10、数据科学中的激励、评分与排名机制详解

数据科学中的激励、评分与排名机制详解

1. 激励机制的力量

激励能够推动人们迈向新的高度。就像拿破仑为士兵设立了大量的绶带和勋章，他曾说：“人们为了一条布条能做出的事，真是令人惊讶。”在现代的游戏设计中，如FoldIt，其主要设计原则是将领域技术细节抽象到评分函数中。玩家无需真正理解分子动力学的问题，只需知道某些操作会使分数上升，而另一些操作会使分数下降。在游戏过程中，玩家会逐渐建立起对该领域的直觉，从而产生专家可能都想不到的设计。

2. 数据科学学习与实践

在数据科学的学习和实践中，有许多方面需要我们去探索和掌握。
- 编程语言学习 ：可以选择Python、R、MatLab、Wolfram Alpha/Language中的一种，花两个小时去熟悉它，然后写一篇短文，谈谈对其以下特性的印象：
- 表达能力
- 运行速度
- 库函数的广度
- 编程环境
- 对算法密集型任务的适用性
- 对一般数据处理任务的适用性
- 编程任务实践 ：选取两种主要的数据科学编程语言，编写程序来解决以下任务，并判断哪种语言更适合每个任务：
- 打印“Hello World!”
- 从文件中读取数字并按排序顺序打印出来
- 读取文本文件并统计单词总数
- 读取文本文件并统计不同单词的总数
- 读取数字文件并绘制频率直方图
- 从网页下载页面并进行数据抓取
- 语言优缺点分析 ：对Python、R和Matlab进行一些实践操作，分析它们各自的优