כותרת הפוסט לקוחה משאלה שנשאלה ב־Quora

הנה מה שעניתי

שאלה מעניינית. אני מניח ששואל השאלה מנסה לנחש איזה מהתחומים האלה יהיה יותר מצליח לאורך זמן. הטענה שלי שאי אפשר לדעת. ולכן, במקום להשקיע מאמץ כדי לזהות מגמות בשוק הנדסת התוכנה, תשקיע את הזמן בדברים חשובים יותר ותנסה להנות כמה שיותר.

מה צופה לנו העתיד?
Pexels.com

אם כל התחומים האלה מעניינים באותה מידע, לך למקום עם תנאים יותר טובים. אם אתה מחפש יציבות לך לחברה שנראית יותר יציבה, אם אתה מחפש אקשן לך לחברה קטנה ודינמית. מה בדיוק תעשה שם - פחות משנה, העיקר שנתהנה ותרויח כסף.

למה זה לא משנה? כי אין לך מושג מה השוק יירצה בעוד חמש שנים, וודאי לא עוד עשר שנים. קו אותי לדוגמה. בשנת 2007 סיימתי דוקטורט בכימיה חישובית. באותה שנה רק חברה אחת בארץ עסקה בכימיה חישובית. האם הייתי יכול לנחש שתוך עשר שנים אהיה בעל נסיון בcyber security, machine learning, social network analysis? ממש ממש לא. אפילו לא הכרתי את המונחים האלה. בעוד עשר שנים מהיום תחומים חדשים יקומו, תחומים ישנים יעלמו, תחומים ישנים אחרים שכבר נעלמו יוולדו מחדש בכובע אחר.

מה כן משנה? תשמור על המקצועיות, תלמד דברים חדשים, תשקיע בכישורי תקשורת (מצגות, דוחות, בלוגים) ותקווה לכך שהעולם לא יחזור לתקופת האבן.

הנה מודעה מעניינת שראיתי

רוצים לדעת איך להפוך למומחה פייתוך תוך 42 שעות? אגיד לכם איך. אין דרך. אני לא מכיר שום תחום דעת או מיומנות בה ניתן להפוך ל־״מומחה״ או ״מקצועי״ תוך 42 שעות. גם לא 42 ימים. אולי 42 שבועות וגם אז - אם זה מה שאתם עושים רוב הזמן. אל תאמינו למודעות כאלה

לכבוד הוא לי להיות חלק קבוצת מומחים שמונתה מטעם הועדה לתמיכה בעברית בממשקי מחשב במכון התקנים הישראלי. הועדה מנוהלת על ידי גלעד אלמוסנינו והיא מטפלת בהבטים שונים של תמיכה בעברית בממשקי מחשב. החלק שלי בוועדה קשור למחקשר שעשיתי שבודק איך דוברי העברית והערבית שונים מיתר העולם בכל מה שקשור בהבנת גרפים.

לא מזמן קיבלתי שאלה במייל ממישהו שמתלבט האם ללמוד הנדסת ביוטכנולוגיה. במהלך חילופי המיילים, האדם הבין שהוא לא כל כך מבין מה זה בכלל הנדסת ביוטכנולוגיה ומה מהנדס ביוטכנולוגיה עושה. למה אני מספר את זה? לא כדי לצחוק עליו, אלא כי זה הזכיר לי איך פעם ניגשתי לראש חוג באוניברסיטה העברית ואמרתי לו שאני רוצה לעשות דוקטורט בביאואינפורמטיקה (זה היה התחום באותן השנים). אותו ראש החוג חייך ואמר ״כולם היום רוצים ללמוד ביואינפורמטיקה. אתה יכול להגיד לי מה זה?״ מי שלא הצלחתי, הוא הציע לי ללכת ולעשות שיעורי בית וכך עשיתי.

בחזרה ללימודי הנדסת ביוטכנולוגיה. אני מביא כאן את עקרי ההתכתבות עם אותו הבחור, אבל שימו לב שיש מצב שאני לא כל כך יודע מה מהנדס ביוטכנולוגיה עושה, אז קחו את העצות שלי בערבון מוגבל. מצד שני, אם אתם רוצים לשמוע את דעתי על הקריירה שלכם, מוזמנים לכתוב לי למייל. אני מבטיח לענות. boris@gorelik.net

הי בוריס, אני חושב על הנדסת ביוטכנולוגיה. מהפודקסט של ליאור פרנקל נתתי לעצמי להסיק שאתה מכיר ברמה מסויימת את התעשייה בתחום? אשמח מאוד לשמוע האם זו תעשייה פורחת פה בארץ. ובעיקר, האם אפשר לאחר התואר להשתלב בעבודות מעניינות, ומה השכר.

תמונה יפה לא קשורה לכלום
Photo by Josh Sorenson on Pexels.com

הי xxx.

