facebook数据科学家（facebook数据科学家待遇）

科学家开发的人工智能方法，能否识别出宇宙中的暗物质？

苏黎世联邦理工学院物理学家和计算机科学家开发了一种新方法，用来解决宇宙中的暗物质和暗能量问题。科学家使用机器学习工具，对计算机进行编程，以自学如何从宇宙地图中提取相关信息。了解宇宙是如何变成今天的样子，以及它的最终命运是什么，是科学中最大的挑战之一。在晴朗的夜晚，无数星星令人敬畏，不禁让我们对问题的严重性有了一些了解，但这只是故事的一部分。更深层次的谜团在于我们看不到的东西，至少不是直接看到的：暗物质和暗能量。

随着暗物质将宇宙拉到一起，暗能量使宇宙膨胀得更快，宇宙学家需要确切地知道这两种神秘物质中有多少存在，以便完善他们的模型。在苏黎世联邦理工学院，来自物理系和计算机科学系的科学家们现在联手改进了通过人工智能估计宇宙暗物质含量的标准方法。使用尖端的机器学习算法进行宇宙学数据分析，这些算法与Facebook和其他社交媒体用于面部识别的算法有很多共同之处，其研究结果发表在科学期刊《物理评论D》上。虽然在拍摄的夜空照片中没有“人脸”可供识别，但宇宙学家仍然在寻找类似的东西。

正如粒子物理和天体物理研究所Alexandre Refregier小组研究员Tomasz Kacprzak所解释的那样：Facebook使用其算法在图像中找到眼睛、嘴巴或耳朵；而科学家用来寻找暗物质和暗能量的迹象。由于暗物质不能直接在望远镜图像中看到，物理学家们依赖于这样一个事实：所有物质（包括暗物质）都略微弯曲了从遥远星系到达地球的光线的路径。这种被称为“弱引力透镜效应”的效应非常微妙地扭曲了这些星系的图像。就像炎热的一天，当光线穿过不同温度的空气层时，遥远的物体看起来模糊了。

宇宙学家可以利用这种扭曲向后工作，并创建显示暗物质所在位置的天空质量图。接下来，将这些暗物质映射与理论预测进行比较，以找出哪个宇宙学模型与数据最匹配。传统上，这是使用人工设计的统计数据完成，例如描述地图不同部分如何相互关联的所谓相关函数。然而，这样的统计数据对于在物质地图中找到复杂模式的能力有限。在新研究中，使用了一种全新的方法，研究人员不是自己发明适当的统计分析，而是让计算机来做这项工作。这就是计算机科学系数据分析实验室的Aurelen Lucchi和同事们的用武之地。

与Refregier团队的博士生、该研究的主要作者Janis Fluri一起，使用了称为深层人工神经网络的机器学习算法，并教人工智能从暗物质地图中提取尽可能多的信息。在第一步，科学家通过向提供计算机生成的模拟宇宙的数据来训练神经网络。这样，就知道对于给定的宇宙学参数，例如暗物质总量和暗能量之间的比率，正确答案应该是每个模拟的暗物质图。通过反复分析暗物质图，神经网络学会了在其中寻找正确的特征，并提取越来越多的所需信息。在Facebook的类比中，它更好地区分了随机的椭圆形形状和眼睛或嘴巴。

这种训练的结果是令人鼓舞的：神经网络得出的精确度值，比基于人工统计分析的传统方法获得的值高出30%。对于宇宙学家来说，这是一个巨大的进步，因为通过增加望远镜图像的数量来达到同样精确度需要两倍的观察时间，这是很昂贵的。最后，科学家们使用训练有素的神经网络分析了来自实际暗物质450个数据集。这是这种机器学习工具第一次被用于这一领域，研究发现，深度人工神经网络使我们能够从数据中提取比以前方法更多的信息。相信，机器学习在宇宙学中的这种使用将会有很多未来的应用。

