8 būdai, kaip neatsilikti nuo naujausių duomenų mokslo tendencijų

Duomenų mokslas nuolat tobulėja, dažnai pasirodo nauji dokumentai ir technologijos. Todėl duomenų mokslininkai gali jaustis priblokšti, kai bando neatsilikti nuo naujausių naujovių.

Tačiau turėdami tinkamus patarimus galite išlikti aktualūs ir išlikti aktualūs šioje konkurencinėje srityje. Taigi, čia yra aštuoni būdai, kaip neatsilikti nuo naujausių duomenų mokslo tendencijų.

1. Sekite duomenų mokslo tinklaraščius ir informacinius biuletenius

Duomenų mokslo tinklaraščiai yra puikus būdas atnaujinti pagrindus mokantis naujų idėjų ir technologijų. Keletas technologijų konglomeratų kuria aukštos kokybės tinklaraščio turinį, kuriame galite sužinoti apie naujausius jų eksperimentus, tyrimus ir projektus. Puikūs pavyzdžiai yra Google, Facebook, ir Netflix tinklaraščius, todėl negaiškite laiko juos tikrindami.

Arba galite peržiūrėti internetinius leidinius ir atskirus informacinius biuletenius. Atsižvelgiant į jūsų patirties lygį ir pažangą šioje srityje, šie tinklaraščiai gali būti susiję su temomis, kurios jums atrodytų labiau susijusios. Pavyzdžiui, „Jupyter Notebook“ versijos valdymas pradedančiajam yra lengviau suprantamas nei „Google“.

Pirmenybinis mokymasis talpyklos iškeldinimui.

Naujienlaiškius galite rasti atlikę paprastą paiešką, bet mes rekomenduojame Duomenų eliksyras, Duomenų mokslo savaitraštis, ir KDnuggets naujienos, nes tai vieni geriausių.

2. Klausykitės „Data Science“ podcast'ų ir žiūrėkite „YouTube“ vaizdo įrašus

Tinklalaidės yra lengvai pasiekiamos ir puiki galimybė, kai trūksta laiko ir norite įgyti žinių kelyje. Klausydamiesi internetinių transliacijų galite susipažinti su naujomis duomenų mokslo koncepcijomis ir tuo pačiu metu atlikti kitą veiklą. Be to, naudojant interviu su šios srities ekspertais, kai kurios internetinės transliacijos atveria langą į pramonę ir leidžia mokytis iš profesionalų patirties.

Kita vertus, „YouTube“ yra geresnė alternatyva besimokantiesiems garso ir vaizdo srityse, o jūsų žinioje yra keli vaizdo įrašai. Kanalai patinka Duomenų mokykla ir „StatQuest“ su Joshu Starmeriu apima daugybę temų tiek siekiantiems, tiek patyrusiems duomenų mokslininkams. Jie taip pat paliečia naujas tendencijas ir metodus, todėl sekti šiuos kanalus yra gera idėja neatsilikti.

Nesunku pasiklysti internetinių transliacijų ir vaizdo įrašų jūroje, todėl atidžiai pasirinkite išsamius vaizdo įrašus ir geriausi podcast'ai duomenų mokslui. Tokiu būdu galite gauti tikslių žinių iš geriausių kūrėjų ir kanalų.

3. Mokykitės duomenų mokslo įgūdžių ir sąvokų iš kursų ir knygų

Internetiniai kursai leidžia mokytis iš duomenų mokslo akademikų ir ekspertų, kurie savo ilgametę patirtį sujungia į lengvai suprantamą turinį. Naujausi kursai apima keletą duomenų mokslo poreikių, nuo sudėtingo mašininio mokymosi iki pradėjo karjerą duomenų mokslo srityje neturėdamas laipsnio. Jie gali būti nepigūs, bet yra verti savo kainos, atsižvelgiant į jų teikiamą vertę.

Be to, knygos taip pat vaidina svarbų vaidmenį. Dabartinių duomenų mokslo knygų skaitymas gali padėti išmokti naujų metodų, suprasti realaus pasaulio duomenų mokslo programas ir ugdyti kritinį mąstymą bei problemų sprendimo įgūdžius. Šiose knygose išsamiai paaiškinamos duomenų mokslo sąvokos, kurių galbūt nerasite kitur.

Tokios knygos apima Duomenų mokslo vadovas, Duomenų mokslas „Google Cloud Platform“., ir Pagalvok Bayes. Taip pat turėtumėte peržiūrėti keletą duomenų mokslo kursų tokiose svetainėse kaip Coursera ir Udemy.

4. Susipažinkite su pramonės ekspertais ir entuziastais iš renginių ir bendruomenių

Dalyvavimas konferencijose įveda į bendraminčių aplinką, su kuria galite bendrauti. Nors kalbėdamas su nepažįstamais žmonėmis gali jaustis nepatogiai, šiuose renginiuose daug išmoksi iš žmonių. Likdami namuose greičiausiai nepasieksite tinklų, darbo galimybių ir tokių modernių metodų giluminio mokymosi metodai.

Be to, pristatymai leidžia stebėti kitus projektus ir susipažinti su naujausiomis tendencijomis. Matyti, kuo užsiima didžiosios technologijų įmonės, teikia vilčių ir lavinančių dalykų, ir jūs visada galite iš jų ką nors atimti, ką pritaikyti savo darbe.