כשהקלטתי את הפודקאסט ההוא, כף רגלי לא דרכה בחברת ביוטק במשך 6-7 שנים. כל החברות הביוטכנולוגיות בהן עבדתי או ששמעתי עליהן עד אז היו הפסדיות והתקיימו מכספי משקיעים. הבעיה עם ביוטק היא שהתעשיה הזאת מאוד יקרה והכל קורה בה לאט בגלל המורכבות והרגולציה. מצב זה גורר חוסר בטחון תעסוקתי. בשתי החברות בהן עבדתי היו תקופות בהן מחכים לסוף רבעון כדי לדעת עם יש עוד סבב גיוס. אם לא - כולם הולכים הביתה. באותה התקופה (סוף שנות ה־200, תחילת שנות ה־2010) חברות היו נסגרות חדשות לבקרים. פעם קרה שהתראיינתי בחברה, שבוע אחרי זה התקשרתי לשאול מה קורה רק כדי לשמוע שמי שראיין אותי פוטר בגלל קיצוצים. בחברה בה אחרת לקחו ביואינפורמטיקאית חדשה וחודש וחצי אחרי זה החליטו על צימצומים ופיטרו אותה. זאת הייתה התמונה הכללית.

מאז הפודקאסט התפתרטי והתחלתי לעבוד כפרילנסר. אולי בגלל קשרי העבר שלי, אולי בגלל סיבות אחרות, אבל בחצי השנה האחרונה הכרתי די הרבה חברות ביוטק או כאלה שיושבות על תפר בין ה־״טק״ ל־״ביוטק״. חלק מהן עדיין חי מכספי המשקיעים אבל חלק אחר די מרוויח. עכשיו, עם הקורונה, יש מצב שחלק מההשקעות יזרמו לתעשיה הזאת, אבל כמה זמן זה יחזיק מעמד - קשה לדעת.

אז מה אני בא להגיד?

האם התעשיה הזאת פורחת עכשיו - עושה רושם שכן. אם זה ימשיך לאורך זמן - אין לי מושג אבל לא הייתי מהמר את כל כספי על זה.

האם אפשר להשתלב אחרי הלימודים? עולם ההנדסה שונה מעולם המחקר. בעולם המחקר בארץ, בלי תואר שני, אין בכלל מה להתקרב לחברות ביוטק. וגם אז, יש העדפה חזקה מאוד לדוקטורט. אני לא מהנדס. הכרתי מהנדסים שעבדו ונהנו כמהנדסי מכשירים גם עם תואר ראשון, אבל קשה לי להשליך מזה על השוק הכללי.

מצד שני, מהנדס טוב הוא מהנדס טוב. אני מכיר לפחות מהנדס ביוטכנולוגיה אחד שעבד בחברת אפלייד מטריאלס ואני מאמין שיש כמוהו רבים מאוד. כך שאם העולם הזה מעניין אותך, אתה יכול להחליט שאתה לומד את זה. אני ממליץ שבזמן הלימודים תנסה לקבל ידע גם בתחומי ההנדסה הרחבים יותר כדי לפזר סיכונים.

לגבי השכר - אני לא מכיר את השוק של היום, יש חברות שעושות סקרי שכר ומפרסמות אותם (גוגל ״סכר שכר״).

מקווה שזה עוזר. אם יש לך עוד שאלות - אל תתבייש לשאול. אבל תזכור שדעתי זאת דעתי והחיים שלך הם החיים שלך. אל תקבל החלטות הרות גורל רק על סמך דעתי :-)

[בשלב הזה החלפנו כמה מיילים שמבהירים מה זה בעצם מהנסד ביוטכנולוגיה ואז הגיע המייל הבא[

פתאום זה נשמע לי עבודה לא מעניינת, התעסקות במכשור. ע”פ הניסיון שלך, המשרות והעבודה של מהנדס ביוטכנולוגיה נתפסים מעניינים, מאתגרים? נחשבים?

תלוי מאוד באנשים ובמה הם עושים. החלפת פילטרים במכונת הנשמה, בניית חללית, ופיתוח זרוע אוטונומית שמבצעת ניתוחים - כל זה ״התעסקות במכשור״. אני מכיר שני אנשים שעובדים כמהנדסי מכשור ביוטכנולוגי ונראה שהם מאוד נהנים. מכיר גם מהנדסת ביוטכנולוגיה שכל כך לא אהבה את זה שעברה הסבה, הפכה למרכזת פרוייקטים חינוכיים ומנחת קבוצות הורים.

וגם: אני למדתי רוקחות. כבר בשנה השניה של התואר הראשון הבנתי שהעבודה היומיומית של רוקח לא בשבילי (אני מאוד עדין כאן). אבל המשכתי והגעתי לאן שהגעתי. מה אני בא להגיד? במאה העשרים ואחת מה שאתה לומד לא מכתיב את מה שתעשה בהמשך. התואר באוניברסיטה הוא רק התחלה של מסע ארוך ולך תדע איך העולם ייראה בעוד 5, 10, 20 שנה.

אם אתם רוצים לשמוע את דעתי על הקריירה שלכם, מוזמנים לכתוב לי למייל. אני מבטיח לענות. boris@gorelik.net

למילה גרף יש לפחות שתי משמעויות. האחת: תרשים, ציור, איור. השניה: מבנה מתמטי שמתאר קשרים בין יישויות שונות. מי חבר של מי בפייסבוק? גרף. קשרי מסחר בין מדינות? גרף. מרכיבים משותפים במתכונים? גרף. מילה נרדפת לגרפים מהסוג הזה היא רשת.

מה שיפה בגרפים של גרפים (חחחח, יעני: תרשימים שמתארים רשתות) זה שהם יפים. מאוד יפים. כמעט מהפנטים. יש הרבה דרכים לייצג רשתות בצורת תרשים. אחת מהן נקראה תרשים מיתר - chord diagram. תרשימי מיתר ממש ממש יפים - צבעוניים וחלקים. אמה מה? הבעיה אתם שלפעמים הם ממש חסרי משמעות.

