我的爱好：作为咖啡数据科学家

过去几年里，我深入研究了咖啡，这实际上是将我的专业技能应用于咖啡领域。我像典型的家庭成员一样成为了一名工程师，但为了进入研究领域，我选择了攻读博士学位。我选择了图像处理，因为它是一个充满无尽难题的新兴领域。每个领域都有许多变量，以至于不知道从何开始。

我在人脸识别领域做了大量工作，包括体验设计、数据收集、数据验证、算法研究、生产代码和最终用户体验的每个部分。许多这些探索都是从小的实验开始的，这些实验逐渐扩大规模以隔离变量，多年来，我的专长从图像处理扩展到计算机视觉、生物识别、机器学习和数据科学。

我对咖啡的接触始于我在巴黎的高中时期。我不想花钱，而一杯浓缩咖啡很便宜。结果证明它充满了风味和口感。种子已经种下，当我通过妻子的家人再次接触浓缩咖啡时，热情开始增长。

命运使然，我在一次庭院拍卖中以36美元的价格买到了一台最好的复古杠杆式咖啡机（Kim Express）。由于信息很少，我进行了实验，偶尔也能获得成功。我对自己的能力很有信心，但这些技能并没有很好地转移到la Pavoni上。因此，我开始收集数据，短期目标是改善我的Pavoni浓缩咖啡。五年后，我已经记录了3000多杯浓缩咖啡的数据。

最终，我发现了断奏式浓缩咖啡（筛选、分层准备），并开始定期发布我的实验和研究。三年后，我成功自费出版了一本名为《制作更好的浓缩咖啡》的书，总结了我在如何制作好、更好和最佳浓缩咖啡方面的许多学习成果。

咖啡在变量众多方面与我的选择职业非常相似，但在咖啡领域，数据并不经常被发表。过去十年中，随着成本的降低，数据的使用，尤其是折射率测量，对整个领域来说都是新的。我希望看到更多的人有效地使用数据，但挑战仍然在于分离变量。

在过去的两年里，我在保持一致、高效浓缩咖啡方面取得了巨大进步。高效意味着在更小的体积内提取更多的咖啡，我能够以1:1的冲泡比例达到22%的提取率。因此，我将推出另一本书《高级浓缩咖啡》，讨论我对浓缩咖啡理解的更大图景。

以下是我在测试和评估浓缩咖啡时的设置，包括所有混乱的荣耀，包括Kim Express、Descent浓缩咖啡机和Meticulous浓缩咖啡机以及各种磨豆机。这些设备经常发生变化。

我即将为CoffeeGeek撰写的下一篇文章将关于分离热量和水。在讨论浓缩咖啡渗透时，两者都如此交织在一起，但我想将它们分开，看看它们对过程的不同影响。敬请期待！