glaube, die Universität hätte genehmigt.8221 Wenn NPR interviewt Thrun für eine Geschichte über Udacity. Sie erhielten auch eine nicht zu enthusiastische Aussage von Stanford: Thrun8217s Kollege Andrew Ng unterrichtete eine freie, on-line-Maschine, die Kategorie studiert, die schließlich mehr als 100.000 Kursteilnehmer anzog. Wenn ich Ng frage, wie Stanfords Regierung auf ihren Vorschlag reagiert, schweigen sie für eine Sekunde. 8220Oh Junge, 8221Ich denke, es war ein starkes Gefühl, dass wir alle plötzlich in einer mutigen neuen Welt waren.8221 Ng sagt, es gab lange Gespräche darüber, ob oder nicht, um Online-Studenten ein Zertifikat mit dem Namen der Universität zu geben. Aber Stanford sträubte sich und letztlich setzte sich die Schule darauf ein, den Schülern einen Brief von den Professoren zu geben, der den Namen der Universität nicht erwähnte. 8220 Wir haben immer noch Gespräche darüber, 8221 sagt James Plummer, Dekan der Stanford8217s School of Engineering. 8220Ich denke, es wird tatsächlich eine lange Zeit vielleicht nie, wenn tatsächliche Stanford Grad wäre für die volle Online-Arbeit von jedem, der für die Kurse anmelden will gegeben werden.8221 Stanford, dann hat es geschafft, kommen aus dieser Geschichte riechen einigermaßen gut: it Half Thrun die Startrampe für Udacity, und didn8217t sichtlich beschweren sich über seine natürlich Material erscheint kostenlos online. Aber es half ihm nicht wirklich, auf aktive Art und Weise zu helfen, und wahrscheinlich, wenn Thrun mit Stanford angeheuert worden war, hätte er das, was Thrun tun wollte, beendet. Thrun isn8217t verärgert darüber: er versteht, warum sein Traum isn8217t wirklich kompatibel mit dem, was Stanford tut. 8220Wenn du keine Außenleute schreibst, ohne Identität zu überprüfen, 8221 sagt er, du sollst die Schleuse zum Betrug öffnen. Stanford8217s Position war sehr gut gerechtfertigt. Sie waren anal, sie waren betroffen. Aber ich fühlte, dass wir die Studenten einfach online unterrichten sollten, und dass das Engagement, das wir daraus ziehen, die Ungewissheit übertrifft, die aus diesen neuen Zertifikaten stammt.8221 In der Tat scheint die Anmelderate für Udacity8217s neue Kurse genau so zu sein wie die Sign-up-Rate für die AI-Klasse, die Co-branded mit Stanford war: das Fehlen eines Stanford Branding doesn8217t scheinen Udacity viel gehindert haben. Und ähnlich hat der unglaubliche Erfolg der Khan Academy ohne Co-Branding mit einer ehrwürdigen Legacy-Institution stattgefunden. Es gibt keinen Zweifel, dass Stanford ist extrem gut zu tun, was Stanford 8212, die große Forschungsprofessoren zu mieten ist, wählen Sie eine winzige Minderheit der Studenten, die ein Stanford-Grad wollen, und dann bringen die beiden Gruppen zusammen in einer produktiven Art und Weise beim Aufbau Ein Weltklasse-Ruf und fungiert als das schlagende Herz des Silicon Valley, Pumpen Wissen in seine umliegenden Nachbarschaften und schaffen, was ist wohl die einzige innovative Region in der Welt. Aber beide Stanford und Silicon Valley breiter sind Elite-Institutionen, die Heimat der ultra-produktiven 1. Thrun8217s Ambitionen sind mehr demotisch, und in diesem Sinne geschnitten, was Stanford steht. Udacity ist viel eher eine Lehranstalt als eine Forschungseinrichtung. 8220At Stanford, Priorität ist Ihre Forschung Karriere, sagt 8221 Thrun. 