הנה דוגמה לתרשים מיתרים מעניין (לקוח מכאן). התרשים מתאר דפוסי הגירה בין האזורים השונים בעולם. מועיל, משכיל, מחכים.

והנה דוגמה נוספת של תרשים מיתרים (לקוח מכאן). ומה אנחנו רואים כאן? שהכל קשור להכל? אוקיי. זאת גם תובנה, אבל תסכימו איתי שזאת לא תובנה מחכימה במיוחד.

עכשיו, יש לנו בעיה. לפעמים יש לנו מסמך ארוך ומיגע. חשוב מאוד לשמור על הקורא שלא יברח לחלון אחר. מה עושים? מה שעושים משחר ההסטוריה של הספרים: מוסיפים איורים ש״מקלילים״ (עושים יותר קל) את המסמך. את האמת, זה ממש לא משנה אם נשים תמונה של גור חמוד או תרשים מיתרים - התוצאה תהיה זהה. מצד שני, קשה לשים תמונה של גור בפרסומת של בית השקעות או בדו״ח טכני, אז שמים תרשים יפה. כל עוד עורך התרשים מודע לחוסר התועלת של התרשים, או משתמש בו כתחילת הדיון, הכל טוב. מה שחשוב לזכור שתרשים כזה לא יכול להיות ה־תרשים של הדיון. לא יכול.

איך הכלבלב הזה קשור לדיון? הוא לא, אבל מה רציתם? עוד תרשים מיתרים?

(אני מודה ליגאל רם, צייר ויוצר, על האישור להשתמש בגור החמוד הזה. עוד עבודות של יגאל כאן)

שמתם לב לניגוד בין משמעות המילה ״קדום״ ו־״קדימה״ ו־״קידמה״. בין ״אחרון״ ו־״אחורי״. הסיבה לכך שאבותינו התיחסו לעתיד כאילו נמצא מאחורינו (נסתר מהעין) והעבר לפנינוט (מול העיניים). לא ברור לי מתי הסמנטיקה השתנתה.

סתם רציתי שתדעו

מי שהיה חברי לצוות ונשאר חבר טוב מתאר את מה שהוא רואה ליד הבית שלו באטלנטה.

דר׳ צ׳ארלס ארל נולד למשפחה שחורה בשנות השישים בדרום המופרד של ארצות הברית. מדובר באדם שליו ושקול שרוב הזמן מחייך חיוך רחב. גם כאשר הוא מספר דברים עצובים מאוד.

אני קורא את מה שהוא כותב, מדמיין את החיוך העצוב שלו ונעצב גם.

When they ask you why Atlanta was burning last night, tell them it was an uprising. If you want a quick answer, you can quote the economist Thomas Piketty Every human society must justify its inequalities: unless reasons for them are found, the whole political and social edifice stands in danger of collapse. Capital and […]

Why is Atlanta burning? — Charlescearl’s Weblog

בתוך חוקר נתונים אני בוהה המון בגרפים בעלי סקלה לוגריתמים ומוצא אותם מאוד שימושיים מפעם לפעם. בתור מרצה אני משתדל להמנע מהם כמה שאפשר. למה? כי אפילו אנשים ״טכניים״ מתקשים להבין אותם. אפילו סטודנטים לתואר שני בהנדסת תוכנה מבקשים ממני שוב ושוב לסביר את הקטע.

אז מה עושים? חשוב להבין מה סה סקלה לוגריתמית ומתי היא שימושית. וחשוב להמנע מהשימוש בה כאשר מדברים עם אנשים.

Being a data scientist and a self-proclaimed data visualization expert, I like using log scale graphs when I find them appropriate. However, as a speaker and a communicator, I refrain from using them in presentations as much as possible. From my experience as a data visualization lecturer, I noticed that even “technical” struggle grasping the concept of log scale graphs.

Logarithmic scale misinforms. Period — Boris Gorelik

Book review: The Year Without Pants. WordPress.com and the future of work. Read it if history of work is your thing, or if you work in a small company that grows rapidly

Book review: The Year Without Pants. WordPress.com and the future of work by Scott Berkun — Boris Gorelik

התשובה שלי לשאלה המעניינת הזאת

לינק לתשובה המקורית

כן ולא.

נתחיל מה־״לא״. לא כי המונח data science (חקר נתונים בעברית) קצת ריק מתוכן. בדיוק כמו שהמונח ״תעשיה״ מחביא בתוכו תכומי מדע שונים החל מפיזיקה, תרמודינמיקה, כימיה ועוד, המונח ״חקר נתונים״ גם משמש מטריה שמכסה המון תחומי דעת (כתבתי על זה בבלוג שלי).

כן - כי הפירות של כל תחומי הדעת האלה כל כך משני חיים שאין לי ספק ש־״חקר נתונים״ של המאה ה־21 זאת ה־״תעשייה״ של המאה ה־19.

עובדה מעיינת. כימיה כתחום מדע עמצאי התפתח מאוד מאוחר, עמוק בתוך המהפכה התעשייתית, הרבה אחרי גיאולוגיה ואסטרונומיה, למשל.