Duomenų mokslo renginiai gali būti fiziniai arba virtualūs. Keletas gerų duomenų mokslo įvykių, į kuriuos reikia atsižvelgti, yra Atvirųjų duomenų mokslo konferencija (ODSC), Duomenų mokslo salonas, ir Didelių duomenų ir analizės aukščiausiojo lygio susitikimas.

5. Dalyvaukite duomenų mokslo konkursuose ir hakatonuose

Duomenų mokslo hakatonai suvienija duomenų mokslininkus, kad sukurtų modelius, išsprendžiančius realaus pasaulio problemas per tam tikrą laikotarpį. Juos gali talpinti įvairios platformos, tokios kaip Kaggle, DataHack ar UN Big Data Hackathon.

Dalyvavimas hakatonuose padidina jūsų meistriškumą ir tikslumą bei suteikia galimybę susipažinti su naujausiais duomenų mokslo įrankiais ir populiariomis modelių kūrimo technikomis. Nepriklausomai nuo jūsų rezultatų, konkuravimas su kitais duomenų mokslininkais hakatonuose suteikia vertingų įžvalgų apie naujausius duomenų mokslo pasiekimus.

Apsvarstykite galimybę dalyvauti NERSC atviras hakatonas, BNL atviras hakatonas, ir kiti virtualūs hakatonai. Taip pat nepamirškite užsiregistruoti fiziniams hakatonams, kurie gali vykti netoli jūsų vietos.

6. Prisidėkite prie duomenų mokslo atvirojo kodo arba socialinių gerų projektų

Prisidėdami prie atvirojo kodo duomenų mokslo projektų galite dirbti su kitais besikuriančiais duomenų mokslininkais. Iš jų išmoksite naujų duomenų mokslo bendruomenės naudojamų įrankių ir sistemų, taip pat galėsite studijuoti projektų kodus, kuriuos norite įdiegti savo darbe.

Be to, galite bendradarbiauti su kitais duomenų mokslininkais, turinčiais skirtingų požiūrių, aplinkoje, kurioje skatinamas keitimasis idėjomis, atsiliepimais ir įžvalgomis. Galite atrasti naujausius duomenų mokslo specialistų naudojamus metodus, pramonės standartus, geriausią praktiką ir tai, kaip jie neatsilieka nuo duomenų mokslo tendencijų.

Pirmiausia ieškokite saugyklų, pažymėtų duomenų mokslo tema GitHub arba Kaggle. Atradę projektą, apsvarstykite, kaip prisidėti, nepaisant jūsų įgūdžių lygio, ir pradėkite bendradarbiauti su kitais duomenų mokslininkais.

Stebėdami duomenų mokslo minčių lyderius ir įtakingus asmenis socialinėje žiniasklaidoje, jus informuoja apie naujausias duomenų mokslo tendencijas. Taip galite sužinoti apie jų požiūrį į esamas temas ir naujausias naujienas apie duomenų mokslo tendencijas. Be to, tai leidžia teirautis sudėtingomis temomis ir gauti atsakymą.

Galite žengti žingsnį toliau ir stebėti „Google“, „Facebook“, „Apple“ ir kitas dideles technologijų įmones Twitter. Tai suteikia jums privilegiją žinoti laukiamos technologijų tendencijos, neapsiribojant tik duomenų mokslu.

Kirkas Bornas, Ronaldas van Loonas, ir Ianas Goodfellow yra vieni didžiausių duomenų mokslo bendruomenės vardų. Pradėkite sekti juos ir dideles technologijų įmones „Twitter“ ir kitose socialinės žiniasklaidos svetainėse, kad būtumėte atnaujinami.

8. Pasidalykite savo duomenų mokslo darbu ir įžvalgomis

Dalindamiesi savo darbu galite gauti atsiliepimų ir pasiūlymų iš kitų duomenų mokslininkų, turinčių skirtingą patirties lygį ir poveikį. Jų komentarai, klausimai ir kritika gali padėti jums neatsilikti nuo naujausių duomenų mokslo tendencijų.

Klausydamiesi jų pasiūlymų, galite atrasti madingų idėjų, metodų, įrankių ar išteklių, kurių anksčiau nežinojote. Pavyzdžiui, žmogus gali nesąmoningai naudoti pasenusią Python versiją tol, kol nepaskelbs savo darbo internete ir kas nors į tai nepažymės.

Svetainės kaip Kaggle ir Nesantaika turi keletą duomenų mokslo grupių, per kurias galite dalytis savo darbais ir mokytis. Prisiregistravę ir prisijungę prie grupės pradėkite užduoti klausimus ir bendrauti su kitais duomenų mokslininkais. Pirmenybę teikite žinioms, nepamirškite būti nuolankiems ir stenkitės užmegzti abipusiai naudingą draugystę su kitais duomenų mokslininkais.

Mokykite visą gyvenimą duomenų mokslo srityje

Norint išlikti vertingam kaip duomenų mokslininkui, būtinas nuolatinis mokymasis, tačiau gali būti sunku neatsilikti nuo savęs. Todėl turėsite rasti tinkamą bendruomenę, kuri jums padėtų, o „Discord“ yra viena geriausių platformų ją rasti. Raskite serverį su žmonėmis iš tos pačios srities ir tęskite mokymąsi su nauja komanda.