8220Das ist Gegenteil zu 100.000 Studenten, die 100.000 E-Mails generieren.8221 Von einer 30.000-Fuß-Ansicht betrachtet, ist Stanford die Institution, die hier gestört wird, ist es nicht die Institution, die das Zerstörende tut. Und das hilft auch erklären, warum Thrun isn8217t tun Udacity unter der Schirmherrschaft von Google. Er sagt, dass Udacity ganz einfach in die Mission von Google8217 passt, die world8217s-Informationen kostenlos zur Verfügung zu stellen, aber dass Google gleichzeitig einen Hund in diesem Kampf braucht. 8220Eine saubere Schiefer ist eine bessere Art zu beginnen, sagt 8221 Thrun. 8220Das letzte, was ich will, ist die Leute fragen, ob Google stört Bildung. Bessere zu fragen, ob Sebastian versucht, Bildung zu zerstören.8221 (Das heißt, Thrun8217s Freund und Chef Sergei Brin spielt prominent in der Launch-Video für Udacity8217s ersten Kurs it8217s klar, dass Udacity Brin8217s starke Unterstützung hat. Und natürlich ist Google auch ein großer Unterstützer der Khan-Akademie, nachdem er sie mit etwa 2 Millionen geschenkt hatte.) Es ist also ziemlich leicht zu sehen, wie Thrun, wenn er eine Organisation schaffen wollte, die unglaublich schnell um die Welt wachsen könnte, dies ohne Stanford8217s - Mitgliedes und nicht die von TripAdvisor LLC. Aber das antwortet nicht auf die zweite Frage von Reich8217. 2. Warum ist Udacity eine gemeinnützige Gesellschaft, die Thrun sagte, dass Udacity-Kurse für Studenten frei wären, und Thrun zitierte Salman Khan und Khan Akademie als Inspiration und Modell für das, was er tut. Aber Khan Academy ist gemeinnützig. Stanford University ist eine gemeinnützige Organisation. Thrun sagt, er will die Hochschulbildung demokratisieren und der Welt kostenlos Wissen zur Verfügung stellen. Wie funktioniert diese Mission mit seiner gewinnorientierten Online-Universität passen, fragte ich Thrun darüber, und er antwortete, indem er sagte, dass 8220für Profit nicht gezwungen ist, Gewinn zu machen. Ich brauchte, um Leute schnell zusammenzubringen, und es ist viel einfacher, dies unter den Wegen eines Silicon Valley-Unternehmens zu machen.8221 Sicherlich die Geschwindigkeit, mit der Udacity startete, komplett mit einem qualitativ hochwertigen Personal. Ist ein Beweis für die natürliche Geschwindigkeit, mit der die Dinge im Silicon Valley erledigt werden. Driving der Start war Saatgutfinanzierung von Charles River Ventures, während die Site8217s Arbeitsplätze Seite stolz bietet 8220Wettbewerbsfähige Gehälter, Vorteile und Series A Aktienoptionen8221 für jeden Gedanken über die Arbeit bei Udacity. Dies ist ein interessantes Modell, und es ist nicht unbedingt die, die ich gewählt hätte. Salman Khan zum Beispiel ist sehr stimmlich darüber, warum es gut ist, dass er ein gemeinnütziger Mensch ist und wie die Träume von Risikokapitalisten, die ihm begegnet sind, mit seiner grundlegenden Vision in Konflikt geraten. What8217s mehr, bekam Khan am Ende erhalten 5 Millionen von irischen Venture-Kapitalisten Sean O8217Sullivan 8212 nur als philanthropischen Zuschuss, anstatt als Beteiligung. Und sicherlich Thrun hat keine Lust, sich in die Reihen der America8217s for-Profit-Colleges, die ihr Geld aus Studiengebühren zu machen. Aber immer noch, Online-Ausbildung ist jung genug, dass es einen Versuch wert, viele verschiedene Modelle zu sehen, welche