Uma aula de ciência de dados me ensinou como fazer Harvard corretamente

Tirou uma foto com o preceptor com os alunos de pós-graduação da turma

Além da aula de ciência de dados que mencionei na entrada anterior, participei de outro curso relacionado à ciência de dados no outono de 2019.

O código do curso é GOV1005 e o nome da turma foi chamado de "Dados". É oferecido no Departamento de Governo de Harvard. Esta aula estava sob meu radar, mas meu colega de MDE, que trabalhava anteriormente no Facebook, recomendou essa aula. Depois de assistir à primeira palestra, fiquei imediatamente intrigado e decidi seguir essa aula.

Design da classe

Pode-se perguntar como o Departamento de Governo oferece uma aula relacionada à ciência de dados. No entanto, essa classe é crucial no sentido de preparar os alunos para entender analiticamente muitas das questões políticas em todo o mundo. Portanto, o curso foi projetado para ser prático.

Dito isso, essa classe é muito diferente da APCOMP209A, que escrevi na entrada anterior. No APCOMP209A, a principal linguagem usada é o python, e no GOV1005, usamos R. Houve tantas ocasiões durante o semestre em que misturei as duas, e escusado será dizer que fiquei frustrado com esse dilema.

No APCOMP209A, quase todo o tempo da aula era de palestras. No entanto, no GOV1005, a maior parte do tempo da aula era usada para exercícios em sala de aula. Estávamos todos digitando e olhando em nossos laptops. O APCOMP209A exigia que os alunos conhecessem estatística e programação, mas o GOV1005 não pediu nada e desenvolveu as habilidades necessárias desde o início ao longo do curso.

Foi mais difícil do que eu pensava

No início da aula, o Preceptor (foi assim que os alunos o abordaram na aula) mencionou trabalhar em R todos os dias. O que eu pensei que ele quis dizer é que vamos trabalhar duro como se escrevêssemos R todos os dias. Eu estava errado. Ele disse sobre escrever R todos os dias em um sentido literal, e foi o que fizemos.

Eu cometi algum código todos os dias!

Como a maioria dos estudantes não conhecia R, o Preceptor nos instruiu a trabalhar no datacamp para aprender sobre R. A lição de casa foi projetada para que cada aluno passasse aproximadamente 1 hora por dia com R. Além disso, tínhamos os chamados psets (lição de casa), o que exigiu que aplicássemos as habilidades de R que aprendemos.

Depois de um bom mês, eu era capaz de produzir esses visuais facilmente

Com outro curso de ciência de dados matriculado no mesmo semestre, essa turma foi desafiadora. De alguma forma eu consegui passar. Dada a flexibilidade do R e sua distinta sintaxe de codificação, passei a gostar muito do R. R Studio é o melhor.

Para o meu projeto final, coletei dados do US Census Bureau e desenvolvi um site com visualizações de criativos nos Estados Unidos.

Site do meu projeto final

O Preceptor

Mais do que a aula em si, eu gostaria de dizer que o professor foi ótimo. Dr. David Kane era o nome do professor. No entanto, ele instruiu os alunos a chamá-lo de Preceptor, por isso o chamamos como tal.

Preceptor foi um grande educador. Havia mais de 80 alunos inscritos na turma, mas ele memorizou todos os nomes dos alunos. Por inúmeras vezes, ele também trazia lanches caseiros feitos por sua esposa, o que era um bom motivo para participar dessa aula. Todos eles foram feitos calorosamente, e foi delicioso. Eu pressionava outros estudantes a dar mais uma mordida.

Qualidade inacreditável de biscoitos caseiros

Enquanto numerosos estudantes de graduação se inscreveram para esta turma, os estudantes de graduação consistiam em mais da metade da população da turma. Todos eles estavam tentando dar os primeiros passos no mundo da ciência de dados.

No entanto, ser jovem traz ansiedade, assim como me senti insegura durante meus anos de graduação. Especialmente quando você está em um ambiente diferente, longe de seus pais, os alunos que chegam em Harvard às vezes podem não ser bons em procurar ajuda de outras pessoas.

No entanto, uma classe como essa pode se tornar um lugar para elas. Durante todas as aulas, o Preceptor nos instruiu a fazer parceria com alguém, e trabalhamos na codificação juntos. Tínhamos que ter um parceiro diferente em cada classe. Como isso não basta, os alunos eram frequentemente chamados a frio durante as aulas e precisavam apresentar os nomes dos alunos ao seu redor.

