8 начина да останете на върха на най-новите тенденции в науката за данни

Науката за данни непрекъснато се развива, като често излизат нови документи и технологии. Като такива, специалистите по данни може да се почувстват претоварени, когато се опитват да бъдат в крак с най-новите иновации.

С правилните съвети обаче можете да останете актуални и да останете актуални в тази конкурентна сфера. По този начин, ето осем начина да останете в крак с най-новите тенденции в науката за данни.

1. Следвайте блогове и бюлетини за наука за данни

Блоговете за наука за данни са чудесен начин да освежите основите, докато научавате за нови идеи и технологии. Няколко технологични конгломерати произвеждат висококачествено блог съдържание, където можете да научите за последните им експерименти, изследвания и проекти. Страхотни примери са Google, Facebook, и Нетфликс блогове, така че не губете време да ги проверявате.

Като алтернатива можете да разгледате онлайн публикации и отделни бюлетини. В зависимост от вашето ниво на опит и напредък в областта, тези блогове може да се занимават с теми, които бихте намерили за по-свързани. Например, Version Control за Jupyter Notebook е по-лесен за смилане от начинаещия от този на Google

Предпочитание за изваждане на кеш.

Можете да намерите бюлетини, като направите просто търсене, но ние препоръчваме Еликсир на данни, Data Science Weekly, и Новини на KDnuggets, тъй като това са едни от най-добрите.

2. Слушайте Data Science подкасти и гледайте видеоклипове в YouTube

Подкастите са лесно достъпни и са чудесна опция, когато нямате време и искате да получавате знания в движение. Слушането на подкасти ви излага на нови концепции за наука за данни, като същевременно ви позволява да извършвате други дейности едновременно. Освен това, използвайки интервюта с експерти в областта, някои подкасти предлагат прозорец в индустрията и ви позволяват да се поучите от опита на професионалисти.

От друга страна, YouTube е по-добра алтернатива за аудио-визуални учащи и има няколко видеоклипа на ваше разположение. Канали като Училище за данни и StatQuest с Джош Стармър обхващат широк спектър от теми както за амбициозни, така и за опитни учени в областта на данните. Те също засягат нови тенденции и методи, така че следването на тези канали е добра идея да сте в течение.

Лесно е да се изгубите в море от подкасти и видеоклипове, така че внимателно изберете подробни видеоклипове и най-добрите подкасти за наука за данни. По този начин можете да придобиете точни знания от най-добрите създатели и канали.

3. Научете умения и концепции за наука за данни от курсове и книги

Онлайн курсовете позволяват учене от академици и експерти по наука за данни, които кондензират своя дългогодишен опит в смилаемо съдържание. Скорошните курсове покриват няколко нужди от науката за данни, от твърдо машинно обучение до започване на кариера в науката за данни без диплома. Те може да не са евтини, но си заслужават цената в стойността, която дават.

Освен това книгите също играят важна роля. Четенето на текущи книги за наука за данни може да ви помогне да научите нови техники, да разберете приложенията за наука за данни в реалния свят и да развиете критично мислене и умения за решаване на проблеми. Тези книги обясняват задълбочени концепции за наука за данни, които може да не намерите другаде.

Такива книги включват Наръчникът за наука за данни, Data Science в Google Cloud Platform, и Помислете за Байс. Трябва също да разгледате няколко курса по наука за данни на сайтове като Coursera и Udemy.

4. Запознайте се с експерти в индустрията и ентусиасти от събития и общности

Посещението на конференции ви въвежда в среда от хора с подобно мислене, с които можете да се свържете. Въпреки че разговорът с непознати може да се почувства неудобно, ще научите толкова много от хората на тези събития. Като си останете вкъщи, вероятно ще пропуснете работа в мрежа, възможности за работа и съвременни техники като дълбоки методи на обучение.

Освен това презентациите ви позволяват да наблюдавате други проекти и да се запознаете с най-новите тенденции. Да видите какво правят големите технологични компании е окуражаващо и образователно и винаги можете да вземете нещо от тях, което да приложите в работата си.