Arbeit. Udacity scheint auf dem Standard-VC-Modell der Get-Skala erste, Sorgen über die Geldwäsche es später gebaut werden. Und wenn Udacity am Ende mit Millionen von Studenten, sollte ich mir vorstellen, dass es eine ganze Menge von Unternehmen, die Udacity bezahlen würde, um diese Schüler zu erreichen. Einfach aufgeladen Technologie-Unternehmen, um Arbeitsplätze vor Studenten mit bestimmten Noten und Qualifikationen setzen würde wahrscheinlich generieren ziemlich kräftig Gebühren. Solange die Erziehung selbst frei bleibt, denke ich nicht, daß das Profitieren an sich eine schlechte Sache ist. 8220 Wir sollten viele verschiedene Dinge ausprobieren, sagt 8221 Thrun. Ich glaube an die Bildungsrevolution, die Salman begann. Ich glaube, dass Bildung die Welt verändern kann. Also warum nicht versuchen, ein hundert dieser Dinge.8221 Dies scheint mir vernünftig. Ein großer Teil des Erfolges von beiden Khan8217s Kursen und Thrun8217s ist die Weise, die they8217re dargestellt und ausgeführt wird, anstatt jedes Geschäftsmodell hinter ihnen. Khan, insbesondere, ist ein sehr begabter natürlicher Erzieher. Und was beide streben zu tun ist, zu bauen, was Thrun 8220magic8221 in die Weise, dass sie lehren aufruft. Thrun will ein weiteres Element hinzufügen, zu 8212 Community. Seine Kurse haben ein Startdatum und ein Enddatum und Fristen, mit Tausenden von Studenten alle nehmen die gleiche Klasse zur gleichen Zeit, die sie inhärent soziale in einer Weise, dass Khan8217s YouTube-Videos aren8217t macht. Schließlich, fragt Reich, 3. Was von Thruns offensichtliche Freude an der Tatsache, dass 170 der 200 Stanford Studenten, die in der realen, nicht Online-Version der Stanford AI-Klasse eingeschrieben hatte, in der Klasse zu kommen, bevorzugen die Online-Thrun zu machen Die Fleisch-und-Blut-Thrun Diese Freude, I8217m ganz sicher, ist echt. Ich denke, dass Khan und Thrun an der Spitze einer neuen, persönlicheren Weise des Unterrichtens sind, 8212 von ihnen zu denken, wie sie Schauspieler-Fähigkeiten in einer Welt haben, die historisch Bühnen-Schauspieler-Fähigkeiten belohnt hat. Wenn Sie lehren, online, you8217re Unterricht in einer Konversation, in einem one-on-one Raum. Und es stellt sich heraus, dass viele Studenten 8212 wahrscheinlich die meisten Studenten 8212 lieber so gelehrt, im Gegensatz zu den altmodischen Modell, wo ein Dozent steht vor einem überfüllten Klassenzimmer und deklamiert viele Menschen auf einmal. Die meisten Schüler sind natürlich schüchtern sie don8217t wie sprechen in der Klasse und sagen, dass sie don8217t etwas verstehen. Online, können sie einfach zurückspulen und replay, oder Pause und schauen Sie es auf Wikipedia. Und dann gibt es natürlich die Tatsache, dass die Anreize für den Lehrer so viel größer online sind, wenn wie die meisten Lehrer, die von der Möglichkeit gefahren werden, Wissen den Schülern zu vermitteln. 8220Dies ist das Beste, was ich in meinem Leben tun kann, sagt 8221 Thrun. 