כולנו שמענו את הסיפורים על ההיא שהגישה את הספר לפירסום מלנת אלפים פעם עד שהתפרסמה, על ההוא שמילצר עד גיל 45 עד שנהיה כוכב על. גם אם הסיפורים האלה נכונים, מאוחיהם מסתתר לא מעט בולשיט. את היתר תצטרכו לקרוא באנגלית.

Calling bullshit on “persistence leads to success” — Boris Gorelik

Did you know that J.K. Rowling, the author of Harry Potter, submitted her books 13 times before it was accepted? So what?

Calling bullshit on “persistence leads to success” — Boris Gorelik

2020 Google Trends — xkcd.com

מדי פעם אני כותב על ענייני קריירה בתחום ה־data science. עד עכשיו כתבתי בעיקר באנגלית (לינק) אבל גם קצת בעברית (לינק). מדי פעם אנשים שקוראים את הבלוג שלי שואלים אותי שאלות ואני תמיד שמח לענות. לפני כשבוע קיבלתי מייל בעברית

שלום בוריס.

אתחיל כמו רוב הפונים אליך ולא אהיה בכך מקורי.

שמי XXXX, אני כבר בן 40 , בעל תואר ראשון באדריכלות. מסיים זה עתה את התואר השני שלי בתחום אחר (לא מחשבים אבל בחלט נושק). במסגרת התואר השני נגענו בפרט בקורסים הבאים

-סטטיסטיקה מתקדמת עם הבטים מרחביים

-פיתון

-מאטלאב ואיבוד תמונה

-עשינו גם קורס כללי בו למדנו מנגנוני לימוד מכונה (כחלק מעיבוד תמונה) כולל צמצום מימדים כגון PCA, קלסיפיקציות שונות כולל SVM, ולמידה עמוקה כולל CNN

נשמע מאוד רלוונטי

אציין שמנגננים אלה הופעלו לא מתוך ממשק תכנה, אלא מתוך קוד בד”כ במאטלאב או פיתון (כלומר להערכתי היינו מעט יותר “ממשתמשי קצה” שלוחצים על מקשים)

עוד יותר טוב

שורה תחתונה, התאהבתי בתחום למידת מכונה, וניתוח נתונים. היות ואני לא מאמין בקורסים באינטרנט, אם אני הולך על זה - אעשה תואר שני נוסף (כרוך בשנת השלמות, אבל אני נחוש).

אני מניח שקראת את הבלוג שלי ואתה יודע שאני בדעה שהידע המצקועי (שלא קשור לדאטה סיינס) מאוד חשוב בתחום. שם אתה מביא את הערך המוסף שלך, במיוחד בשלבים בהם אתה פחות מנוסה בתור דאטה סיינטסט.

שאלותי כדלקמן:

בהתחשב שתחת מיטריית הדאטא-סיינס כנראה ארצה להתמקד בתחום של עיבוד תמונה, ועיבוד אותות

1- האם מבנה חשיבה כמו שיש לי - אופי יותר אנליטי ומעמיק, ופחות תקתקני-ביצועיסטי מתאים לתחום הדאטאסיינס?

באופן עקרוני - כן. אם אתה יודע שאתה לא מצליח לעמוד בלוחות זמנים ולהתרכז - טוב תעשה עם תעבוד עם מנהל טוב שיתן לך ״שירותי ניהול״ - ז״א ישים עין על התמונה הכוללת ולא ייתן לך לסטות יותר מדי. גם אני נוטה לפעמים להתעמק בתוך איזה נושא מסויים, עד שמזכירים לי שהוא לא באמת חשוב ושיש לוחות זמנים. עד היום, הרוב המוחלט של המנהלים שלי היו מעולים ועשו את זה ממש טוב.

2- אם אלך על זה, סביר שאצא לשוק ללא ניסיון בגיל 43-44. עד כמה לדעתך הגיל ישליך לרעה (או לטובה) על יכלתי למצוא עבודה ועל שכר.

אתה לא באמת בלי ניסיון. עבדת עד עכשיו, לא?

יש שני סוגים של אנשים בלי נסיון: ״ילדים״ אחרי האוניברסיטה שלא יודעים מימינם ומשמאלם. לא יודעים איך להתנהל בחברה, לאזן בין פוליטיקה משרדית, רצון לעשות עבודה, להתפתח וכד׳ ושחושבים שהם יודעים הרבה.

לסוג השני של אנשים בלי ניסיון אין אולי נסיון בתחום הספציפי אליו הם נכנסים אבל יש נסיון חיים, יודעים מה זה פרוייקט, מתי להגיד ״כן״ למנהל הפרוייקט ומתי להגיד ״לא״. הם מביאים אתם את כל הטעויות שהם עשו עד עכשיו ולא יעשו יותר.

וגם יש את הבגרות של המוח. לאנשים צעירים יותר יש יכולת למידה גדולה מאוד ואילו לאנשים מבוגרים יותר יש יכולת של ניתוח רחב יותר (משהו שקשור לפלסטיות ואלסטיות של המוח). התקופה בה אדם בן שלושים היה נחשב לזקן עברה. המון מפתחי תוכנה, חוקרי נתונים, ואנשים בתחום עברו את הגיל 50. גם מנהלים צעירים כבר פחות נרתעים מלעבוד עם זקנים.