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书名：算法霸权

作者：[美] 凯西·奥尼尔

译者：马青玲

豆瓣评分：7.0

出版社：中信出版集团

出版年份：2018-9-1

页数：320

内容简介：

数据科学家凯西•奥尼尔认为，我们应该警惕不断渗透和深入我们生活的数学模型——它们的存在，很有可能威胁到我们的社会结构。

我们生活在一个依赖“算法”的时代，它对我们生活的影响越来越大，我们去哪里上学，我是不是应该贷款买车，我们应该花多少钱来买健康保险，这些都不是由人来决定的，而是由大数据模型来决定的。从理论上来说，这一模型应该让社会更加公平，每一个人的衡量标准都是一样的，偏见是不存在的。

但是，正如凯西•奥尼尔书里所揭示的那样，事实并非如此。我们今天所使用的这些数学模型是不透明的、未经调节的、极富争议的，有的甚至还是错误的。最糟糕的是，数学模型和大数据算法加剧了偏见与不公。例如，一个贫困学生想申请贷款交付学费，但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码判断将钱带给他存在风险，因此，拒绝给他提供贷款。他因此失去了受教育的机会，而这个机会可能帮助他摆脱贫困。大数据算法做的常常只是锦上添花的事儿，有时甚至是落井下石。

通过个案追踪，凯西•奥尼尔揭示了大数据是如何影响我们将来的，它不仅影响着个人，也影响着整个社会。这些数据评价着我们的老师、学生，筛选着我们的简历，审核着我们的贷款资格，衡量着员工的工作态度，监视着投票者，监控着我们的健康。

凯西•奥尼尔呼吁数据模型的创造者们要对算法负责，政策的制定者及执行者们在使用这一威力极大的“武器”前应该更加慎重。最后，作者指出，大数据几乎掌控着我们的生活，我们应该增加对它的了解。这本书相当的重要，它让我们有能力去问一些十分尖锐的问题，帮助我们了解事实的真相，提出需要改变的地方，探索更好的生活。

【编辑推荐】

 案例丰富，内容兼具深度与话题性

未来20年，算法和大数据将席卷世界，接管我们的生活、社会和经济。我们生活中的很多方面都将落入自动化的数据分析之下。确保算法和大数据的公平性将是一项重大的任务，数据伦理的价值和意义将不断凸显出来。在作者看来，大数据犹如一个黑盒，规模、伤害和隐秘共存，她在书中引用了大量发生在美国当下的、基于大数据和算法的、改变个人生活的案例，并对影响这些城市生活经验的算法做了特别的观察和研究。作者认为，数据和算法的关系就像枪械和军火，数据没有价值观，是中立的，但来自人类行为的输入，难免隐含偏向，而算法创造的数据又对人类行为产生反作用，从而导致更多的不公。凯西在书中指出：算法模型一旦运转，执法行为就会增多，产生的新数据又会进一步证明加强执法的必要性。形象地说，就是哪里“前科”越多，哪里就越受算法“关照”，最终形成一个失真，甚至有害的回馈环路。这个观点也正是近来Facebook干预美国大选，国内很多专家学者热议“今日头条”推送模式的核心所在。

 权威作者的深刻洞见

本书作者是哈佛大学的数学博士，研究方向是数论和代数几何，毕业之后在麻省理工学院执教，并在互联网公司做过很长时间的数据科学家，如今致力于教育和媒体行业的数据知识普及工作，因此，这并不是一本传统意义上唱衰大数据的书，相反，作者希望让更多的人通过了解大数据、了解算法，反思模型，以及通过政府和相关机构的合理监管，不断改善各类设计评价体系，让更多的人受益，维护社会的公平与民主。

【英文版获奖情况】

《纽约时报》（New York Times）年度书籍

《波士顿环球报》年度最佳图书

《连线》杂志年度必读书目之一

《财富》年度最受欢迎的书之一

《柯克斯评论》年度最佳作品

芝加哥公共图书馆年度最佳图书

《自然》网站年度最佳图书

《麻省理工科技评论》年度最佳科技图书

作者简介：

凯西•奥尼尔（Cathy O'Neil）

数据科学家，mathbabe.org的博主。博士毕业于哈佛大学，主修数学专业。她曾在巴纳德学院任教，之后为私营企业服务，例如避险基金。她还在各类新型公司担任数据科学家，预测消费者购买与点击趋势。每周她都会出现在“财富记账”的播客上。