Събитията в областта на науката за данни могат да бъдат физически или виртуални. Някои добри събития в областта на науката за данни, които трябва да имате предвид, са Open Data Science Conference (ODSC), Салон за наука за данни, и Среща на високо равнище за големи данни и анализи.

5. Участвайте в състезания по наука за данни и хакатони

Хакатоните за наука за данни обединяват учени за данни, за да разработят модели, които решават проблеми от реалния свят в рамките на определен период от време. Те могат да бъдат хоствани от различни платформи, като Kaggle, DataHack или UN Big Data Hackathon.

Участието в хакатони подобрява вашето майсторство и точност и ви излага на най-новите инструменти за наука за данни и популярни техники за изграждане на модели. Независимо от вашите резултати, състезаването с други специалисти по данни в хакатони предлага ценна информация за най-новите постижения в науката за данни.

Помислете за участие в Открит хакатон на NERSC, BNL Open Hackathon, и други виртуални хакатони. Освен това не забравяйте да се регистрирате за физически хакатони, които може да се случват близо до вашето местоположение.

6. Принос към Data Science с отворен код или проекти за социална полза

Приносът към научни проекти за данни с отворен код ви позволява да работите с други учени по данни в процес на разработка. От тях ще научите нови инструменти и рамки, използвани от общността на науката за данни, и можете да изучавате кодове на проекти, които да внедрите в работата си.

Освен това можете да си сътрудничите с други специалисти по данни с различни гледни точки в среда, в която се насърчава обменът на идеи, обратна връзка и прозрения. Можете да откриете най-новите техники, които специалистите по наука за данни използват, индустриални стандарти, най-добри практики и как те са в крак с тенденциите в науката за данни.

Първо потърсете хранилища, маркирани с темата за наука за данни GitHub или Kaggle. След като откриете проект, помислете как да допринесете, независимо от вашето ниво на умения, и започнете да си сътрудничите с други специалисти по данни.

Следвайки лидерите на мисълта за науката за данни и влиятелните лица в социалните медии, ви информираме за най-новите тенденции в науката за данните. По този начин можете да научите за техните възгледи по съществуващи теми и актуални новини за тенденциите в науката за данни. Освен това ви позволява да питате за сложни теми и да получавате техния отговор.

Можете да направите крачка напред и да следвате Google, Facebook, Apple и други големи технологични компании Twitter. Това ви дава привилегията да знаете очаквани технологични тенденции, не само ограничено до науката за данни.

Кърк Борн, Роналд ван Лун, и Иън Гудфелоу са едни от най-големите имена в общността на науката за данни. Започнете да следвате тях и големите технологични компании в Twitter и други сайтове за социални медии, за да сте в течение.

8. Споделете своята работа и прозрения в науката за данните

Споделянето на вашата работа ви позволява да получавате обратна връзка и предложения от други специалисти по данни с различни нива на опит и експозиция. Техните коментари, въпроси и критики могат да ви помогнат да сте в крак с най-новите тенденции в науката за данни.

Можете да откриете модерни идеи, методи, инструменти или ресурси, които може би не сте познавали преди, като се вслушате в техните предложения. Например, човек може несъзнателно да използва остаряла версия на Python, докато не публикува работата си онлайн и някой не го посочи.

Сайтове като Kaggle и Раздор имате няколко групи за наука за данни, чрез които можете да споделяте работата си и да учите. След като се регистрирате и се присъедините към група, започнете да задавате въпроси и да взаимодействате с други специалисти по данни. Дайте приоритет на знанието, не забравяйте да бъдете скромни и се опитайте да изградите взаимноизгодни приятелства с други учени по данни.

Бъдете обучаващ се през целия живот в Data Science

Непрекъснатото учене е необходимо, за да останете ценни като специалист по данни, но може да е трудно да се справите сами. Следователно ще трябва да намерите подходяща общност, която да ви помогне, а Discord е една от най-добрите платформи за намиране на такава. Намерете сървър с хора в същата област и продължете обучението си с новия си екип.