8220I ermächtigte mehr Studenten in 2 Monaten, als in meinem ganzen Leben vorher. Auf dieser Skala war ich von den Charts im letzten Quartal entfernt.8221 Und natürlich Thrun ist kaum auf den Charts, wenn man ihn mit der Anzahl der Schüler, die Khan erreicht hat, vergleichen. Was Khan und Thrun und andere erschaffen, ist ein neues Bildungsparadigma, das nicht nur viel mehr Skalierbarkeit verspricht als alles, was wir bis jetzt hatten, sondern auch eine qualitativ hochwertige Bildung. Das ist die wirkliche Lehre von Thrun8217s Stanford-Studenten, die seinen Unterricht online ablegen: es bedeutet, dass das Online-Modell wirklich seinen Kuchen haben kann (erreichen Millionen von Menschen), während er es auch (besser für Studenten als die Kurse an Elite-Institutionen angeboten). Der Trick ist Intimität, in einer Weise, die vollen Nutzen aus der lehnen-Forward-Natur von Computer-Bildschirmen. I8217m in England jetzt, wo die Open University gibt es seit über 40 Jahren. Die OU hat die Schülerinnen und Schüler in der Vergangenheit durch die lehnenden Medien des Fernsehens und des Rundfunks erreicht, was wiederum die Dozenten dazu veranlasste, sich so zu verhalten, als wollten sie ein großes Publikum erreichen. Wenn Sie sehen, Salman Khan oder Sebastian Thrun Zeichnung Bilder auf dem Computer-Bildschirm vor Ihnen, während sie zu hören, Sie sprechen Sie durch Kopfhörer, die Erfahrung ist sehr unterschiedlich 8212 it8217s ein viel mehr intimes und intimes Erlebnis. Blow, dass YouTube-Video bis zum Vollbildmodus, und springen Sie das Kaninchen Loch. Sie könnten nur etwas lernen. Laquo Vorherige PostWhat Das Angebot von kostengünstigen Kursen, die häufige Online-Tests beinhalten, eine alle zwei bis fünf Minuten, die das Herzstück eines interaktiven Ansatzes für das Lernen der Schüler werden Disrupting Traditionelle offline Hochschul-Kurs-Modell Vital Stats Flaggschiff CS101 (Informatik) Kurs hat Mehr als 300.000 Einschreibungen. Mehr als 1,3 Millionen Einschreibungen und mehr als 556.000 einzigartige Studenten. Studenten in 190 Ländern. Mehr als 160.000 Studenten in Udacitys ersten Kurs, Einführung in die künstliche Intelligenz, basierend auf Kurs unterrichtet von Gründer Sebastian Thrun. Von den 24.000 Studenten, die den Kurs absolvierten, waren die Top 400 nicht Stanford Studenten. Von den 200 Stanford Studenten eingeschrieben, nur 30 weiter zur Klasse, weil die Online-Erfahrung besser bewährt. Starten von Kursen in Partnerschaft mit Unternehmen wie Google, NVIDIA, Microsoft, Autodesk und Cadence. Partnerschaft mit Georgia Tech und ATampT für Online-Master of Science Studiengang Informatik. Jüngster Rückschlag war Juli Aussetzung seines größten Partneruniversitätprogramms, mit San Jose Staatsuniversität, gestarteter letzter Januar und der Unterstützung von Kalifornien Gouverneur Jerry Brown hatte. Hauptsitz: Palo Alto, Calif. Geschäftsführer: Sebastian Thrun Gründungsjahr: 2011 Anzahl der Angestellten: 50 Finanzierung: 20 Millionen Schlüsselinvestoren: Andreessen Horowitz, Charles River Ventures, Herkömmliche Universitätslehre ist zu teuer, ineffizient und ineffektiv. Sie donrsquot verlieren Gewicht, indem sie jemand anderes Übung. Sie donrsquot lernen, indem sie jemand anderes Probleme zu lösen. - Sebastian Thrun, Udacity CEOEvery Zeit Sie eine SMS senden, geben Sie einen Tweet, ein Facebook-Foto, klicken Sie auf einen Link, oder kaufen Sie etwas online, yoursquore Datenerzeugung. Und unter Berücksichtigung es gibt mehr als 3 Milliarden Internet-Nutzer in der Welt (eine Menge thatrsquos verdreifacht in den letzten 9 Jahren) und 1,75 Milliarden Handy-Nutzer. Thatrsquos ein Heck von vielen Daten. Glücklicherweise, wie Daten multipliziert