大数据分析技术的发展趋势怎么样啊？看好吗？

总体来说是未来的趋势

但是技术门槛也比较高，而且优质数据集中在龙头企业或者垄断企业那里，普通人搞数据分析可能很难做得好，至少不像一般程序员写信息系统那么容易普及

大数据误区 不是所有公司都需要大数据

大数据误区：不是所有公司都需要大数据

“大数据”无处不在。从社交媒体初创公司到纽约的中央公园，每个公司似乎都在部署大数据分析。

著名数据分析公司Gartner的数据似乎也在证明这一点：最近的一份报告显示，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，到2016年这个数字将超过2300亿美元。2300亿美元几乎是葡萄牙全年的国内生产总值。

但是，你需要花大价钱来部署大数据技术解决方案。大多数公司都没有这么多IT预算，也请不起数据科学家或者数据分析团队。

如果那些提供大数据服务的公司想为各种规模的企业提供服务，那么有几个问题必须认识到并加以解决。

大数据太贵了！

您可能听说过那些使用大数据的辉煌案例：Facebook每天要存储大约100TB的用户数据；NASA每天要处理约24TB的数据。这些数字确实令人印象深刻。

那么处理这些数据所需的成本是多少呢？按照亚马逊Redshift的定价，NASA需要为45天数据存储服务支付超过100万美元。

根据最近的一项调查，大多数企业的CIO称他们的预算支付不起大数据部署的成本。数据存储和处理的成本实在太高，我们需要寻求其他的解决方案，让规模较小的公司不被“大数据”拒之门外。

大数据的关键不是“大”

目前全球最大的科技公司都需要和PB级规模的数据打交道。然而，SAP的研究表明，95%的企业通常只需要使用0.5TB到40TB的数据。

Facebook和NASA的例子是个例外，而不是常态。事实是，处理数据并不是大公司的专利。如果你研究一下美国公司的规模，你会发现有超过50000家公司只有20至500名员工，其中大部分都有解决数据问题的需求。所以大数据市场最大的需求并不是来自那些《财富》50强的大企业，而是来自《财富》500000强。为什么我们只关注那些少数的例外，而忽视了那些大多数有数据处理需求，但既不是《财富》50强也没有PB级规模数据的公司？

有时候我在想，如果我们改变了大数据的定义会发生什么？通常人们用3V(velocity，volume，variety)来描述大数据，我们不妨换一个说法：“大数据是一种主观状态，它描述的是一个公司的基础架构无法满足其数据处理需求时的情形。”

这个定义可能没有那么光鲜，但它肯定会更接近今天的现实。

北大青鸟java培训：高薪技术岗，就业前景很光明的专业有哪些？

当下社会，我们比以往任何时候都更多地使用着各种技术——和朋友、家人联系，了解世界各地即时发生的新闻，甚至在平时打发时间时都需要“技术”的参与。

现在的社会如此依赖电脑、平板、智能手机等其他高科技设备，技术专家是必不可少的。

无论是赚钱还是从发展前景来看，技术行业都对申请者们具有不小的吸引力。

那么对于还未踏入技术领域的同学来说：是选择跟计算机相关的专业？还是决定跟信息技术打交道？下面来看看2021年U.S.News最佳职业排行榜中BestTechnologyJobs前十位分别是哪些技术岗吧。

 01.软件开发师平均薪酬：$107510到2029年预期就业增长：21.5% 软件开发师几乎影响了我们生活的每个部分——从早上准时喊你起床的手机闹钟，到在地铁上打发时间的社交媒体软件。

