在数据堆栈中找到针:来自Facebook数据科学家的建议

科学学院

2020年6月18日

校友Delia Mocanu是双哈士奇，2014年获得物理学博士学位。在东北大学期间，她对网络科学产生了热情，参与了规模惊人的数据项目。现在在Facebook，她发现自己正在研究历史上最大的数据系统之一——动态消息。

她参与了一份关于东北COS行业的书面承诺，为什么流行病学在黑暗中更好地工作，以及在数据科学中取得成功最重要的技能。

从小到大，你发现自己对物理感兴趣吗?还是说这种兴趣是后来发展起来的?

我在罗马尼亚长大，当时我不太喜欢物理，因为它太公式化了。奇怪的是，在美国大学一年级的时候，我竟然从化学工程转到了物理/数学双学位。

在某种程度上，我意识到物理对我来说很有意义，我只是更喜欢纯科学而不是工程学。我喜欢从零开始解决问题的快感。

为什么东北?

我跳来跳去，直到我找到了我想做的事情。我最初对天体粒子物理学很好奇，我想知道宇宙是如何运作的。在东北大学的第一年，很明显我在寻找更快节奏的东西。[讽刺的是，这与我四年前从工程转到物理的原因是截然相反的。]

在东北大学，看到了这样的工作巴巴斯而且Vespignani我马上意识到这个跨学科领域(网络科学/复杂系统)更符合我现有的兴趣和个人价值观。

你的研究生/博士经历中有什么突出的地方吗?

我的导师非常强调所有权的概念，我喜欢我们被要求达到很高的标准。现在回想起来，我总是觉得我把时间花在真正重要的事情上。维斯皮纳尼教授非常善于为团队注入活力。

你在那里工作过吗维斯皮纳尼教授的暴徒实验室其他研究机构会影响你的职业决策吗?

绝对的。我很珍惜这段读博经历的一点是，我们感觉自己非常与时俱进;我们有资金充足的项目，旨在实时解决实际问题。

我们喜欢做一些重要的事情。我在学习的同时解决了一个涉及数百万人的问题。当时我根本不知道自己后来的财富会达到数十亿美元。

你目前在Facebook工作，是一名数据科学家。你目前的职位包括什么?

我在信息流工作，自从我开始在Facebook工作以来，我就一直在这里工作。让这个角色特别令人兴奋的是构建大规模工作的解决方案。我仍然非常依赖于我在博士期间采用的思维过程和世界模型。现在，我无法想象一个更好的地方来应用这些。

然而，我工作中最喜欢的部分实际上是发现机会。当我发现一些值得投资的事情时，我就会投入全部的精力去实现它。最后一部分是最有价值的，它更多的是关于解决一般问题，而不是任何特定的数学/工程技能。

你跟朋友或同事谈过维斯皮纳尼教授的案子吗COVID-19模型他们想要达到什么目的?它是骄傲的源泉，还是挫折的源泉，或者两者兼而有之?

大部分是给我的朋友。我在读研究生时接触过一些流行病学模型。我记得当时我在想‘我希望有一天这个软件能有所作为’，但我从来没有想过我们会看到这样的事情。健康的怀疑是好的，但我很惊讶地看到这些预测遭到了大量的反对，所以我想说这引起了一些沮丧。

坦率地说，流行病学最好的时候是你不知道它的存在，而且预测不会成真。除此之外，它与天气预报并没有太大的不同;每个建模练习都有误差条，但人们可以分辨出大飓风和小雨之间的区别。然而，在流行病学中，你实际上可以把潜在的飓风变成一场小雨。采取行动使原来的预测失效，这才是真正的目标。然而，如果你的预测成真，你就失败了;这是这个领域的诅咒。

在过去的二十年里，计算流行病学取得了很大的进步，即使是与其他高技术人员建立一种共同的语言也是相当具有挑战性的。