לגבי השכר: זה עניין טריקי. אין לי מושג

3-לגבי עתיד המקצוע בכלל. קראתי דעתך מ2017, ו2019. בתיקון הפרוגנוזה שלך למצב כפי שהוא היום, שאלתי היא כזו:

האם אתה צופה ירידה במשכורות בתחום הדאטאסיינס גם כחלק מדינמיקה כללית בנישה, ובפרט לאור כניסה מסיבית של מכללות וקורסים לתחום.

כן. וגם לאור העובדה ששוק העבודה נפתח יותר לעבודה מרחוק בעקבות הקורונה. היום יותר קל (מבחינה מנטלית) להעסיק מישהו שגר בהודו, רומניה, או רוסיה ולשלם לו פחות מחצי ממה שמשלמים כאן. לך לאתר upwork.com תעשה חיפוש של data science ותראה את העושר של נסיון ואת מגוון המחירים.

מצד שני, זה גם מרחיב את תחום העבודה הפוטנציאלי שלך וגם מדגיש את הייתרונות בידע נישתי כמו אדריכלות.

אם כן, האם סביר שזה ירד עד כדי ככה שעלול במקרה שלי לרוקן מכל משמעות השקעה רב שנתית שאני מתכנן (בקיצור האם לא צפוי מצב שמצמרת המשכורות בהייטק התחום יצנח לתחתית ואף פחות).

אין לי מושג :-( אני מקווה שלא. אבל תמיד תוכל לחזור לתכנן ווילות לאנשים, לא :-)

*כשאני נכנס לעניין, אני תמיד בודק את הסצנריו ההכי חיובי ואת ההכי שלילי. הסצנריו החיובי במקרה הזה נוצץ מבעד לכל פינה ולא חסר סיבות להתרשם ולהיות בהשליות. עכשיו הגיע התור של השלישי, או האובייקטיבי אם תרצה, לכן פניתי אליך כי התרשמתי שאתה אדם שקול וענייני. ככה שתרגיש חופשי לרוקן לי רוח מהמפרסים. עדיף לעשות זאת עכשיו מה שנקרא “על הגדה”.

התסריט החיובי לא מובטח. בין התסריט החיובי (הריאלי, לא הנוצץ) לבין השלילי (הריאלי, לא האסון), הייתי מהמר היום בערך 70% לטובת החיובי. אם תדע לתמחר את ההצלחה והכשלון (כשלונות ״עולים״ יותר, בד״כ) תקבל שני מספרים שיבלבלו אותך עוד יותר בקבלת ההחלטות :-)

תארו לעצמכם שהייתם רואים ספר דקדוק עברי עם הכותרת ״חמש חוקי הדקדוק״. האם הייתם טורחים לקרוא את הספר הזה? אני מקווה שלא. זה, פחות או יותר מה שעשתה חברת IBM כשהיא פרסמה את

המדריך שלה להדמיית נתונים (אני בכוונה לא שם לינק, כדי לא להעלות את ה־rank של העמוד הזה).

שימו לב איך נראה הגרף שמופיע על עמוד הבית של המדריך

כדי להבין מה הבעיה, צריך לשאול את השאלה איך תרשימי עוגה מעבירים מידע? איך בני אדם משווים בין המספרים השונים שמיוצגים על ידי הפלחים השונים של העוגה? האם זו הזווית? השטח? אולי היקף הקשת? התשובה, ככל הנראה: גם, וגם, וגם (מוזמנים לקרוא את העבודות של רוברט קוסרה כאן). עכשיו, בתרשים עוגה תקני, שלושת הגדלים האלה קשורים קשר לינארי ולכן הם תורמים להבנה נכונה של המספרים אותם הם מייצגים.

מה קורה כאן? כאן, החברים שלנו ב־IBM החליטו לתת לכל פלח רדיוס משלו. ככה יותר חמוד! רק מה הבעיה? עכשיו כל הקשרים בין הגדלים משתבשים. לא התעצלתי ומדדתי את הזוית של הפלח הסגול והשחור בתרשים של IBM, מדדתי גם את הרדיוס וחישבתי את השטח ואת היקף הקשת. ומה קיבלנו?

זוויות הפלחים הן 182 ו־75 מעלות, בהתאמה, יחס של 2.42:1. הרדיוס של המקטעים הם 135 ו־110פיקסלים. עם קצת מתמטיקה, אחנו מקבלים שאורך הקשתות של שני הפלחים הם 426 ו־144פיקסלים, יחס של 2.96:1. ומה עם השטחים: כאן, בגלל התלות הריבועית היחס עוד יותר גדול: 28,930 פיקסלים, לעומת 7,915 שנותנים יחס של 3.66:1.

אז נכון, הצבעים יפים, אבל אילו יחסים הגרף הזה מייצג?

חברת IBM אולי עושה מחשבים טובים, אבל אל תלמדו מהם איך עושים הדמיית נתונים!

מצאתי שני גרפים כל כך טובים שפשוט לא יכולתי להשאר אדיש. הכל בגרפים האלה עשוי טוב. שימוש בצבעים; עיצוב המקרא והתוויות; הפרטים על הצירים, במחיוחד הכמות הקטנה שלהם והעדר פרטים מיותרים. הטקסט שמלווה את הגרפים מכיל מאוד מילים, אבל לא צריך לקרוא אותם כדי להבין מה הכותבים רצו להעביר.
לראות וללמוד

The quintessence of data visualization usefulness. These graphs are SOOOO good and convincing.