hat, so hat die Fähigkeit zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Die Datenspeicherung ist preiswerter denn je, die Rechenleistung ist massiver denn je, und Werkzeuge sind besser zugänglich als jemals, um die Zettabyte der verfügbaren Daten für Business Intelligence zu mine. In den letzten Jahren hat die Datenanalyse alles von der Vorhersage der Aktienkurse getan, um Hausbrände zu verhindern. All das Daten-Crunching erfordert eine Armee von Daten-Master. Übersetzung: therersquos war nie eine bessere Zeit, um eine Karriere in Daten zu verfolgen. Das McKinsey Global Institute prognostiziert, dass bis zum Jahr 2018 die USA könnte mit einem Mangel an 1,5 Millionen Menschen, die wissen, wie man Datenanalyse nutzen, um effektive Entscheidungen zu treffen. Geben Sie: Sie. Der erste Schritt auf Ihrem Weg zu professionellen Daten whiz Die Bestandsaufnahme Ihrer drei wichtigsten Karriere-Optionen: Daten-Analyst, Daten-Wissenschaftler und Daten-Ingenieur. Data Analyst Ein Datenanalytiker ist im Wesentlichen ein Junior Data Scientist. Itrsquos der vollkommene Platz, zum zu beginnen, wenn yoursquore, das zu einer Karriere in den Daten neu ist und eifrig ist, Ihre Zähne zu schneiden. Datenanalysten donrsquot haben den mathematischen oder Forschungshintergrund, neue Algorithmen zu erfinden, aber sie haben ein starkes Verständnis davon, wie man vorhandene Werkzeuge benutzt, um Probleme zu lösen. Datenanalysten benötigen ein Baseline-Verständnis für fünf Kernkompetenzen: Programmierung, Statistik, maschinelles Lernen, Datenmunging und Datenvisualisierung. Jenseits der technischen Fähigkeiten, die Liebe zum Detail und die Fähigkeit, effektiv präsentieren Ergebnisse sind ebenso wichtig, um erfolgreich zu sein als Datenanalytiker. Datenanalysten werden Richtung von erfahrenen Datenexperten in ihrer Organisation gegeben. Basierend auf dieser Anleitung erwerben, verarbeiten und fassen sie Daten zusammen. Datenanalysten sind die, die die Qualitätssicherung des Datenschabens verwalten, regelmäßig Datenbanken für Stakeholder-Anfragen abfragen und Datenprobleme auslösen, um zu rechtzeitigen Beschlüssen zu kommen. Sie verpacken dann auch die Daten, um verdauliche Erkenntnisse in narrativer oder visueller Form zu liefern. Lauren Ancona. Etwa auf eine Karriere als Datenanalytiker mit der Stadt Philadelphiarsquos Open Data Office einschiffen, ist am meisten begeistert über die Fähigkeit der Daten, zivilgesellschaftliche Veränderungen zu bewirken. Sie sagte über ihre Leidenschaft für die Erkundung von Daten, ldquoI verbrachte den Sommer, oft bis spät in die Nacht, das Lernen über Kartenfliesen, Datenbank-Theorie, JavaScript und Daten visualization. rdquo Eine ausdauernde Neugier über Daten und schließen Sie Prüfung der Entwicklung von Best Practices und Tools dient Alle Daten-Profis gut, unabhängig von der Ebene der Seniorität. Data Scientist Einige Unternehmen behandeln die Titel von ldquodata scientistrdquo und ldquodata analystrdquo als synonym. Aber therersquos wirklich einen Unterschied zwischen den beiden in Bezug auf Geschick und Erfahrung. Obwohl Datenwissenschaftler und Datenanalytiker haben die gleiche Aufgabe in einer Organisation, die sich aus dem massiven Pool von Daten verfügt, benötigen Sie mehr anspruchsvolle Fähigkeiten, um eine größere Menge und Geschwindigkeit