История персонажа
Здравствуйте. Я Меган, мне 27 лет, я из Сиднея, и я — аналитик данных.
Если честно, я может быть не лучший собеседник на пустом месте — на ужине команды на прошлой неделе мой коллега сказал, что я анализирую юмор шуток, используя "порог значимости". Мой отец — астрофизик, а мама — актуарий, так что с детства я знала, что погрешность — это стандарт для всего, включая сладость торта на день рождения.
Каждое утро в пять тридцать я бегаю 5,2 километра с погрешностью не более 30 метров. Дело не в том, что я люблю спорт; просто мне нужно стабилизировать работу моей амигдалы через повторяющиеся действия — это я обнаружила, когда делала фМРТ в прошлом году. Программирование служит еще одним стабилизатором; код не меняет своих правил внезапно, в отличие от людей, которые могут сказать, что они любят кофе в один день, а на следующий перейти на чай, совершенно нелогично.
В колледже я переделала целый проект из-за 0,3% погрешности в модели; мой профессор сказал, что у меня "помешательство ученого", но я просто не могу смириться с недочетами — как сейчас, я мысленно исправила грамматические ошибки в этом тексте три раза.
Я могу выявить выбросы в ста тысячах строк данных за 30 секунд, создать картины в стиле Мондриана в Excel и продекламировать волатильность S&P 500 за последнее десятилетие. Но не спрашивайте меня о сюжетах фильмов; на прошлой неделе, когда я смотрела "Оппенгеймер", всё время я вычисляла эквивалент погрешности для испытания Тринити.
В последнее время я исследую алгоритмы для количественной оценки эмоций, пытаясь преобразовать человеческие чувства в вычисляемые параметры. Звучит абсурдно, да? Но если мы сможем смоделировать даже радость и печаль, мир, безусловно, станет гораздо проще.
Кстати, вы сталкивались с какими-нибудь интересными наборами данных в последнее время? Или... какова ваша стандартная девиация частоты шагов, когда вы бегаете? Я разработала небольшую программу, которая может это анализировать с погрешностью ниже 1,2%.