一些软件开发师甚至从儿童时期就开始学习代码，例如美国Facebook创始人MarkZuckerberg。

 这一职位通常需要具备计算机科学的学士学位，再加上这是一份薪水很高的工作，毕业生们可以从事软件开发或计算机系统等工作，包括计算机系统设计、制造和金融等行业都需要这类人员，所以可以说发展前景非常好。

02.数据科学家 平均薪酬：$94280到2029年预期就业增长：30.9% 数据科学家的目标是确定所有数据的含义，并针对企业提出一些具有建设性的建议。

虽然这是一个新的职业领域，但越来越多的企业认识到具有这种知识的专业人士的价值。

 这项工作除了需要定量推理和计算机编程技能，还需要一定的沟通能力，因为需要在报告中向大家解释数据的含义。

 03.IT 平均薪酬：$146360到2029年预期就业增长：10.4%这是一项承担多种责任的重要工作，尤其是在负责监视大数据的高端公司中。

这也是为什么该职业能带来如此丰厚的报酬的原因。

 除了要与高层管理人员协调与技术有关的事务，计划升级现有的软件或硬件，并与供应商协商现有产品的服务或购买新产品，IT员有时也需要阻止黑客，并确保计算机系统不会崩溃。

换句话说，你是帮助企业有关技术方面做出重大决策的人。

04.信息安全分析师平均薪酬：$99730到2029年预期就业增长：31.2% 信息安全分析师实际上是信息系统的“守门员”，以保护企业的信息系统免受黑客攻击。

不幸的是，在现在的社会，恶意软件、黑客攻击和任何一种网络攻击都太普遍了。

目前，政府机关，医疗保健机构，银行，零售公司，或任何依赖于确保其信息系统免受网络攻击的公司都越来越依赖信息安全分析师，有一定的就业前景。

 05.计算机系统分析师平均薪酬：$90920到2029年预期就业增长：7.4% 如果你是计算机系统分析师，首要任务是了解客户的业务，然后利用在信息技术和商业方面的知识，为他们的客户设计更好的计算机系统和流程。

这项工作需要大量技能——你需要了解公司业务的运作方式以及所需的技术类型，你需要找到最好的技术来帮助公司的计算机系统，还将监督新系统的安装、测试系统并培训人员学会如何使用它。

 计算机系统分析师就职的行业从计算机系统设计公司到市政府、从金融到医疗领域都有可能。

考虑到计算机行业的不断发展，你也许永远都不会失业哦。

06.计算机网络架构师 平均薪酬：$112690到2029年预期就业增长：5%你也有用过“云储存”技术吧？那你就受益于计算机网络架构师的“手艺”啦。

计算机网络架构师主要工作是对各种类型的数据通信网络进行设计、构建和维护，大到云基础设施、小至较小的内部网络。

当然，这项工作还是需要过硬的技术为支撑，但也需要一些商业头脑——因为你需要了解公司的目标以及如何实现这些目标。

此外，你还必须会控制预算，并管理员工，这都是这个职位的附加价值。

07.数据库管理员平均薪酬：$93750到2029年预期就业增长：9.7%在这个应用程序、平板电脑和社交媒体的时代，数据已经成为组织必须保护和珍惜的新财富。

作为这些宝藏的“守护者”，数据库管理员们需要实施安全措施以确保敏感数据不会落入不守规矩的“海盗”手中，同时还要管理帮助存储和组织数据的数据库。

这项工作涉及到解决复杂的问题，通常会与计算机程序员一起工作，有时也有可能会充当IT经理、以确保数据库不会被黑客破坏，可以说拥有上述某些工作的综合职能。

 08.网页开发员平均薪酬：$73760到2029年预期就业增长：8%当你访问某个网站，并发出“哇，好网站”的感叹时，这就是网页开发人员的功劳。

这是作为自由职业者也可以完成的工作，甚至可以在没有任何学位的情况下开展网络设计业务。

 虽说雇主更期望大学学位，但这是一项需要大量实际操作和不断学习的职业，职业发展前景随着技术和经验不断改变。

 09.计算机系统管理员

回答于 2022-10-28

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