Хотите узнать, как идти в ногу с постоянно развивающимся ландшафтом науки о данных? Вот несколько эффективных стратегий, которые помогут вам быть в курсе последних тенденций.

Наука о данных постоянно развивается, часто появляются новые документы и технологии. Таким образом, специалисты по данным могут чувствовать себя перегруженными, пытаясь не отставать от последних инноваций.

Однако с правильными советами вы можете оставаться в курсе событий и оставаться актуальными в этой конкурентной сфере. Итак, вот восемь способов оставаться в курсе последних тенденций в науке о данных.

1. Следите за блогами и информационными бюллетенями Data Science

Блоги по науке о данных — отличный способ освежить в памяти основы, узнавая о новых идеях и технологиях. Несколько технологических конгломератов выпускают высококачественный контент в блогах, где вы можете узнать об их последних экспериментах, исследованиях и проектах. Прекрасные примеры Google, Фейсбук, и Нетфликс блоги, так что не теряйте времени, проверяя их.

instagram viewer

Кроме того, вы можете просмотреть онлайн-публикации и отдельные информационные бюллетени. В зависимости от вашего уровня опыта и достижений в этой области, эти блоги могут затрагивать темы, которые вы считаете более близкими. Например, Version Control для Jupyter Notebook новичку легче усвоить, чем Google. Обучение предпочтениям для вытеснения кеша.

Вы можете найти информационные бюллетени, выполнив простой поиск, но мы рекомендуем Эликсир данных, Еженедельник по науке о данных, и KDnuggets Новости, так как они одни из лучших.

2. Слушайте подкасты по науке о данных и смотрите видео на YouTube

Подкасты легко доступны и являются отличным вариантом, когда у вас мало времени и вы хотите получать знания на ходу. Прослушивание подкастов знакомит вас с новыми концепциями науки о данных, позволяя одновременно выполнять другие действия. Кроме того, используя интервью с экспертами в этой области, некоторые подкасты предлагают окно в отрасль и позволяют вам учиться на опыте профессионалов.

С другой стороны, YouTube является лучшей альтернативой для аудиовизуальных учащихся, и в вашем распоряжении есть несколько видеороликов. Каналы, как Школа данных и StatQuest с Джошем Стармером охватывают широкий круг тем как для начинающих, так и для опытных специалистов по данным. Они также касаются новых тенденций и методов, поэтому следить за этими каналами — хорошая идея, чтобы быть в курсе.

Легко заблудиться в море подкастов и видео, поэтому тщательно выбирайте подробные видео и лучшие подкасты по науке о данных. Таким образом, вы можете получить точные знания от лучших создателей и каналов.

3. Изучите навыки и концепции науки о данных из курсов и книг

Онлайн-курсы позволяют учиться у ученых и экспертов в области науки о данных, которые объединяют свой многолетний опыт в удобоваримом содержании. Недавние курсы охватывают несколько потребностей науки о данных, от жесткого машинного обучения до начать карьеру в науке о данных без степени. Они не могут быть дешевыми, но они полностью оправдывают свою цену.

Кроме того, книги также играют важную роль. Чтение текущих книг по науке о данных может помочь вам изучить новые методы, понять реальные приложения по науке о данных и развить критическое мышление и навыки решения проблем. В этих книгах подробно объясняются концепции науки о данных, которые вы, возможно, не найдете больше нигде.

К таким книгам относятся Справочник по науке о данных, Наука о данных на облачной платформе Google, и Думайте Байеса. Вы также должны проверить несколько курсов по науке о данных на таких сайтах, как Курсера и Удеми.

4. Познакомьтесь с отраслевыми экспертами и энтузиастами мероприятий и сообществ

Посещение конференций вводит вас в среду единомышленников, с которыми вы можете общаться. Хотя общение с незнакомцами может показаться неудобным, вы многому научитесь от людей на этих мероприятиях. Оставаясь дома, вы, скорее всего, упустите возможность общения, возможности трудоустройства и современные методы, такие как методы глубокого обучения.

Кроме того, презентации позволяют наблюдать за другими проектами и знакомиться с последними тенденциями. Видеть, чем занимаются крупные технологические компании, воодушевляет и поучительно, и вы всегда можете взять у них что-то, чтобы применить в своей работе.