der Daten anzupacken. Als solcher ist ein Datenwissenschaftler jemand, der ungerichtete Forschung tun und offene Probleme und Fragen anpacken kann. Datenwissenschaftler verfügen in der Regel über fortgeschrittene Grade in einem quantitativen Bereich, wie Informatik, Physik, Statistik oder angewandte Mathematik, und sie haben das Wissen, neue Algorithmen zur Lösung von Datenproblemen zu erfinden. Eine dauernde Neugier auf Daten und eine genaue Überprüfung der Entwicklung von Best Practices und Tools dient allen Daten-Profis gut. Tweet Daten-Wissenschaftler sind extrem wertvoll für ihre Unternehmen, da ihre Arbeit neue Geschäftsmöglichkeiten entdecken oder das Geld der Organisation speichern kann, indem sie verborgene Muster in Daten identifiziert (z. B. überraschende Kundenverhalten oder potenzielle Speicher-Cluster-Ausfälle). Während ein Datenanalytiker Daten aus nur einer Quelle betrachten kann, erforscht ein Datenwissenschaftler Daten aus vielen verschiedenen Quellen. Datenwissenschaftler verwenden Werkzeuge wie Hadoop (das am häufigsten verwendete Framework für verteilte Dateisystemverarbeitung), sie verwenden Programmiersprachen wie Python und R, und sie wenden die Methoden der erweiterten Mathematik und Statistik an. Die genaue Menge von Fähigkeiten unterscheidet sich je nach Organisation und Projekt, aber dieses Beispiel aus Data Science London gibt ein Gefühl, wie komplex die data scientistrsquos Toolkit sein kann: Die wertvollsten nicht-technischen Fähigkeiten ein Datenwissenschaftler bringt an den Tisch ist eine intensive Neugier. Datenwissenschaftler müssen getrieben werden, um Fragen zu stellen und Lösungen zu suchen und dabei Informationen zu entdecken, die ein Unternehmen verwandeln könnten. Als Datenwissenschaftler Gaeumllle Recourceacute, CSO bei Evercontact, sagte, ldquoI lieben die Macht der Metriken und das Verfolgen von Benutzerverhalten, denn es gibt mir die Möglichkeit, persönliche Intuitionen zu testen und dann haben echte empirische Ergebnisse, die es unserem Team ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Kontinuierlich verbessern unsere product. rdquo Daten-Wissenschaftler im Wesentlichen nutzen Daten, um geschäftliche Probleme zu lösen. Sie interpretieren, extrapolieren und verschreiben Daten, um umsetzbare Empfehlungen zu liefern. Ein Datenanalytiker fasst die Vergangenheit zusammen, die ein Datenwissenschaftler für die Zukunft plant. Daten-Wissenschaftler konnten genau identifizieren, wie man Webseiten für eine bessere Kundenbindung optimiert, wie man Produkte für einen stärkeren Kundenlebenszykluswert vermarktet oder wie man einen Zustellungsprozess für Geschwindigkeit und minimalen Ausschuss optimiert. Data Engineer Ein Datentechniker baut eine robuste, fehlertolerante Datenpipeline auf, die unorganisierte und chaotische Daten in Datenbanken oder Datenquellen reinigt, transformiert und aggregiert. Daten-Ingenieure sind in der Regel Software-Ingenieure durch den Handel. Statt der Datenanalyse sind Datentechniker verantwortlich für das Kompilieren und Installieren von Datenbanksystemen, das Schreiben komplexer Abfragen, das Skalieren auf mehrere Rechner und das Einsetzen von Disaster Recovery-Systemen. Datentechniker legen im Wesentlichen die Grundlage für einen Datenanalysten oder Datenwissenschaftler dar, um die benötigten