The quintessence of data visualization usefulness — Boris Gorelik

במשך שנים אנחנו לומדים שבמקרים רבים אין כמו שיחה ״פנים מול פנים״ תקשורת מרחוק מקשה על המון אנשים ומאלצת אותם ללמוד קישורים חדשים ומהר.

אחרי שש שנים של עבודה בצוות בינלאומי מבוזר, העברת הרצאות, מצגות ושיעורים אונליין, אני רוצה להעביר חלק מהידע שצברתי לאחרים. מעוניינים בוובינר חינם בנושא ״דיבור בציבור ותקשורת במפגשי אונליין״? אם כן, לכו ללינק הבא ובחרו מתי אתם רוצים ויכולים לקחת חלק בוובינר. אם יימצא סלוט עם 10 מעוניינים לפחות, הסדנא תצא לדרך. מכירים אנשים שכדאי שיקחו חלק בוובינר? שלחו את הלינק להם. קדימה, לבחור זמן

https://doodle.com/poll/b55uv3g9up3fe4c4#calendar

(אל תסמנו סתם. על ידי סימון אתם מבטיחים לעשות מאמץ להגיע.)

מכירים את זה שלא בא לכם לעבוד אבל לא נעים שהאנשים במשרד יראו אתכם משחקים, אז אתם עובדים? קורה. מכירים את זה שאם עובדים מהבית אז אין מי יסתכל עליכם במבט שופט ויותר קל להתבטל? גם קורה. אז הנה פתרון מאוד נחמד

לאתר קוראים focusmate. מה שקורה זה שאתם נכנסים לאתר, קובעים ״פגישה״ אם אדם אקראי וכמגיע הזמן אתם עולים מול אותו האדם בצ׳אט וידאו. לשני הצדדים יש בדיוק חמש דקות להגיד מי אתם, מה אתם עושים ומה אתם רוצים להשלים בחמישים דקות הבאות. אחרי זה עושים מיוט למיקרופון ועובדים כרגיל. חמש דקות אחרי זה אתם מדליקים את המיקרופון ומספרים לצד השני אם הצלחתם לעמוד במשימה או לא.

נשמע מפגר. אבל בכל פעם שעשיתי את התרגיל הזה הוא עבד פלאים. ממליץ לנסות

העברתי היום סדנה מקוונת להדמיית נתונים למתקדים. אני מאוד נהניתי וקיבלתי פידבק חיובי. אם נוכחתם בסדנה, אשמח לשמוע מהם הצעות לשיפור. אם אתם רוצים סדנה דומה, אתם יודעים איך למצוא אותי.

קוד לסדנה זמין בלינק הבא

https://github.com/bgbg/datascience_dataviz_workshop/

לא זאת השאלה. על גרף קורלציה והאלטרנטיבות

מכירים את זה שמראיין שואל פוליטיקאי שאלה קשה והפוליטיקאי עונה ״לא זאת השאלה״ וממשיך לדקלם מדף מסרים? בתור יועץ ללקוחות חיצוניים או פנימיים, אני מוצא את עצמי לא מעט בסיטואציה בה אני אומר ״לא זאת השאלה״. אבל לא כדי לדקלם את דף מסרים אלא כדי לעזור ללקוח להבין את הבעיה שלו. הנה דוגמה שמצאתי בארכיון שלי שתדגים היטב את הכוונה שלי.

יום אחד קיבלתי רשימה של עסקאות בחנות האינטרנט של חברת אוטומאטיק Automattic בה עבדתי במשך יותר מחמש שנים. החברה מפעילה את אתר wordpress.com במודל פרימיום ובאותם ימים החברה מכרה מספר רב של שירותים בתשלום. מאחר והצעת המכירה מתבצעת לפני שהלקוח נרשם לשירות, קשה להתאים את ההצעות ללקוח. במילים אחרות: אין פרסונליזציה. אני חשבתי לגשת לבעיה מזווית קצת אחרת והעליתי השארה שלקוחות שנכנסים לחנות באמצע שבוע יהיו שונים מהלקוחות של סוף השבוע כי אלה נכנסים בענייני עבודה ואלה נכנסים בענייני תחביבים. אם זה נכון, אפשר להתאים את החנות לשני סוגי האוכלוסיה ולשפר את הביצועים.

מיד נשאלה השאלה ״האם יש קורלציה בין פילוח המוצרים שנקנים בסוף השבוע לעומת אמצע השבוע. הקורלציה הזאת אכן התקיימה

לא רק שהיא התקיימה, היא הייתה כמעט מושלמת. אבל לא זאת השאלה. בורור שיש קורלציה. זהו הטבע של המוצרים האלה: כמות האנשים שרוצים שם דומיין שעולה בסביבות 10 דולר יותר גדולה מכמות האנשים שרוצים מנוי עסקי שעולה כמה מאות דולרים. גם באמצע השבוע וגם בסוף. השאלה היא מה ההבדל.

מה כן השאלה?מה הפתרון? עוד רגע נגלה, בוא נראה עוד דוגמא.

נניח שאתם צריכים להחליט אם בית חולים מסויים יכול להחליף מד שיא נשיפה (מכשיר המעריך את תפקוד הראיות) גדול בדגם קטן יותר. מה עושים? אפשר למדוד את את שיא הנשיפה בשני המכשירים ולבנות גרף קורלציה.