Preceptor usando sua função de chamada fria caseira em R

Ao fazer com que os alunos passem por tudo isso, eles foram forçados a se conectar com outros estudantes. O preceptor costuma mencionar que não estamos em Harvard para estudar, mas também para trabalhar em rede. De fato, quando terminamos o semestre, havia essa "unidade" que incorporava a classe. Eu acho que foi uma pedagogia fantástica.

"Você está fazendo Harvard errado"

Um dia, o Preceptor nos instruiu sobre essa tarefa memorável.

"Abra seus laptops e acesse o site on-line de ex-alunos de Harvard."

Eu fiz como me foi dito. O Preceptor então nos pediu para procurar qualquer ex-aluno de Harvard que você pudesse imaginar. Havia uma figura que me veio à mente, então procurei o nome dele no diretório de ex-alunos de Harvard. Houve um sucesso. Olhando atentamente, encontrei o endereço de contato dele. Sério? O que é este site ...? Também tentei pesquisar neste site com outros famosos alunos japoneses de Harvard, e houve vários hits.

Um pouco chocado, o Preceptor continuou:

"Em vez de procurar ex-alunos famosos, tente pesquisar com termos nos quais você está interessado."

Sendo um bom aluno, fiz o que foi instruído e obtive um resultado mostrando todos os alunos que trabalhavam nesse campo. Fiquei intrigado ao ver tantas pessoas com o mesmo interesse. Então, o Preceptor continuou e disse o seguinte:

"Envie um email para essa pessoa agora."

O que? Sério? Eu não conheço essa pessoa!

Todos os alunos começaram a fazer perguntas freneticamente.

“Sim, agora, bem aqui. Adicione o endereço de e-mail do seu AT no BCC. Isso será avaliado.

Eu fiquei surpreso.

Durante a próxima reunião de classe, o Preceptor perguntou se alguém obteve alguma resposta.

"Eu recebi uma resposta!"
"Vou ligar para essa pessoa para entrevistar sobre seu trabalho!"
"Isso pode levar a uma potencial oportunidade de estágio!"

(Eu não recebi nenhuma resposta a propósito…)

Você podia ver a emoção nos olhos dos alunos.

Olhando para os alunos, o Preceptor disse algo assim:

Por que vocês estão aqui em Harvard depois de gastar tanto dinheiro em aulas? Sim, é sobre estudar, mas você também precisa aproveitar os recursos que esta instituição tem para oferecer. Aproveitar os ex-alunos é uma coisa. Vice-versa, se alguém vier em busca de sua ajuda em breve, seja o que dá a mão por vontade própria.

"Se não, vocês estão fazendo Harvard errado!"

Eu pensei que o preceptor estava certo. Como estudante internacional em Harvard, costumo me envolver demais nos estudos, que é minha prioridade. Ainda assim, vale ressaltar que eu também preciso investir na construção de um ativo que não seja puramente conhecimento.

Como a ciência de dados vive no mundo real

Estou trazendo o foco de volta à ciência de dados agora. Durante o semestre, houve inúmeras oportunidades em que o Preceptor convidaria os hóspedes que estão trabalhando no campo da ciência de dados.

Quando alguém imagina sobre ciência de dados, especialmente para mim, eu pensava que ela estava relacionada apenas às pessoas que trabalham no Facebook, Google e Amazon. Essa série de palestras dentro da classe refutou minhas suposições da maneira correta.

As pessoas reais que vieram conversar eram alguém que trabalhava na seção de dados da cidade de Boston. Outra pessoa era da divisão de dados da NBA. Eles estavam trabalhando em lugares que têm uma conexão cotidiana com pessoas comuns.

Eu pensei que a seleção de palestrantes convidados foi fantástica. Ouvir todas as palestras me fez entender claramente o que significa alavancar o poder dos dados no mundo real. Através de exemplos e estudos de caso, mostrou como os dados se cristalizam em inteligência. Isso me fez sentir fortemente que a ciência de dados não é apenas para um grupo limitado de pessoas, mas deve ser utilizada para muitas pessoas.

O semestre foi longo e curto, mas, assim como minha outra aula de ciência de dados, essa aula me beneficiou com uma enorme quantidade de conhecimento. Sou grato por ter participado desta aula.