Цитата Кена Томпсона

Я хотел отделить данные от программ, потому что данные и инструкции очень разные. — © Кен Томпсон
Я хотел отделить данные от программ, потому что данные и инструкции сильно отличаются.
Каждый раз, когда ученые не согласны, это происходит потому, что у нас недостаточно данных. Затем мы можем договориться о том, какие данные нужно получить; получаем данные; и данные решают проблему. Либо я прав, либо ты прав, либо мы оба не правы. И мы идем дальше. Такого разрешения конфликтов не существует ни в политике, ни в религии.
Люди думают, что «большие данные» позволяют избежать проблемы дискриминации, потому что вы имеете дело с наборами больших данных, но на самом деле большие данные используются для все более и более точных форм дискриминации — формы «красной черты» данных.
Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.
Мы используем около 5 тысяч различных точек данных о вас, чтобы создать и нацелить сообщение. Точки данных — это не просто репрезентативная модель вас. Точки данных касаются вас, в частности.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Специалист по обработке и анализу данных — это уникальное сочетание навыков, которые могут как раскрыть понимание данных, так и рассказать фантастическую историю с помощью данных.
Данные! данные! данные! — нетерпеливо воскликнул он. — Я не могу делать кирпичи без глины.
Они очень ясно дали понять, что я не должен пытаться быть Дейтой, потому что есть только одна Дейта, вы никогда не сможете воссоздать магию, которую создал Брент Спайнер.
Выйдите и соберите данные, и вместо того, чтобы получить ответ, просто посмотрите на данные и посмотрите, говорят ли они вам о чем-нибудь. Когда нам позволяют делать это с компаниями, это почти волшебство.
Предубеждения и слепые пятна существуют в больших данных так же, как и в индивидуальном восприятии и опыте. Тем не менее, существует проблематичное убеждение, что большие данные всегда являются лучшими данными и что корреляция так же хороша, как и причинно-следственная связь.
Я думаю, что зрители в конечном итоге хотят чего-то нового. Я думаю, что бизнес-модель франшизы такова, что это очень низкий риск, потому что у вас есть данные, а студии любят данные.
На мой взгляд, наш подход к глобальному потеплению иллюстрирует все недостатки нашего подхода к окружающей среде. Мы основываем наши решения на предположениях, а не на доказательствах. Сторонники настаивают на своих взглядах больше пиаром, чем научными данными. Действительно, мы позволили политизировать весь вопрос — красные против синих, республиканцы против демократов. Это на мой взгляд абсурд. Данные не являются политическими. Данные есть данные. Политика ведет вас в направлении веры. Данные, если вы будете следовать им, приведут вас к истине.
Мы все говорим, что данные — это следующая белая нефть. [Владение нефтяным месторождением не так важно, как владение нефтеперерабатывающим заводом, потому что на переработке нефти можно заработать большие деньги. То же самое касается данных и того, что вы извлекаете реальную ценность из данных.]
Научные данные не берутся для музейных целей; они берутся за основу для совершения чего-либо. Если с данными ничего не поделаешь, то и собирать их бесполезно. Конечной целью сбора данных является предоставление основы для действий или рекомендаций для действий. Промежуточным этапом между сбором данных и действием является прогнозирование.
TIA использовали реальные пользователи, работающие с реальными данными — иностранными данными. Данные, конфиденциальность которых не является проблемой.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!