יש קורלציה. יופי? לא, לא יופי. אתם זוכרים את המושג השארת האפס? השארת האפס היא ההשארה הכי תמימה לגבי התצפיות אבל שלא מגיע לתחום הטמטום. גרף קורלציה עוזר לנו לבחון את השארת האפס שאין קשר בין שני מדדים. אבל זאל לא השארת אפס קבילה. ברור שיש כאן קשר בין המדדים. לא היינו צריכים לעשות את המדידות כדי לדעת שיש קשר! ככה בנו את המכשירים! גם בדוגמה של הקניות בחנות האינטרנט השארת האפס של ״לא קיים קשר״ לא השארה קבילה.

בעיה נוספת עם גרף הקורלציה היא שהוא מניח הנחה נסתרת כאילו המדד בציר ה־X הוא הגורם המשפיע או המדדת ה״אמיתי״ ואילו המדד בציר ה־Y המושפע, או ה״טוען לכתר״. כאן זה לגמרי לא נכון. בשתי הדוגמאות, אין מדד ״אמיתי״ ו־״לא אמיתי״ ואין מדד אחד ש־״משפיה״ ואחד ״מושפע״. אז מה יש לנו?

מה השאלה?

השאלה האמיתית היא מה מידת ההסכמה בין שני המספרים או מידת ההבדל בינהם. לכן נציג את ההבדל בין שני המדדים. אבל הבדל כפונקציה של מה? איזה מדד נצייר על ציר ה־X? האם הבדל המכירות הוא פונקציה של המכירות באמצע השבוע או בסוף השבוע? האם ההבדל במדידות שי הנשיפה הוא פונקציה של המדד הזה הנמדד במכשיר הגדול או במכשיר הקטן? אם נבחר מדד אחד נייחס לו חשיבות רבה יותר. אז הפתרון הוא פשרה מפאיניקית: נקח את הממוצע. זה בדיוק מה שהציעו רבותינו Altman ו־Bland במאמרם שהתפרסם בשנת 1986 “Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement”. המאמר היה כל כך חשוב שהוא התפרסם שוב, כמעט בלי שינויים ב־1999 תחת השם “Measuring agreement in method comparison studies”. הכותרת מבטאית את הרעיון: במקום לצייר קורלציה, אנחנו מציירים ומנתחים את מידת ההסכמה בין שני מדדים. על מנת לבצע את המשימה הזאת, אנחנו מציירים את ממוצע המדידות בציר ה־X ואת ההבדל בציר ה־Y.

הנה התוצאה של אלטמן ובלנד

תראו איזה עושר של נתונים יש לנו כאן: הנקודות, ההבדל, מדדי סיכום. אפשר גם להעריך האם קיימת מגמה כלשהיא בחוסר ההכמה. תענוג.

נעבור לדוגמה שלי. מאחר מידת הפופולריות של הרבה דברים ותופעות מתפלגת התפלגות אקספוננציאלית, עברתי לסקלה לוגריתמית. אחרי הטרנספורמציה הזאת הנה התוצאה של הנתונים שלי:

(יצרתי את הגרף הזה לפני שש שנים, הוא מלא בשגיאות כמו טקסט מסובב, רקעים, וכד׳. אל תשפטו אותי קשה.)

אפשר לראות יפה מאוד שבמקרה של החנות האינטרנטית יש מוצרים עם העדפה מסויימת לסופי שבוע ומוצרים עם העדפה מסויימת לאמצע השבוע. לא זו אף זו, אם מוסיפים תוויות למוצרים השונים אפשר לראות הגיון בריא שמחזק את הטענה שלנו: לקוחות אמצ״ש שונים מלקוחות סופ״ש

אז מה היה לנו כאן?

גרף קורלציה בודק השארה תמימה של העדר קשר. תמימה, לא מטומטמת. אם קיום הקשר ברור מאילו, אם שני המדדים אמורים למדוד את אותו הערך, אם מדד אחד לא משפיע על השני, אזי עדיף לאמוד את מידת ההסכמה בין המדדים, לא את מידת הקשר.

אני ממליץ מאוד לקרוא את המאמר השני של אלטמן ובלנד. המאמר זמין כאן

אני מעביר סדנה בהדמיית נתונים. בואו בהמוניכם. נעשה כמה זוגות של ״לפני ואחרי״. אם אתם רוצים, צרפו כאן את הגרף שלכם במצבו ה־״לפני״ , יחד עם הנתונים שלו, ואולי נעשה ממנו ״אחרי״

לפרטים והרשמה הקליקו על התמונה למטה

חלקכם שמעתם אותי צורח על המאמצים המוגזמים להתמודד נגד קורונה. היום מצאתי מאמר ששכנע אותי. הוא גם תורגם לעברית.

חלק א׳ https://lihilotker.blogspot.com/2020/03/blog-post.html
חלק ב׳ https://levkraitman.blogspot.com/2020/03/blog-post.html

חשוב לקרוא

תגובת רוב העולם למגפה הזאת היסטרית ומזיקה. היה תדחה את התמותה של כמה אנשים ותהרוס מדינות שלמות. אומרים לנו שזה נעשה כדי שבתי החולים לא יקרסו. ומי יפעיל את בתי החולים כאשר תקרוס הכלכלה? מה יקרה לפשיעה אחרי חודשים של חוסר תפקוד של הרשויות? היום אתם פוחדים לצאת לרחוב בגלל הוירוס, חכו לכנופיות רחוב שיסתובבו ולאף אחד לא יהיה משאבים לטפל בהם.