Daten für ihre Auswertungen und Experimente leicht abzurufen. Während Datenwissenschaftler Daten aus Daten extrahieren, sind Dateningenieure dafür verantwortlich, dass Daten reibungslos von Quelle zu Ziel fließen, damit sie verarbeitet werden können. Als solche haben Datentechniker tiefes Wissen und Fachwissen in: Hadoop-basierte Technologien wie MapReduce, Hive und Pig SQL basierte Technologien wie PostgreSQL und MySQL NoSQL-Technologien wie Cassandra und MongoDB Data-Warehousing-Lösungen ldquoMy Verantwortlichkeiten sind ganz verschiedene, rdquo, sagte Social Searcher Datentechnik Dmitry Novikov. LdquoDie Palette reicht vom Entwerfen der Systemarchitektur und den einzelnen Modulen bis hin zur Algorithmenimplementierung und Infrastrukturanforderungen. rdquo Dateningenieure erledigen die hinter den Kulissen arbeitenden Datenanalysten und Datenwissenschaftler, um ihre Arbeit effektiver zu gestalten. Herersquos einen visuellen Blick auf die spezifischen Unterschiede zwischen Daten-Ingenieure und Daten-Wissenschaftler: Chris Beland, der die Daten-Engineering-Team bei Allclasses führt, beschreibt, was sein Team tut, warum es darauf ankommt, und warum er liebt es: ldquoIn meiner Arbeit jetzt, Machen eine Menge natürlicher Sprachverarbeitung und verwandeln halbstrukturierte, menschlich lesbare Webinhalte in hochstrukturierte maschinenlesbare Datenbanken. Meine Lieblings-Sache zu tun ist, den Computer etwas konkretes über die reale Welt, wie, wie Menschen schreiben Kalendertermine und was sie bedeuten, oder wie das Universum der Klassen-Themen bricht in Kategorien und Unterkategorien zu lehren. Dann komme ich mit einigen Algorithmen so meine Maschine ausnutzen kann, dass neue Kenntnisse zu analysieren und zu sortieren Text und Sinn machen, es nur ein wenig wie ein Mensch würde. Ich fühle mich ein bisschen wie ein stolzes Elternteil, wenn ich die resultierende Datenbank überprüfen kann, geben dem Programm eine virtuelle Pat auf den Kopf für immer alle richtigen Antworten, trotz immer eine Menge von Inputs, die ich nie erwartet, und mit einem zufriedenstellenden Klick die Daten Die Sie brauchen it. rdquo The Bottom Line Sie haben viele Möglichkeiten, wenn es darum geht, eine Karriere mit Daten arbeiten. Wenn Ihr Unternehmen interessiert für die Erforschung einer solchen Karriere, Ihre drei großen Optionen sind Daten-Analyst, Daten-Wissenschaftler und Daten-Ingenieur. Sanjay Venkateswarulu, Mitbegründer der großen Datenanalyse und Visualisierung Startup Datavore Labs, kristallisiert, warum und wie diese Unterteilung aufgetreten ist: ldquoData Analysten haben morphed in diese drei oder mehr spezialisierte Disziplinen. Ich glaube, es ist die gleiche Spezialisierung, dass Ärzte ging durch die Geburt der modernen Medizin. Zuerst war Ihr Dorfleiter oder Ältester, die die Hauptrolle spielten, aber als Werkzeuge des Handels haben sich mehr und mehr spezialisiert, haben wir jetzt GPs, Chirurgen und neurosurgeons. rdquo Wenn yoursquore neu auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, yoursquoll wollen Um mit dem Ziel für die GP in Venkateswarulursquos Analogie, ein Analyst Job zu starten. Wie Sie Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und Erfahrungen zu sammeln, kann yoursquoll in der Lage sein, um Daten-Wissenschaftler oder Daten-Ingenieur. Bereit zum Start