События науки о данных могут быть физическими или виртуальными. Некоторые хорошие события в области науки о данных, которые следует учитывать, — это Конференция по открытым данным (ODSC), Салон науки о данных, и Саммит по большим данным и аналитике.

5. Участвуйте в конкурсах Data Science и хакатонах

Хакатоны по науке о данных объединяют специалистов по данным для разработки моделей, решающих реальные проблемы в заданные сроки. Их можно проводить на различных платформах, таких как Kaggle, DataHack или UN Big Data Hackathon.

Участие в хакатонах повышает ваше мастерство и точность, а также знакомит вас с новейшими инструментами обработки данных и популярными методами построения моделей. Независимо от ваших результатов, соревнуясь с другими специалистами по данным в хакатонах, вы можете получить ценную информацию о последних достижениях в области науки о данных.

Рассмотрите возможность участия в Открытый хакатон NERSC, Открытый хакатон BNLи другие виртуальные хакатоны. Кроме того, не забудьте зарегистрироваться на физические хакатоны, которые могут проходить рядом с вами.

6. Участие в проектах с открытым исходным кодом или социальных благ по науке о данных

Участвуя в проектах по науке о данных с открытым исходным кодом, вы можете работать с другими учеными, работающими над данными. Из них вы узнаете о новых инструментах и ​​фреймворках, используемых сообществом специалистов по данным, и сможете изучить коды проектов для внедрения в свою работу.

Кроме того, вы можете сотрудничать с другими специалистами по данным с разными точками зрения в среде, где приветствуется обмен идеями, отзывами и идеями. Вы можете узнать о новейших методах, используемых профессионалами в области обработки данных, отраслевых стандартах, передовых практиках и о том, как они идут в ногу с тенденциями в области обработки данных.

Во-первых, найдите репозитории, помеченные темой науки о данных, на Гитхаб или Каггл. Как только вы обнаружите проект, подумайте, как внести свой вклад, независимо от уровня ваших навыков, и начните сотрудничать с другими специалистами по данным.

Следите за лидерами мнений в области науки о данных и влиятельными лицами в социальных сетях, чтобы быть в курсе последних тенденций в области науки о данных. Таким образом, вы можете узнать об их взглядах на существующие темы и последние новости о тенденциях в области науки о данных. Кроме того, это позволяет вам спрашивать о сложных темах и получать ответы.

Вы можете пойти еще дальше и подписаться на Google, Facebook, Apple и другие крупные технологические компании на Твиттер. Это дает вам привилегию знать технологические тренды, которых можно ожидать, не ограничиваясь только наукой о данных.

Кирк Борн, Рональд ван Лун, и Ян Гудфеллоу являются одними из самых громких имен в сообществе специалистов по данным. Начните следить за ними и крупными технологическими компаниями в Twitter и других социальных сетях, чтобы оставаться в курсе.

8. Поделитесь своей работой и идеями в области науки о данных

Поделившись своей работой, вы сможете получить отзывы и предложения от других специалистов по данным с разным уровнем опыта и опыта. Их комментарии, вопросы и критические замечания помогут вам оставаться в курсе последних тенденций в науке о данных.

Вы можете открыть для себя модные идеи, методы, инструменты или ресурсы, о которых вы, возможно, не знали раньше, прислушиваясь к их предложениям. Например, человек может неосознанно использовать устаревшую версию Python, пока он не опубликует свою работу в Интернете и кто-нибудь не укажет на это.

Такие сайты, как Каггл и Раздор иметь несколько групп по науке о данных, через которые вы можете делиться своей работой и учиться. После регистрации и присоединения к группе начните задавать вопросы и взаимодействовать с другими специалистами по данным. Расставьте приоритеты в знаниях, помните о скромности и старайтесь строить взаимовыгодные дружеские отношения с другими учеными, занимающимися данными.

Будьте пожизненным учеником в науке о данных

Непрерывное обучение необходимо, чтобы оставаться ценным специалистом по обработке и анализу данных, но может быть сложно идти в ногу со временем самостоятельно. Следовательно, вам нужно найти подходящее сообщество, которое поможет вам, и Discord — одна из лучших платформ для его поиска. Найдите сервер с людьми из той же области и продолжайте обучение с новой командой.