וכל זה למה? כי עשו ניתוח מעמיק של המצב? עשו השואה קפדנית בין הוירוס הזה למחוללי מחלה אחרים? ממש ממש ממש לא! לא עשו ניתוח מעמיק כי אי אפשר לעשות ניתוח מעמיק. כל הנתונים שיש לנו ״עקומים״ ומוטים. אף אחד לא יודע מה קצב התמותה לא של הווירוס הזה, אבל גם לא של וירוסים אחרים, דוגמת שפעת. למה לא יודעים? כי כדי לדעת צריך לעשות סקרי רוחב וסקרים כאלה לא נעשו ולא נעשים.

ומה עושים? מכניסים את כולם בסגר, משליטים מעקב אחרי כל האזרחים ומתחפרים. ומסבירים לנו כמה זה חשוב. אבל דבר אחד לא מסבירים: איך מחליטים שמספיק. מתי המערכת תחליט שהאמצעים האלה עבדו או לא עבדו? הרי חיסון לא יהיה לנו בקרוב, גם לא תרופה (צריך חודשים ושנים בשביל לפתח אותם). אז עד מתי נשב בבתים? לא אומרים.

במקום זה מראים כל מיני עקומות יפות וסימולציות מגניבות. רק מה הבעיה? כל המודלים האלו מניחים שאורך חיי האוכלוסיה (ז״א החברה האנושית, המדינה) אינסופית. אבל החברה האנושית זה לא סימולציית מחשב. אי אפשר לשים אותנו על ״פוס״. כי בזמן שמשטיחים את העקומה ועוצרים נקודות, כל המערכת מתפרקת. מה יעזור לנו שבתי החולים לא ייקרסו בלל קורונה אם הם ייקרסו בעוד חודשים בגלל חוסר משאבים? מה יעזור לנו לבודד בני אדם אם בחלוף הזמן חלקם יגיע לעוני מיאש?

בבקשה תראו את המאמר הזה של פרופ׳ יואנידיס IOANNIDIS . פרופ׳ יואנידיס רופא אפידמיולוג וגם סטטיסטיקאי. בבקשה בבקשה תקראו

יצא לי לדבר עם שלושה מנהלים שעברו בזמן האחרון לעבודה מבוזרת (יעני ״עבודה מהבית״) עקב המצב. שלושתם סיפרו לי בנימה קלה של הפתעה שישיבות העבודה הפכו יעילות יותר. הנה מה שאחד מהם אמר לי אתמול: ״אני מכין אג׳נדה מראש, באים, טאק, טאק, טאק, גומרים הכול וחוזרים לעבודה״. זה מעולה. עבודה מבוזרת באמת מאפשרת יעילות טובה יותר אם היא נעשית טוב. אז איפה הבעיה?

הבעיה היא שאנחנו יצורים חברתיים. אנחנו צריכים יחס אנושי והריחוק הפיזי מקטין אותו מאוד. לכן, מאוד חשוב לטפח את היחס האישי במיוחד בעבודה מבוזרת כי בעבודה מבוזרת לא נפגשים ליד הקולר, לא יוצאים להפסקת סיגריה ביחד ואוכלים ארוחות צהריים לבד. לכן, אל תתחילו את הישיבות מיד. תשקיעו בסמול טוק, זה חשוב, זה מעלה את רמת הסרוטונין בשני צדי הקו. וגם: אם רוחב הפס מאפשר את זה, תשתדלו לנהל חלק מהשיחה בווידאו, מקמו את תמונת בן השיח שלכם מתחת למצלמה כדי שזה ייראה כאילו אתם מסתכלים לו או לה בעייניים. ואשכרה תסתכלו, אל תכתבו מיילים, אל תגלשו בפייסבוק, אל תקראו את הבלוג שלי. אתם ממילא אונליין כל הזמן - עוד תספיקו.

אני עובד בסביבה מבוזרת קרוב לשש שנים. אם אתם רוצים עזרה במעבר הארגון שלכם לעבודה מבוזרת, אשמח ליעץ

שה! אני עובד

ברור לכולנו שהמצב הקיים הוא ברבור שחור קלאסי - אירוע חריג שלא נראה כמוהו מעולם. כל העולם הולך להכוות מהארוע הזה ולהפיק לקחים. הבעיה היא שהלחק שיופק יהיה, ככל הנראה, הלקח הלא נכון. כי הברבור השחור הבא לא יבוא בדמות של עוד ווירוס או חיידק. כי אם זה יקרה, זה כבר לא יהיה ברבור שחור. הברבור השחור הבא יכול להיות עוד יותר גרוע מהנוכחי. תחשבו על מגה-צונאמי, כזה שפוגע בלונדון או ניו-יורק, אסטרואיד, התפרצות סולארית שתוציא את כל מערכות התקשורת בעולם מתפקוד.

אז בפעם הבאה שמישהו אומר לכם שיותר גרוע כבר לא יהיה, אל תהיו פסימיסטים ותגידו ״וודאי שיהיה״.

אם הארגון שלכם עובר לעבודה מבוזרת (מהבית) ואתם צריכים עצה טובה או שתים - מוזמנים לשאול אותי. אחרי שש שנות עבודה מבוזרת יש לי הרבה עצות ותובנות