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Passing the Data Baton: A Retrospective Analysis on Data Science Work and Workers

机译：通过数据标准棒：数据科学工作与工人的回顾性分析

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Data science is a rapidly growing discipline and organizations increasingly depend on data science work. Yet the ambiguity around data science, what it is, and who data scientists are can make it difficult for visualization researchers to identify impactful research trajectories. We have conducted a retrospective analysis of data science work and workers as described within the data visualization, human computer interaction, and data science literature. From this analysis we synthesis a comprehensive model that describes data science work and breakdown to data scientists into nine distinct roles. We summarise and reflect on the role that visualization has throughout data science work and the varied needs of data scientists themselves for tooling support. Our findings are intended to arm visualization researchers with a more concrete framing of data science with the hope that it will help them surface innovative opportunities for impacting data science work.
机译：数据科学是一种迅速增长的纪律和组织越来越依赖数据科学工作。然而，数据科学周围的歧义，它是什么，数据科学家都可以使可视化研究人员难以识别有影响力的研究轨迹。我们对数据科学工作和工人进行了回顾性分析，如数据可视化，人机互动和数据科学文献中所述。从这个分析中，我们综合了一个综合模型，描述了数据科学工作和崩溃，以将数据科学家分为九名不同的角色。我们总结并反思了可视化在整个数据科学工作中的作用以及数据科学家自身的不同需求，以便进行工具支持。我们的研究结果旨在武​​装可视化研究人员，具有更具体的数据科学框架，希望它能够帮助他们对影响数据科学工作的地表创新机会。

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